Google Cloud
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Google Cloud 不僅可以化繁為簡,還能針對儲存、分析、大數據、機器學習與應用程式開發需求提供相關解決方案。
Google 提供豐富的訓練與資源,幫助你放心踏出第一步。
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利用Google Cloud實現各種可能性善用Google雲端技術完善的功能,共同為研究及教育開創未來。
透過暢行無阻的平台打破任何限制Google Cloud不僅可以化繁為簡,還能針對儲存、分析、大數據、機器學習與應用程式開發需求提供相關解決方案。
Google提供豐富的訓練與資源,幫助你放心踏出第一步。
可靠的大規模安全性機制我們提供垂直整合的安全性模型、全球規模的基礎架構、專屬網路,以及獨特的創新功能,可確保貴機構安全無虞且符合法規要求。
開放原始碼和開明的思想採用開放原始碼有助於促進協同創新,也可改善協同整合與可移植性;對於永不過時的基礎架構來說,這些都是不可或缺的條件。
強大的資料和數據分析利用大數據和機器學習中強大的雲端功能,更快找出答案、構建更優質的產品並推動具啟發性的應用程式。
專為執行而打造的創新基礎架構Google的全球網路採用長數千英里的光纖電纜和進階的軟體定義網路,可讓您快速取得穩定一致且可擴充的結果。
透過Google Cloud工作不受時地限無論是要模擬氣候變遷的影響、訓練演算法提高偵測癌細胞的準確率,還是加速建立應用程式,Google Cloud都能在研究、教學等多個領域協助推動變革。
大數據與機器學習利用大數據和突破性的深入分析推動研究進行借助進階數據分析、機器學習服務和API,你可輕鬆快速地將資料轉換為有參考價值的深入分析見解。
不論是可以處理大量運算的先占虛擬機器,還是能辨識資料集模式的CloudMLEngine,只要善用Google Cloud的服務,你的學習進度就能更上層樓。
「以往提出的問題可能須費時數月才能獲得解答,但當你可在數小時內就得知答案時,你對研究的整體看法就會改變。
」AndrewV.Sutherland,運算數論家暨首席研究科學家,MIT
BigQuery這個全代管的雲端數據分析資料倉儲有內建的機器學習技術,開發應用程式再無後顧之憂。
TensorFlow將TensorFlow的強大功能與靈活彈性帶到雲端。
你可以使用CloudMLEngine訓練機器學習模型並取得預測結果。
自動化機器學習專業知識有限的開發人員只要善用這一整套機器學習產品,也能根據自己的特定需求造就出高品質的模型。
儲存空間和網路在安全、新型的可擴充式基礎架構上進行建構Google Cloud的高效能雲端儲存空間和網路服務為使用者迎來了許多新的可能性;透過主打進階分享和Kubernetes容器管理功能的CloudStorage,使用者能提出更多問題,更快得到答案,並即時進行協作。
「這是有史以來的第一次,不論身處世界何處,科學家皆能夠透過『共用雲端』中的資料,進行協作並執行分析。
」Dr.StephenScherer,Ph.D.,D.Sc.,MSSNG計畫負責人,FRSC
CloudStorage透過全域邊緣快取與單一整合式API,將安全且耐久的物件儲存解決方案整合到您的應用程式中。
Stackdriver針對服務、容器、應用程式及基礎架構,新增監控和管理功能。
Kubernetes要部署容器化應用程式,只要在這個高效、安全、可擴充的生產就緒環境中建構應用程式即可輕鬆完成。
自動化與API管理透過迅速且有效率的自動化作業進行創新以Google Cloud的飛快速度定義、操作及擴展應用程式。
我們提供的服務包括主打可擴充式後端及支援各種程式語言的AppEngine、Cloud函式事件導向的無伺服器運算技術,以及強大的CloudAPI等,這些堅強的後盾可以讓你專心創造傑出的應用程式。
「Google Cloud正在加快學術AI研究的步伐。
」YoichiMatsuyama,LanguageTechnologiesInstitute博士後研究員
AppEngine在全代管的平台上建構及擴展應用程式,完全不必擔心該如何管理基礎架構。
ComputeEngine利用在Google的創新資料中心和全球光纖網路中執行的高效能虛擬機器擴充規模。
Firebase輕鬆快速地儲存及提供相片和影片等使用者自製內容。
申請加入Google Cloud教育公益計畫無論你著重的是研究、教學還是學習,都可以申請適用於任何Google Cloud產品的免費抵免額。
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探索Google Cloud如何改變大學中的學習與研究現況
ManhattanCollege
Google Cloud幫助ManhattanCollege(曼哈頓學院)進行雲端數位轉型,以經濟實惠且有效率的方式,進一步滿足學生、教職員,以及IT管理員的需求。
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SanJoséStateUniversity
SJSU電腦科學系利用Google Cloud技術為學生提供不受限制的程式設計練習機會,幫助學生養成獨立學習力。
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MIT的一位教授利用公用雲端中有史以來最大的叢集來將運算推至極限:僅需支付$20,000美元即可使用長達300核心年的運算時間。
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