今天标志着Microsoft Connect()的发布。微软举行了年度云计算和数据开发者大会。这家西雅图公司没有浪费时间谈生意。它宣布了Azure Machine Learning service的普遍可用性，这是一个允许开发人员构建、训练和部署人工智能模型的云平台，以及Azure Cognitive Services的更新，这是一个自然语言处理、语音识别和计算机视觉的API集合。它还推出了更实惠的Azure Cosmos DB层，这是一个用于基于云的分布式工作负载的交钥匙解决方案。
但这还不是全部。微软还在Azure IoT边缘完成了Azure stream analysis的升级，在本地处理来自物联网解决方案的数据；全新改进的Azure物联网设备仿真解决方案加速器：Azure物联网远程监控解决方案加速器和Azure时序洞察的改进；和Azure地图增强。
经过一段相对较长的预览期后，Azure机器学习现已对所有客户开放。它提供了一个新的预览功能，模型可解释性。从本周开始，用户将能够识别哪些输入函数在人工智能系统的预测中最有权重。
完全可用是Azure机器学习的核心特性，包括支持PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等人工智能框架；自动化超参数调整：以及部署到云和边缘环境的能力。
微软副总裁埃里克博伊德(Eric Boyd)在接受VentureBeat电话采访时表示，“我们已经收到了很多使用Azure机器学习的客户的积极反馈。”“无论是在云中还是在办公室，它都可以帮助他们比以前更快、更高效地完成工作……[因为]使用它并不需要成为数据科学家。”自动机器学习(功能)有助于选择合适的算法来使用。"
与此同时，Azure Cognitive Services获得了两个关键功能：(1)对语言理解的容器支持和(2)定制翻译。前者从今天起可提前获取。它允许Azure开发者在边缘部署具有对象检测、视觉识别和语音识别的应用，并且跨云和边缘维护架构更容易。与此同时，定制翻译现已广泛使用。用户可以利用人工翻译的内容来构建定制的翻译系统，该系统可以更好地处理特定的词汇(想想诸如“临时劳动力”和“可交付成果”之类的术语)和不同的写作风格。
最后，如前所述，微软今天发布了一款更便宜的Azure Cosmos DB产品：Azure Cosmos DB吞吐产品。像其他Azure Cosmos DB服务一样，吞吐量服务可以跨多个Azure区域自动扩展和复制数据，但其定价针对使用多容器数据库的客户进行了优化。
除了提供吞吐量，还有Azure Cosmos DB。net SDK 3.0 CORS，它增强了Azure Cosmos DB对。net和JavaScript应用程序。
在物联网(IoT)方面，微软今天在Azure IoT Edge上发布了公共Azure Stream Analytics (ASA)，简化了在云设备和边缘设备之间移动分析的过程，同时限制了带宽和连接。它巧妙地运行在物联网的边缘框架中，这意味着它创造的工作可以使用物联网中枢进行部署和管理。
微软还发布了Azure物联网设备模拟加速器的更新。现在，更容易编写复杂的设备行为脚本(包括在单个模拟中包含多个设备)和托伦模拟来模拟真实环境。
此前，物联网解决方案加速器是一项为常见物联网场景创建定制解决方案的服务。它允许开发者只在Azure门户内管理设备、模块和操作。但得益于本周推出的增强型Azure物联网远程监控用户界面，他们现在可以更容易地触发响应设备警报的操作(如电子邮件通知)，使用自动设备管理管理设备更新，并使用Azure时序洞察可视化设备数据。
在Azure maps方面，微软推出了新的S1定价层。它随标准S0一起提供，并使用Azure Maps为应用程序的“生产规模”部署提供增强的服务级别，没有每秒查询的限制。
最后，微软在公开预览版中发布了新的时间序列洞察。Azure Time Series 3354是部署在物联网3354中的时间序列数据的完整堆栈分析、存储和可视化服务，现在允许客户更有效地存储和分析建模和特殊数据。他们可以为遥测数据添加丰富的文化，将物联网数据分层存储，并使用机器学习和分析工具进行分析。
此外，微软还为时间序列分析引入了一个新的基于使用的定价模型。今天可以买到。
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