Google Research 提出 PhotoScan:用手机照片估算体成分并预测胰岛素抵抗
Google Research 提出 PhotoScan,一个可从普通 2D 手机照片估算体脂率、A/G 比值和 V/S 比值的深度学习框架,用于预测胰岛素抵抗。
Google Research 提出 PhotoScan,一个可从普通 2D 手机照片估算体脂率、A/G 比值和 V/S 比值的深度学习框架,用于预测胰岛素抵抗。
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX,通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核知识迁移到 Apple Silicon。
Google Research 在 Nature 发表研究,提出 PHRM 系统,利用手机前置摄像头在面部解锁后的几秒内拍摄视频,通过深度学习在后台估算心率和静息心率。
Google 为隐私分析服务推出零信任聚合方案,将新型单次消息加密聚合协议与 TEE 结合,使设备无需多轮在线即可提交数据。该方案保证 Google 只能获得匿名化的群体聚合洞察,原始数据即使在硬件保护范围内也不会被暴露或重建,TEE 认证则向参与者证明协议按公开代码正确执行。