2017 Google 开发者大会都有哪些炫酷科技?

部署运行你感兴趣的模型镜像

令科技圈开发者沸腾的盛会--2017 Google 开发者大会 12 月 13 日上午 9点,在上海跨国采购中心火热开幕。作为谷歌开发者创业加速器合作伙伴、谷歌开发技术推广合作伙伴--引力空间也成为本次大会的官方受邀合作方,再次亮相本次大会。



早已奔赴现场的站长,已经穿梭在大会各个角落,为所有小伙伴们,带来精彩又详细的现场报道。



签到处的 google 三维图标




左右看到的不一样哟~~

本次大会谷歌官方设置了1个主会场、多个分会场,以及大量的展台和产品供参会者参观、体验和互动,而引力空间也是其中之一。



引力空间站的展台

此次大会亮点纷呈,包括对 Android Oreo 的探讨、如何提高移动 VR 应用的体验、AdMob、物联网、TensorFlow、机器学习等等谷歌技术和产品的分享。

上午 9:30 分,大会正式开始。Google 大中华区总裁上台为本次大会揭幕,并致演讲词,分享Google 最新的产品和平台创新。





开幕致辞之前的热场互动--Giorgi Cam




Google 产品总监 Andrew Bowers 是本次开幕式的主持人。




Google 大中华区总裁 石博盟




开发技术推广工程师 Wayne Piekarski


大会现场还发布了 TensorFlow 微信公众号,为中国开发者提供最新的 TensorFlow 新闻和技术资源。



Google 软件工程师 Anna Goldie 介绍TensorFlow

值得关注的是,Google Cloud 人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞,在本次大会上宣布,谷歌 AI 中国中心在北京成立。


Google Cloud 人工智能和机器学习团队的首席科学家 李飞飞

该中心由李飞飞和 Google Cloud 研发负责人李佳博士共同领导。李飞飞将会负责中心的研究工作,也会统筹 Google Cloud AI, Google Brain 以及中国本土团队的工作。




本次大会预计有 3000 名参会者,来自全国各地。现场人群摩肩接踵,气氛十分火爆。



Google产品体验区



Google产品展示区 (智能穿戴、IOT等)



人机猜拳 IOT+machine learning



drawbots,基于nxp picopro开发的绘图机器人,拍张图片就可以立刻绘出来~



AI Duet,一台可以回应你的钢琴。使用机器学习,利用神经网络回应用户的演奏内容~~




快速涂鸦,协助机器学习并辨识涂鸦



Free Fall,在三维空间探索艺术作品,直观感受文化大爆炸会是什么样


除此之外,在谷歌开发者大会上,开发者可以和来自 Google 各个产品、工程部门的讲师和专家,就谷歌开发者产品和技术进行直接的交流和沟通。



Google 专为开发者设立的技术交流区



Google 翻译的体验区 ,猜对单词可以送糖果和小礼物



使用google翻译扫描单词,即可识别内容


今年的GDD大会还增加了 Google 物联网、TenseFlow 相关的技术讲座,包括Google 智能助理的最新进展等等。

参会人员可以根据自己的兴趣任意选择听课的内容,大会都是全天活动,提供午餐和晚餐。晚上还有 After Party 哟~~


引力CEO 夏东明(右)陪同合作伙伴参观引力空间的展台


开发者正在扫描引力空间的微信二维码




引力空间工作人员正在为开发者讲解引力故事

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.9

TensorFlow-v2.9

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值