卫星图像中分割建筑物的示例。左源图像中语义分割每个像素都分配一个置信度分数表明它是建筑物还是非建筑物右实例分割通过对连接的组件进行阈值处理和分组来获得。这些案例的一个共同主题 巴拉圭电子邮件列表 是机器学习模型能够基于对可用视觉数据的分析高效准确地执行专门任务支持高影响力的下游任务。自动化设计空间探索另一种在许多领域取得优异成果的方法是允许机器学习算法以自动化的方式探索和评估问题的设计空间以寻找可能的解决方案。在一个应用程序中基于的变分自动编码器学习创建美观且有用的文档布局并且可以扩展相同的方法来探索可能的家具布局。另一种机器学习驱动的方法可以自动探索计算机游戏规则调整的巨大设计空间以提高游戏的可玩性和其他属性使人类游戏设计师能够更快地创建令人愉悦的游戏。
变分变换网络模型的可视化它能够提取布局元素段落表格图像等之间有意义的关系以生成真实的合成文档例如具有更好的对齐和边距。其他算法已用于评估加速器芯片本身的计算机架构决策的设计空间。我们还表明机器学习可用于快速创建设计的芯片布局这比人类专家生成的布局更好并且可以在几小时而不是几周内生成。这降低了芯片的固定工程成本并降低了为不同应用快速创建专用硬件的障碍。我们在即将推出的芯片的设计中成功地使用了这种自动布局方法。这种探索性的机器学习方法也已应用于材料发现。在和加州理工学院的合作中多个模型与改进的喷墨打印机和定制显微镜相结合能够快速搜索数十万种可能的材料以研究种以前未表征的三金属氧化物材料在电池技术和水电解等领域具有广阔的应用前景。