嗨水晶糖果不过Google在周三宣布，他们提供了一个强大的图像识别工具，名为GoogleCloudVisionAPI。对于开发者们来说，这可能会是一个非常有用的工具，有了它，开发者们就可以让自己的软件、机器人知道图像上的信息了。

　　首先，作为一个机器学习领域的技术，这个工具搭载的是我们之前给大家介绍过的智能机器学习系统TensorFlow，Google在上个月刚刚将这个系统免费开放给开发者们。

　　这个工具的运行原理并不复杂，它能够迅速将图片分到数千种大的类别当中去，比如：船、狮子、埃菲尔铁塔等等;然后侦测脸部相关的情绪，并识别图片上相关的文字。

　　检测实体：GoogleCloudVisionAPI可以从数千种图片分类中检测出图片中的实体。除此之外，更吸引人的是，你还可以根据你自己的图片类别建立自己的元数据，这样，你就不必受制于Google为你设定的那数千个分类，而有了更符合你自己的图片分类。

　　字符识别：GoogleCloudVisionAPI所带的光学字符识别技术可以识别图片上的文字内容。其中支持的语言有很多种。

　　安全检测：GoogleCloudVisionAPI的安全检测功能可以识别出图片中不合适的内容，此功能搭载于GoogleSafeSearch。它可以帮助用户避开那些令人不适的内容。

　　面部检测：GoogleCloudVisionAPI的面部识别技术可以检测到图片中的人像，也能具体识别出眼睛、嘴等具体的器官，而更重要的是，它还能检测到包括开心、悲伤等在内的8中情绪。为了保护用户的隐私，Google还承诺不会在任何的Google服务器中储存有关面部的任何信息。

　　地标检测：GoogleCloudVisionAPI的地标检测功能可以识别出世界上著名的一些自然和人文建筑与景观，同时还会为你标出该地点的经纬度。

　　有了这个工具，机器识别图片的能力会大大加强。之前，你不能让计算机自动为你筛选照片;但现在，只需输入相应的「类别」，计算机就可以为你挑选出相应的图片。

　　而开发者们现在可以好好设计一下自己的软件和机器人等设备了。在不久的将来，也许当我们走进家门的时候，家中的机器人可以根据你脸上的表情选择它该说的问候语;而你在上网时也能够更精确地搜寻到想要的图片了。

　　当然，对Google来说，推出这个工具也很正常。在这个领域，亚马逊和微软都已经走了很远了。很多朋友可能还记得微软在之前推出的识别年龄和情绪的小工具，这些都出自于微软专注于人工智能领域的牛津计划。Google当然也不能落后。在之前，Google也推出过一些进行预测的API产品，但都功能有限，没有涉及到图像这方面，因此，这次的这个举动对Google来说也是一次大的突破。

　　这个API目前在Google云平台上提供一些有限的预览，不过在将来，Google将会把这个功能添加进Google云储存中。这样可以使它的使用范围更广。

　　如果我们可以将互联网从物联网中剥离出来会怎样？或者至少将互联网从某些产品中剔除？这就是 Useful Sensors 背后的想法，这家初创公司由 Pete Warden 创建，Pete Warden 是谷歌 TensorFlow Micro 团队的前技术负责人，也是谷歌收购的深度学习技术初创公司 Jetpac 的前任创始人。借助Useful Sensors，Warden希望解决困扰 Tiny ML 社区的问题——即除了自动唤醒词检测之外几乎没有著名的案例应用。但是 Tiny ML 的前景是巨大的。通过将机器学习嵌入至传感器，因此数据保留在设备本地，工程师可以设计不需要互联网连接的智能产品，可以节省电力并提高隐私。这些好处可以体现在任

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　　Google 首次推出的 Android Go 衍生版本，距今已有五个年头。其旨在为缺乏较大运行内存（RAM）和存储空间（ROM）的智能手机用户，提供相对精简的移动体验。时至今日，仅过去 12 个月内就有超 1.8 亿人通过它访问互联网。在此基础上，Google 还决定推出 Android 13 的 Go Edition 升级。随着 Android 13“Go Edition”的发布，Google 也宣布了一个里程碑 —— 月活设备型号超过了 250 款。为确保给越来越多的用户带来更好的使用体验，这家科技巨头决定专注于可靠性、可靠性、以及可定制性三大方面，包括直接的软件更新、个性化内容和大量自定义特性。首先，当通过常见方式更新软件时

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　　英特尔公司和Alphabet公司的Google云周二表示，他们已经推出了一款共同设计的芯片，可以使数据中心更加安全和高效。代号为Mount Evans的E2000芯片从昂贵的中央处理器（CPU）手中接过了为网卡打包数据的工作，原本这些任务由中央处理器负责计算。这种芯片还在可能在云中共享CPU的不同客户之间提供了更好的安全性，Google工程副总裁Amin Vahdat对此介绍说。E2000芯片是由称为内核的基本处理器组成的。一个芯片上可能有数百个内核，因此有时信息会在它们之间流失，针对网络数据传输可靠性要求高的环境，E2000为每个内核都创建了安全路由，以防止这种情况的发生。全世界的企业和机构正在运行越来越复杂的算法和逐渐增大的数据

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　　初代 Tensor 芯片基于三星的 5nm 生产工艺，因此 Google 即将推出的第二代 Tensor 芯片可能依然基于三星的更先进生产工艺。在此前谣传称台积电并非 Google 的芯片供应商之后，现在国外媒体掌握了更深入的信息。援引国外科技媒体 SamMobile 报道，Tensor G2 芯片处于降低生产成本的考虑，将会基于三星的 4nm LPE 节点，而非 LPP 节点。假设三星在量产后续 Tensor SoC 时没有给 Google 提供更好的交易，这家广告巨头可能会转而和台积电合作。Tensor G2 具有两个运行频率为 2.85GHz 的 Cortex-X1 内核，以及两个运行频率为 2.35GHz 的 Cortex-

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