在这个博客中,我们首先使用来自近200个国家的数据显示,所选搜索词与官方记录的COVID-19病例和死亡有着密切的关联。然后,我们重点介绍googletrends的两个使用案例:第一,作为一个早期预警系统,用于检测未来可能出现的病例增长或死亡病例;第二,检测官方来源的COVID-19漏报案例。在本博客的第2部分中,我们展示了巴西的一个案例研究,其中我们展示了仪表板的有效使用以及其他谷歌趋势数据。
Doximity中的短信产品则升级到了DocMail。医师可以通过DocMail发送格式丰富,容量更大的信息,比如高分辨率照片和多页检测报告等。
为了能够训练这些模型中的一个从某个方向给照片添加照明,谷歌需要数百万张不同方向有或没有额外照明的肖像。该公司使用了一个球形照明设备,配备64个摄像头和331个可单独编程的LED光源来捕捉所需的照片。它拍摄了70个不同肤、脸型、性别、发型,甚至衣服和配饰的人,一次一个灯光照亮球体内的他们。该公司还训练了一个模型来确定自动灯光放置的最佳照明配置。如果你想知道这个功能是如何产生的,它的帖子包含了所有的技术细节。