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作为云原生技术的演进，无服务器计算（Serverless）进一步释放了云计算的能力，将弹性伸缩、高可用、安全等需求由基础设施实现。无服务器计算抽象了运行时环境，让开发人员可以将更多的精力放在应用程序的设计和优化上，而不是与基础架构相关的配置和管理上；Serverless 应用可以迅速弹性伸缩，用户无需进行容量规划；采用按需付费的模型，用户只按应用实际消耗的资源付费。

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但是，仍然有很多人经常看到有关自动驾驶汽车事故的新闻，例如Uber自动驾驶汽车事故在美国亚利桑那州撞死了一名行人。发生事故的原因据说是自动驾驶汽车无法准确检测和识别行人。

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除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

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无人驾驶汽车是一项实验，至今尚无人知道结果如何。自动驾驶汽车深度学习能否将其驱动到主流交通工具取决于技术如何进一步发展。即使克服了深度学习的挑战，自动驾驶汽车的方式也存在其他障碍。这些汽车与IoT设备等多种技术集成在一起，以收集数据，云计算以处理数据，以及5G以提高数据传输速度。一旦这些技术能够有效地协同工作，以建立良好的交通生态系统，自动驾驶汽车就能成为主流。

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人工智能的未来将如何发展?

简而言之：可能是开发商在努力设计人工智能，但是要成功采用，需要从消费者的行为和理解中学到很多东西。

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值得注意的是，很多人仍然不了解人工智能，也不知道人工智能无处不在。其实消费者每天都在与人工智能交互，他们没有意识到预订交通工具、选择电视剧或手机技术都在采用人工智能技术。这是需要改变的现状。

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零售云是阿里三朵业务云：零售云、金融云和政务云之一，将开辟阿里在电商、零售行业的新蓝海，2B快速交付、赋能合作伙伴更快业务增长和节省成本。云原生是零售云的最重要的技术底座，云原生是什么，会走向哪里，在零售2B交付的场景上该如何应用，怎么能够结合帮助建设零售云系列产品体系，值得我们的思考和探索，也将有效指导我们接下来几年的零售云项目和产品建设。

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12-Factor 应用的开发人员应该避免在不同环境间使用不同的后端服务，即使适配器已经可以几乎消除使用上的差异。这是因为，不同的后端服务意味着会突然出现的不兼容，从而导致测试、预发布都正常的代码在线上出现问题。这些错误会给持续部署带来阻力。从应用程序的生命周期来看，消除这种阻力需要花费很大的代价。

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除了自动化和机器人等明显的用例之外，人工智能系统还能够优化制造流程，发送早期警报，促进质量检查和质量控制并预测机械设备的故障。关键是收集正确的数据，然后制造商可以开发创新的AI应用，从而使其与众不同。

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创建数据集的过程是多部分的-从经常收集多年的数据开始，工程师将需要确定数据的总体结构。他们需要消除数据中的任何缺陷、差异或差距，然后将这些数据转换为算法需要与之进行有效交互的形式。