Código Google: abril 2018

Hunt for Exoplanets agora Open Source

06/04/2018

Postado por Chris Shallue, engenheiro de software sênior da equipe do Google Brain(postado também no blog Google Open Source)dois exoplanetasrede neuraltelescópio espacial Keplersaúdequímica quânticapesquisas sobre fusãolançamento do nosso códigoK2Satélite de pesquisa de exoplanetas em movimento
Um guia para a busca por planetasfotômetro do Kepler

Curva de luz do telescópio espacial Kepler com vale em forma de U que indica um exoplaneta em movimento.

estrela bináriamanchas solaresraios cósmicos

A primeira curva de luz tem um padrão em forma de V que nos mostra que um objeto muito grande (como outra estrela) passou em frente à estrela observada pelo Kepler. A segunda curva de luz apresenta dois pontos em que o brilho cai, o que indica um sistema binário com uma estrela brilhante e outra menos brilhante: a maior queda é gerada quando a estrela mais escura passa em frente à estrela mais brilhante, e vice-versa. A terceira curva de luz é um exemplo dos diversos falsos sinais de planeta quando a luz medida de uma estrela parece cair.

canal de processamento de dados do Keplerrelação sinal-ruídoUma abordagem com aprendizado de máquinaequipe do Google Braingenomas humanosmodeloslógica matemática formalAndrew Vanderburg

Treinamos uma rede neural convolucional (CNN) para prever a probabilidade de um determinado sinal do Kepler ter sido gerado por um planeta. Escolhemos uma CNN porque esse tipo de rede se mostrou um sucesso em outras áreas com estrutura temporal e/ou espacial, como geração de áudio e classificação de imagens.

nesse artigo

Busca por novos planetasKepler-90 i e Kepler-80 gEncontre os seus próprios planetas!Kepler-90 ipágina inicialBox Least SquaresVARTOOLSLcToolsPlanet Hunters

Uma detecção de baixa relação sinal-ruído na curva de luz da estrela Kepler 90 registrada pelo algoritmo BLS. A detecção tem um período de 14,44912 dias, duração de 2,70408 horas (0,11267 dias), começando 2,2 dias após as 12h00 de 01/01/2009 (o ano de lançamento do telescópio Kepler).

python predict.py --kepler_id=11442793 --period=14.44912 --t0=2.2 --duration=0.11267 --kepler_data_dir=$HOME/astronet/kepler --output_image_file=$HOME/astronet/kepler-90i.png --model_dir=$HOME/astronet/model prediction = 0.94nosso artigo

nosso artigoSe quiser saber mais, o Chris foi convidado do mais recente episódio do This Week in Machine Learning & AI para falar sobre o seu trabalho.

Firebase Crashlytics aprovado no beta

04/04/2018

Jason St. Pierre
Gerente de produtos Firebase Crashlyticso melhoro Crashlytics é a próxima evolução dos recursos de geração de relatórios de erros da nossa plataforma. .Integração com eventos do Analyticsvocê pode ver essas localizações atuais na seção "Crashlytics" do console do Firebase e filtrar os problemas com muito mais facilidade.instale o SDK mais recenteGoogle Analytics para Firebase

Insights sobre falhas

"Nas poucas semanas em que usamos os insights de falhas do Crashlytics, eles se revelaram muito úteis em alguns problemas bem desagradáveis. A descrição e a qualidade dos recursos vinculados facilitam bastante o início imediato da depuração."
- Marc Bernstein, chefe da equipe de desenvolvimento de software do Hudl
Marcação de compilações importantes

Carregamento de dSYM

Gerador de relatórios de erros padrão do FirebaseO Firebase Crash Reporting continuará ativo até 8 de setembro de 2018, quando será totalmente desativado.

acessar o console do projeto

Como vincular o Fabric com o Firebase Crashlytics

experimentar outros produtos do Firebasecompartilhe a sua opinião #crashImg { width: 100%; margin: 10px 0; }

Aprenda a rodar o Apache Spark de forma nativa no Google Kubernetes Engine com este tutorial

02/04/2018

De Anirudh Ramanathan, engenheiro de software, e Palak Bhatia, gerente de produtos do Google Kubernetes EngineApache Sparkconectores GCP Hadoop/SparkKubernetes EngineCloud StorageBigQuerytutorial sobre como executar o Spark no Kubernetes Enginecontrolador personalizado

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