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谷歌超分辨率技术 RAISR :模糊图片瞬变高清,速度提升数十倍

如今高清显示屏正在家庭和移动设备上普及,因此,把低分辨率图片转化为高清版本,并可在多种设备上查看和分享,正在成为一项巨大的需求。日前,谷歌推出了一项新技术 RAISR,其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”,意为“快速、精确的超分辨率技术”。RAISR 这项技术能利用机器学习,把低分辨率图片转为高分辨率图片。它的效果能达到甚至超过现在的超分辨率解决方案,同时速度提升大约十至一百倍,且能够在普通的移动设备上运行。而且,谷歌的技术可以避免产生混叠效应 (aliasing artifacts)。

谷歌布局大数据:开源平台 Apache Beam 正式发布

美国时间 1 月 10 日,Apache 软件基金会对外宣布,万众期待的 Apache Beam 在经历了近一年的孵化之后终于毕业。这一顶级 Apache 开源项目终于成熟。

这是大数据处理领域的又一大里程碑事件——仅仅在上个月,腾讯宣布将在 2017 年一季度开源其大数据计算平台 Angel 。现在看来,生不逢时的 Angel 可能迎来了它最大的对手。至此,谷歌终于也完成了对其云端大数据平台 Cloud Dataflow 开源的承诺。

Apache Beam 有两大特点:

统一了数据批处理(batch)和流处理(stream)编程范式,

能在任何执行引擎上运行。

它不仅为模型设计、更为执行一系列数据导向的工作流提供了统一的模型。这些工作流包括数据处理、吸收和整合。

它针对什么问题提供了解决方案:

大数据处理领域的一大问题是:开发者经常要用到很多不同的技术、框架、API、开发语言和 SDK。雷锋网获知,取决于需要完成的是什么任务,以及在什么情况下进行,开发者很可能会用 MapReduce 进行批处理,用 Apache Spark SQL 进行交互请求( interactive queries),用 Apache Flink 实时流处理,还有可能用到基于云端的机器学习框架。 近两年开启的开源大潮,为大数据开发者提供了十分富余的工具。但这同时也增加了开发者选择合适的工具的难度,尤其对于新入行的开发者来说。这很可能拖慢、甚至阻碍开源工具的发展:把各种开源框架、工具、库、平台人工整合到一起所需工作之复杂,是大数据开发者常有的抱怨之一,也是他们支持专有大数据平台的首要原因。 http://www.leiphone.com/news/201701/6fjfByH1UscvTCOp.html

https://github.com/google/draco