案例研究
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空中客车（Airbus）使用 TensorFlow 从其卫星图像中提取信息，并为客户提供有价值的见解机器学习有助于监测地球表面的变化，用于城市规划、打击非法建筑，以及绘制自然灾害造成的破坏和景观变化图。
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Kakao 使用 TensorFlow 预测网约车请求的完成率Kakao Mobility 使用 TensorFlow 和 TensorFlow Serving 来预测驾驶员在被派单完成网约车请求时的行程完成概率。
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OpenX 使用 TFX 为大批量请求确定流量优先级OpenX 将 TFX 和 Google Cloud Platform 集成到其广告交易平台中，每秒处理超过一百万个请求，并在 15 毫秒内提供响应。
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Spotify 使用 TFX 为用户个性化推荐内容Spotify 在其“Paved Road”机器学习系统中利用 TFX 和 Kubeflow 流水线，这是一套针对刚开始机器学习之旅的团队而设计的标准化产品和配置，用于部署端到端的机器学习解决方案。
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使用 TensorFlow 对推文进行排序Twitter 使用 TensorFlow 构建了他们的“排名时间线”（Ranked Timeline），让用户即使关注了成千上万的用户，也能确保不错过最重要的推文。