Google Earth Engine——加拿大数字高程模型（CDEM）是加拿大自然资源部（NRCan）测高系统的一部分，源于现有的加拿大数字高程数据（CDED）
The Canadian Digital Elevation Model (CDEM) is part of Natural Resources Canada's (NRCan) altimetry system and stems from the existing Canadian Digital Elevation Data (CDED). In these data, elevation....
Google Earth Engine——南极洲参考高程模型（REMA）是一个高分辨率、有时间戳的南极洲数字表面模型（DSM），具有2米和8米的空间分辨率
The Reference Elevation Model of Antarctica (REMA) is a high resolution, time-stamped Digital Surface Model (DSM) of Antarctica at 2-meter and 8-meter spatial resolutions.Mosaicked DEM files are comp....
Google Earth Engine ——MCD43A1 V6双向反射分布函数和反照率（BRDF/Albedo）模型参数数据集是一个500米每日16天的产品2000年至今
The MCD43A1 V6 Bidirectional Reflectance Distribution Function and Albedo (BRDF/Albedo) Model Parameters dataset is a 500 meter daily 16-day product. The Julian date represents the 9th day of the 16-....
Google Earth Engine——该数字高程模型 (DEM) 由 ASTER 和 SPOT-5 DEM 的组合构建而成，用于冰盖外围和边缘（即平衡线高程以下）以南约 82.5°N，以及冰盖内部
This Digital Elevation Model (DEM) is constructed from a combination of ASTER and SPOT-5 DEM's for the ice sheet periphery and margin (i.e. below the equilbrium line elevation) south of approximately....
每个人都能听懂你的话：Google 为语言障碍者开发专属ASR模型，错误率下降76%
目前有数百万人遭受语言障碍（speech impairments）的影响，根本原因主要是神经或遗传疾病导致的身体损伤、脑损伤或听力丧失。由此产生的症状也各有不同，包括口吃、构音障碍、失用症等，这些症状也会对自我表达、参与社会活动产生不利影响。 自动语音识别（ASR）技术能够通过语音助手帮助用户改善听写以及加强沟通，来帮助患有此类语音障碍的人训练。但ASR技术在显示应用中仍然有一个障碍，....
深度学习变天，模型越做越小！Google发布FLAN，模型参数少400亿，性能超越GPT-3
像OpenAI的GPT-3这样的语言模型，近年来层出不穷，企业也更愿意投入来研究如何利用AI技术和数据来学习文本生成等。 而GPT-3也不负众望，它及它的后继模型能够像人一样来写电子邮件、文本摘要、甚至写各种语言的代码。但它也有一个致命缺点，那就是训练时间长，需要海量的训练数据，并且生成的模型参数量极大，需要高性能运算设备才能发挥全部性能。目前的研究也在朝着更大的语言模型、更多任务的数....
一行预处理代码，让你的CV模型更强！Google research教你用可学习的resizer
神经网络要求输入的数据的大小在每个mini-batch中是统一的，所以在做视觉任务的时候，一个重要的预处理步骤就是image resize，把它们调整到统一的大小进行训练。 通常缩放（image down-scaling）后的图像不会太大，因为如果分辨率过高会导致训练过程中模型占用的内存急剧上升，并且过高的分辨率也会导致训练速度和推理速度过慢。虽然近年来GPU的性能逐渐提升，但标准的输....
过半作者是华人！Google Research全新图像表征模型ALIGN霸榜ImageNet
神经网络实际上就是在学习一种表示，在CV领域，良好的视觉和视觉语言（vision and vision-language）表征对于解决计算机视觉问题(图像检索、图像分类、视频理解)至关重要，并且可以帮助人们解决日常生活中的难题。例如，一个好的视觉语言匹配模型可以帮助用户通过文本描述或图像输入找到最相关的图像，还可以帮助像 Google Lens 这样的设备找到更细粒度的图像信息。为了学习这样的表....
比seq2seq模型快90倍！Google推出全新文本编辑模型FELIX
序列到序列(seq2seq)模型已经成为处理自然语言生成任务的有效方法，其应用范围从机器翻译到单语言生成任务，如摘要、句子融合、文本简化和机器翻译的译后编辑。 然而，对许多单语任务来说，这些模型是一个次优选择，因为所需的输出文本往往代表一个输入文本的轻微重写。在完成这些任务时，seq2seq模型速度较慢，因为它们一次生成一个输出单词(即自回归) ，而且浪费，因为大多数输入标记只是复制到....
Google开源ToTTo数据集，你的模型还「撑」得住吗？
在过去的几年里，自然语言生成(用于文本摘要等任务)的研究取得了巨大的进展。 然而，尽管达到了高水平的流畅性，神经系统仍然容易产生「幻觉」(即产生的文本尽管可以被理解，但是含义并不忠实于源文本)，这使得这些系统不能用于许多需要高准确性的应用。 我们可以举例说明这个问题： 这是一个来自Wikibio数据集的例子，其中，负责总结比利时足球运动员Constant Vande....
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