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从现在知道的信息来看，应该还是ARM架构，除了ARM也没什么适合移动端的新架构。
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谷歌深度学习再次用到了不务正业的歧途上。是的，这一次工程师再次给谷歌AI点开了一个新技能，通过一张照片，就能分辨出是哪家拉面店师傅的手艺，甚至分量够不够，不管它来自哪家餐厅。可想而知，谷歌是有收集了多少家拉面的照片。
这项功能源自于谷歌AutoML Vision技术对东京拉面连锁店拉面二郎中每一份菜单进行了分类和分析，并最终从41家商店中收集了大约1170碗拉面进行分类，每碗拉面会拍摄数张照片，最后生成一个48000张的拉面数据库。
谷歌AutoML Vision利用了24个小时的时间对所有照片进行分析和训练，并最终将拉面的识别度提升到了95%的程度。
而这套学习算法也非常有意思，团队一开始显示利用照片中的碗、桌子颜色和形状进行分类，但事实证明并不有效。真正起作用的还是拉面上肉块的大小和浇头位置。
今年早些时候谷歌通过向开发人员开放Cloud AutoML来让普通用户获得使用深度学习的使用，目的是让大众从繁琐的编码中解脱出来，完全通过图像识别来训练定制的视觉模型。目前包括迪士尼在内的厂商已经通过这项技术尝试改善电子购物体验，加快用户与商品之间的匹配速度。
换而言之，你完全可以通过微博、朋友圈收集来的数据简历一套深度学习的算法。指不定哪天真的可以通过朋友圈图片中的影子判断出聚会成员，以此判断出派对有没有落下你啦。不过，知道了反而是个更悲伤的故事呢。
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那分辨兰州拉面你行吗？