還記得那些年，我們一起追的血檢詐騙事件嗎？儘管事件爆發後 Theranos 宣布退出血檢界，創辦人 Elizabeth Holmes 也被限制參與公司業務，但顯然一切為時已晚。《華爾街日報》消息指出，公司估值一度高達 90 億美元、曾被稱為生技最大獨角獸的 Theranos，很快就不復存在。

每天，Google 地圖都為成千上百萬的人們提供方位指示、即時路況資訊以及商業資訊。為了提供最佳的用戶體驗，地圖資訊需要不斷根據現實世界的變化調整。街景車每天收集數百萬張圖片，如果用人工分析每天超過 800 億張高清晰圖片，找出其中的新變化或更新地圖資訊，顯然不可能。因此，Google 地面實況團隊（Ground Truth team）的目標之一，就是從地理位置圖像自動提取資訊來升級 Google 地圖。在「從街景圖像中提取基於注意機制的結構化資訊」（Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery）一文中，Google 描述了採用的方法──怎樣在街景視圖中使用深度神經網路自動且準確無誤地讀出街道名稱。演算法系統在挑戰「法國街道名稱識別數據集」（French Street Name Signs（FSNS）dataset）中達到 84.2% 的正確率，明顯優於之前的最優系統。重要的是，Google 的系統在提取其他類型資訊也很容易擴展。比如現在幫助 Google 自動提取商店前面的商戶名稱。目前該模型已經開源。▲ 法國街道名稱標識數據集中的一個例子，被 Google 的系統正確辨識。上圖為同一標識的 4 種不同視角。自然環境中的文本辨識在電腦視覺和機器學習上是一個非常具有挑戰性的問題。傳統的光學字符辨識（OCR）系統，主要側重於從掃描的文檔中提取文本。在自然場景中由於視覺偽影，如失真、閉塞、定向模糊、雜亂的背景或不同的角度給提取文本提升了難度。Google 從 2008 年開始致力於解決這一問題，使用神經網路模糊了街景圖像中的臉和車牌，以保護 Google 用戶的隱私。從最初的研究中，團隊意識到經過足夠的標記數據訓練後，機器學習不僅能保護用戶的隱私，而且還可以自動升級 Google 地圖相關的最新資訊。2014 年 Google 地面實況團隊在街景門牌號數據集（SVHN）上公布了讀取街道號碼的方法，隨後暑期實習生 Ian Goodfellow（現為 Google 員工）進行了運用。這個工作不僅是出於對學術的興趣，而且也是使 Google 地圖更為精確的關鍵。如今得益於這個系統，超過三分之一的全球地址已經在 Google 地圖上有了自己的位置。在一些國家，如巴西，這個演算法增加了超過 90% 的 Google 地圖地址，大大提高了 Google 地圖的可用性。下一步是將這些技術擴展到街道名稱。為了解決這個問題，Google 創建和發布了法國街道名稱標誌（French Street...

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