Google研究發現，當機器學習技術採用4Ms最佳實踐，改進包括模型、機器、機械化以及地圖最佳化4個項目的效率，將可大幅減少能耗和碳足跡
2022-02-21
Google與加州大學共同開發的PEPPER-Margin-DeepVariant，這是一種以遞迴神經網路為基礎的基因推理模組，為當前最快的商業基因定序技術
2022-01-18
| Apache | Flink | 機器學習 | Python
Flink ML 2.0改進演算法可用性，還新增Python支援
機器學習函式庫Flink ML 2.0.0擁有重新設計的API，並且因應開發者的需求，開始加入Python支援
2022-01-17
| google | 聯合學習 | 機器學習 | Federated Learning | 聯合重建 | Federated Reconstruction | Gboard | 內容推薦
Google在行動鍵盤Gboard使用聯合重建技術改進推薦品質
聯合重建技術能夠在保有用戶隱私的情況下，使用本地端參數個人化模型，達到大規模進行部分本地聯合學習的目的
2021-12-22
| ONNX | 機器學習 | 模型推理 | ONNX Runtime | Xamarin
ONNX Runtime 1.10支援Xamarin，供開發者建構AI行動應用程式
開發者現在可以使用ONNX Runtime，藉由Xamarin來建構跨Android和iOS平臺的人工智慧應用程式
2021-12-20
| AWS | AWS ML Stack | SageMaker | 機器學習
【AWS 2022新戰略3：以SageMaker為核心，降低ML門檻擴大影響力】完善端到端資料戰略，AI工具鏈變成生態系平臺
SageMaker不只是一個完整的ML工具鏈，甚至向下串聯了AWS的各種基礎架構服務，資料服務，向上整合了多種AI應用服務，更要發展成一個完整AI生態系平臺
2021-12-20
