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智能化能力的应用还需要工程链路的支撑，例如模型识别结果的应用、线上用户行为召回、前端开发组件对 UI 组件识别结果的承接等，整体的 D2C 技术体系也需要同步升级。

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今年前端智能化助力前端研发模式升级，数个 BU 共建前端设计稿识别算法模型和数据集，并于双 11 会场大规模应用落地。

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因此，设计者对于产品需求的一些推理判断，可能会与真实情况有差别，即使他用了，那个以测试为目的的使用和真实的使用，还是有区别的。

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有简单直观的全流程demo
只看教学视频学不会游泳，光学“科目一”是学不会开车的。

天花乱坠说半天，不如动手玩一遍。

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平台的误用
首先，要纠正平台上出现的不正确的用法。

为什么会存在这种情况呢？

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其次，标注数据对外开放。我们可以把一些不涉及隐私、不牵扯我们核心技术能力的部分数据开放出去，为社会创造更大的价值。

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上云引入了两个新的问题：
第一个问题，云厂商是否可信？
第二个问题，云计算属于共享性质的资源部署，通过隔离机制跟其他业务部署在同一台物理机上面，这样一来，共享机制会不会放大被别入侵的可能性？

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提供智能虚拟学习助手

Technavio的报告还发现，美国教育行业人工智能市场的一个关键趋势是对聊天机器人的日益重视。

AI聊天机器人在教育中被广泛应用于辅导，帮助学生更好地理解各种概念，提高他们的学习。学生可以全天候地寻求他们的帮助，即时收到有用的回复。

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厂商绑定：无论从数据采集、传输、存储、计算、可视化、告警等都可能会被厂商绑定，可观察性系统一旦上线后替换的代价讲巨大无比

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从以上对比中我们可以看出智能分析技术的好处，但从这些年智能分析技术的应用来看，其并未实现大面积商用，究其原因主要是过去技术不够成熟、应用效果不够理想，传统的智能分析技术由于算法是人为根据不同的场景和应用需求进行设计，在适应性上需要人为不断的改善和提升，在特定的环境下有良好的性能，但是一旦环境等因素发生变化，传统的智能分析算法在应用上的性能就会降低。