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發表於 14:54:29 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
只有当这些数据与日志数据系统中数据传感器的结果和经验值一起输入自学习深度神经网络时人工智能分析才能提供知识最终以显着降低的成本达到的可用性水平。同时遵循预测性维护的模式可以更灵活地控制维护提前预测故障。 数据中心环境也是机器人的理想场景。未来自主机器人可以运行硬件在出现故障之前进行更换并根据不断变化的需求灵活改变布局。借助对网络使用情况以及众多其他系统和日志数据的智能网络安全分析特别是组合分析将可以更快地识别威胁和故障并自动响应。

谷歌的一个例子还表明人工智能可以实现完全不同水平的资源效率借助可以在其自己的数据中心的部分区域节省的冷却能源并且总体上可以节 亚洲手机号码清单 省的电力。人工智能的潜力是巨大的迄今为止人们对人工智能也称为人工智能的可能性和风险都抱有很大的怀疑。但汽车行业已经展示了可能性。得益于传感器雷达激光雷达图像识别技术图形芯片和计算能力自动驾驶汽车已经成为现实直到最近这还只是虚构。



即使在汽车生产中以前只能由人类完成的任务也正在实现自动化。一些汽车制造商不再寻找专家雇员油漆是否应用得完美而是技术神经网络接收到完美油漆的图像和不完美的图像。机器人经过训练可以与人类合作通过观察他们下一步应该执行的动作来学习并与其他机器人一起学习。谷歌的实验表明出现了独立的见解在十四个独立学会从盒子里抓取不同形状的东西的机器人中机械臂将一个物体推到一边以便更好地到达另一个物体从人类的角度来看这种动作是自然的没有人编程事先到他身上。

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