大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于google智能家居医疗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍google智能家居医疗的解答，让我们一起看看吧。
谷歌最近在深度学习应用方面有哪些进展？
谷歌近期的确是成果颇丰，接连发了好几篇博客，分别介绍了自动语音分离、无监督细胞荧光标记和AR显微镜癌症检测的深度学习应用。
这项技术的独特之处是结合了输入视频的听觉和视觉信号来分离语音。直观地讲，人的嘴的运动应当与该人说话时产生的声音相关联，这反过来又可以帮助识别音频的哪些部分对应于该人。视觉信号不仅在混合语音的情况下显著提高了语音分离质量（与仅仅使用音频的语音分离相比，正如在本文中所证明的），但是重要的是，它还将分离的干净语音轨道与***中的可见说话者相关联。
***加载中...
分享最近6月7月份的google发布的两篇关于深度学习应用的文章，生物医学和机器人，google在深度学习方面的研究方向很多，有很多底层算法的创新和优化，希望国内企业多多努力，一起加油！
1.automating drug discoveries using computer vision，利用计算机视觉实现药物发现的自动化。这篇文章来自谷歌brain team的首席科学家vincent vanhoucke.
文中指出该项研究的目的在于帮助科学家在实验中自动识别出蛋白质晶体，蛋白质晶体是生物医学研究中发现复杂生物分子结构的关键步骤，这种结构决定了分子功能，它帮助科学家设计出专门针对该功能的药物。
但是蛋白质晶体很难被发现，以往主要通过目视检查来识别蛋白质晶体，容易发生人为错误而错过它，错过它会导致失去重要的生物医学发现的机会。
目前研究讨论通过机器识别可以获得超过94%的精度，对这一领域的研究来说是会是一个很大的进步。
直观讲就是通过机器视觉识别出科学家需要的晶体，不过这种晶体非常小，结构各不相同，且需要足够样本数据来训练和深度学习，这些都增加了很大的难度。
如果这项研究获得成功，那么未来新药物的研究速度会有很大提升，意义非凡。
2.Scalable Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation，机器人操作的可扩展深度强化学习。文章来自Alex Irpan，软件工程师，谷歌大脑团队和Peter Pastor，高级机器人学家。
文中指出机器人在执行重复任务时，比如建造产品是相当常见的，希望能够设计出视周围环境的变化而执行最佳动作的机器人，而且可以对意外结果做出正确的反应。难点在于能够分辨真实世界的细微差异，并预测对象的动作，这需要强化学习算法，并在训练中有足够多的多样性的数据。
总结下来就是需要机器人具备人类的一切感知和反应能力，这真的很难，目前科学家们用7个机器人运行4个月的时间，用15到30%的时间***集数据，当它动作执行的更好一些的时候，从数据***集切换到学习模型，这项算法用相机拍到的图像，然后指挥手臂和夹钳如何移动，目前已经收集了1000多个不同的离线数据。
谷歌的六大更新你怎么看待？
纵观整个Google I/O 2018，所有的焦点基本都在AI上。说六大更新也可以，甚至可以理解为一大更新—AI更新。
Google这次对AI的更新几乎是全方位的，硬件方面放出了新的TPU，性能大幅提升；软件方面在自家的相机、地图、助手等都提高了AI的介入效率和效果，特别是助手，Duplex的升级甚至达到了和人类交流而不是交互的程度。
软件方面也更新了自家的Android系统，更新的重点是加入了AI智能化管理，包括电量等内容。对此一系列国产厂商表示早已经加入自家UI里了。
Google的表现在传达一个明确的信号：得AI者得天下。以后的竞争必然是围绕AI展开的，现在百度微软也All in AI，说不定过一段时间也会传出Google解散Android团队由Google.ai团队接管的消息呢。
到此，以上就是小编对于google智能家居医疗的问题就介绍到这了，希望介绍关于google智能家居医疗的2点解答对大家有用。
