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跨界、跨界、跨界
面对复杂多变的环境，需要多元化的人才、互补的技能，需要不同行业和领域进行跨界融合。跨界会产生化学反应，跨界会产生创新。

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MyBase提供了两层防护，第一层防护是：对所有的数据库都会有一个至少7天之内的备份存储，可以做到没有办法容忍删除。也就是说备份，即使把现在数据库上面的所有数据都删掉了，备份依然会在阿里云上面，只要事例还在有效期之内，依然会存在事例内部，依然可以通过备份把数据恢复。

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人工智能给教育者和学习者都带来了巨大的好处。

但是人工智能能让我们更聪明吗?人工智能能通过教育提高你的智力吗?

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基于人工智能的LMS可以识别学生的优势和劣势，并针对学习中的特定差距提出课程改进建议。通过弥补这些差距，人工智能最终将改善学习曲线。

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盲目：1886年1月29日德国人卡尔·本茨发明了人类史上第一辆汽车，那个时候的汽车仅仅具备行驶的最基础能力，根本没有任何和可观察性相关的事情。

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环境动态性增强：无论是微服务的架构还是容器化的部署模式，带来的一个特性是环境的动态性会增强，每个实例的生命周期会更短，出现问题后往往现场已经被破坏，登录机器排查问题的方式已经不复存在。

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等级4：故障预测，故障发生总会有损失，所以最好的情况是避免故障的发生，因此故障预测技术可以更好的来保证系统的可靠性，利用之前积累的一些故障先兆信息做到“未卜先知”

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对于人工智能的行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能不能有效地把技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定“AI+安防”是否能切实发展最核心的因素。如果一项技术无法依赖在数据处理技术上面的优势，去实现产品到商品的转变过程，那么技术的发展并没有实际的应用意义。

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在其他情况下，云AI训练可能会导致神经网络模型具有过多的层次，无法在边缘设备上有效运行。在这些情况下，边缘AI可以运行较轻的神经网络，从而创建输入的中间表示形式，该中间表示被压缩得更多，因此可以发送到云中以进行进一步的AI处理。在训练期间，边缘和云AI可以以混合模式运行，以提供类似于“虚拟主动学习”的功能，在这种情况下，边缘AI筛选大量数据并“教导”云AI。

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第二步：基于DataWorks完成数据全链路研发，包括数据集成、数据开发&ETL 、转换及KPI计算等开发，以及数据作业的调度、监控、告警等。DataWorks提供数据开发链路的安全管控的能力，以及基于DataWorks的数据服务模块提供统一数据服务API能力。