Android 開發者挑戰賽開始啦！利用機器學習賦能世界！

"金" 秋時節，Android 開發者挑戰賽強勢迴歸，邀請全球開發者參與，使用基於終端設備的機器學習 (on-device machine learning) 技術創新創造。可是，究竟什麼纔算是惠及世界的創新呢？咱們在本文中總結了幾款 Google 的基於設備的機器學習產品，並羅列了近期的幾個成功案例，但願能夠幫助您激發靈感，打造出色應用。

另外特別提醒你們，本次大賽的做品提交截止日期是 12 月 2 日，請各位開發者務必在此以前提交做品！

即刻前往大賽官方介紹頁面：

developer.android.google.cn/dev-challen…

• 騰訊視頻連接

v.qq.com/x/page/e302…

• Bilibili 視頻連接

www.bilibili.com/video/av769…

賦能科技新農業: 利用機器學習防治蟲患

點擊下面連接可查看視頻：

v.qq.com/x/page/m302…

烏干達的農民深受蟲害困擾，Nazirini Siraji 和其餘幾位開發者注意到這個問題後，決定自學 TensorFlow 來幫助當地農民解決蟲患難題。他們拍攝了附近農田的圖片，從中收集訓練數據，而後利用 TensorFlow 從新訓練了遷移學習模型 MobileNet，並經過 TensorFlow 轉換器生成了一個 TensorFlow Lite FlatBuffer 文件，最後再將文件部署到 Android 應用中。農民拍攝並導入農做物照片後，應用即可以對某一幀圖片進行分析，並判斷農做物當前是否正在遭受秋粘蟲的侵擾，而後再根據結果提供可能的解決方案。怎麼樣，是否是超級棒的一個應用？

訪問 TensorFlow 官方網站：

tensorflow.google.cn

賦能醫療行業: 利用機器學習識別呼吸道疾病

點擊下面連接可查看視頻：

v.qq.com/x/page/n302…

Tambua Health 公司使用 TensorFlow Lite 開發了一款醫療應用，讓智能手機搖身一變成爲一款功能強大的非入侵型篩查工具，協助醫生診斷病人是否患有呼吸道疾病。該應用可幫助醫生分析並識別肺部是否存在囉音、爆裂音、喘嗚音等任何異常呼吸音。

賦能零售業: adidas 利用機器學習打造卓越購物體驗

機器學習正在爲各行業注入創新活力，零售業天然也不例外。全球知名運動品牌 adidas 最近爲倫敦旗艦店發佈了一款名爲 "Bring It to Me" 的應用功能，藉助機器學習爲消費者提供交互式的購物體驗。顧客能夠一邊逛店，一邊經過應用中的 Visual Lookup (圖片搜索) 功能掃描店內商品並查看所選款式的庫存狀況，無需排隊就能選擇合適本身尺寸的商品。卓越體驗的背後是來自 ML Kit 的技術支持。這一場技術與零售業的邂逅從一個新的角度探索了機器學習的實際用例，向咱們展現了機器學習在解決問題方面的出色表現。

基於終端設備的機器學習的優點

直接在設備上進行機器學習具有諸多裨益。首先，傳輸至服務器的數據量大幅減小，使得用戶的隱私保護獲得顯著提高。第二點，因爲模型徹底在本地運行，所以，即便在離線條件下，模型依舊能夠正常工做，這一點十分適合處理無信號區域的使用場景，例如: 雨林腹地、沙漠或倫敦地鐵。最棒的一點是，在設備本地運行模型可以實現超低延遲，讓您能夠解鎖各類各樣的用戶新體驗。機器學習帶來的不單單是流程自動化，它更重要的影響仍是賦能於人，幫助人們更好地解決問題。

Google 也提供了豐富的技術支持，協助開發者充分利用機器學習技術，締造更多精彩:

• ML Kit 爲開發者提供了一站式的 SDK 合集，幫您利用強大的 Google 機器學習模型解決問題。
• TensorFlow Lite 框架能夠建立自定義模型並對其進行優化，以便在 Android 平臺上運行。
• Firebase 和 Google Cloud 兩個基礎設施平臺可以爲您的模型訓練提供強大助力。您能夠利用 AutoML Vision Edge 來訓練特定類型的本地模型，或藉助平臺的強勁計算能力來訓練本身的模型。

若是您有新奇的想法想要實現，想要幫助人們解決實際問題，就請趕快行動吧！咱們將從中選取 10 位候選做品，並提供專業指導，協助您制定計劃，讓您的點子成爲改善人們生活的真切力量！當應用開發完成後，咱們會經過 Google Play 以多種形式向億萬用戶展現您的做品。請前往比賽官網，看看咱們爲您準備了哪些精美獎品。

咱們將於12 月 2 日關閉方案提交通道，請務必在此以前提交方案，十分期待你們的精彩表現！但願能與您一同利用設備內置機器學習技術，打造出更多創新應用，讓技術真正賦能全球用戶！

點擊這裏前往比賽官網，查看更多內容！