Chrome 浏览器将获得更多本地机器学习功能
机器学习是 Google 目前大力发展的技术,并且在其几乎所有产品中都提供了由机器学习提供的功能(如:Pixel 手机中使用的计算摄影技术、以及 Google 相册中自动增强、分类与识别功能)。此前 Google 就已经为 Chrome 浏览器带来了由机器学习驱动的功能,例如让视觉障碍者可以无障碍获得网页图像、为视频提供实时字幕,以及内置的网络钓鱼检测功能(不仅仅是匹配 URL)。
在最近的一篇博文中,Google 透露了一些近期已经登陆 Chrome 以及未来即将推出的 ML 功能,在 ML 技术的加持下,Chrome 将变得更好用。
正如 Google 解释的那样:
为了进一步改善浏览体验,我们也在不断发展人们与网页通知的互动方式。一方面,页面通知有助于提供你所关心的网站的更新;另一方面,通知权限提示可能成为一种困扰。为了帮助人们在浏览网页时尽量少受干扰,Chrome 浏览器会预测用户何时不会授予网站发送页面通知的权限,并使这些提示保持沉默。在 Chrome 浏览器的下一个版本中,我们将推出一个 ML 模型,完全在设备上进行这些预测。
在未来的版本中,Google 还计划使用同样的技术来实时调整 Chrome 工具栏,在你可能使用的时间和地点出现不同的按钮,如分享图标或语音搜索。
回看过去推出的功能,去年夏天 Google 曾宣布将性能改进作为 Chrome 92 更新的一部分,将计算网络钓鱼分类结果的时间从 1.8 秒降至 100 毫秒。之后在今年 3 月份它更新了机器学习模型,该模型能够检测到比以前的模型多 2.5 倍的潜在网络钓鱼攻击和恶意网站。
本文转自OSCHINA
本文标题:Chrome 浏览器将获得更多本地机器学习功能
本文地址:https://www.oschina.net/news/199231/chrome-machine-learning
相关文章
- 【技术种草】cdn+轻量服务器+hugo=让博客“云原生”一下
- CLB运维&运营最佳实践 ---访问日志大洞察
- vnc方式登陆服务器
- 轻松学排序算法:眼睛直观感受几种常用排序算法
- 十二个经典的大数据项目
- 为什么使用 CDN 内容分发网络?
- 大数据——大数据默认端口号列表
- Weld 1.1.5.Final,JSR-299 的框架
- JavaFX 2012:彻底开源
- 提升as3程序性能的十大要点
- 通过凸面几何学进行独立于边际的在线多类学习
- 利用行动影响的规律性和部分已知的模型进行离线强化学习
- ModelLight:基于模型的交通信号控制的元强化学习
- 浅谈Visual Source Safe项目分支
- 基于先验知识的递归卡尔曼滤波的代理人联合状态和输入估计
- 结合网络结构和非线性恢复来提高声誉评估的性能
- 最佳实践丨云开发CloudBase多环境管理实践
- TimeVAE:用于生成多变量时间序列的变异自动编码器
- 具有线性阈值激活的神经网络:结构和算法
- 内网渗透之横向移动 -- 从域外向域内进行密码喷洒攻击