機器學習

過去使用機器學習預測加護病房病患的情況，屬於單任務學習，也就是僅能預測特定不良情況，而現在Google採用SeqSNR演算法，更能掌握病人整體狀態給出綜合預測

身為想了解機器學習的開發者，若要瞭解原始碼實現方式，背後數學原理，該如何進入這個領域？我們能以向量運算、矩陣運算、微積分等來思考，將數學與程式的心智模型結合

Android裝置端現在內建TensorFlow Lite for Android，因此開發者不再需要於應用程式內添加Runtime，進而減少應用程式大小

聯邦快遞在2019年推出的自動送貨機器人Roxo，終於亮相亞洲。這款機器人能夠自動行駛在不平坦的地面，以及上下樓梯，並內建光學雷達和多個攝像鏡頭，能360度感測周圍環境，來避免撞上靜、動態物體，還利用機器學習演算法，規畫行駛路徑。

完全同態加密（FHE）工具讓應用程式得以處理加密狀態下的資料，有助於企業將敏感資料處理作業委外，例如金融或醫療業的用戶資料

ONNX Runtime 1.8加入網頁支援，可以在瀏覽器中使用CPU和GPU來加速模型運算

Redshift ML功能可以自動化創建機器學習模型工作，處理Redshift、S3和SageMaker之間的所有操作

Google發布了智慧資料結構Dataplex，讓用戶能夠跨資料湖、資料倉儲和資料市集，集中地管理和監控資料。