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通过使用机器学习，结合从工业物联网（IIOT）设备收集的数据，可以改进流程、降低成本并提高效率。 预测性维护应用数据和模型来预测设备或资产何时发生故障。这种方法可以通过预测故障，来帮助公司主动解决可能导致代价高昂的停机或中断情况。
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人工智能的发展于社会、经济、生活都有着重大意义，我国人工智能发展至今已经形成了完整的产业链，通过研究发现，目前我国人工智能基础层发展比较薄弱;技术层发展最为迅猛，语音识别、机器视觉等部分技术已经处于世界领先地位，但整体上依然处于初始阶段;应用层以结合行业实际需求实现商业落地为主。
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人工智能的技术应用已经在生活中得到广泛的普及，智能家居，服务机器人，智能机器人都为我们带来了和以往电子产品不一样的使用经历，那这种类人脑的背后是怎样的理论研究呢。
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底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。
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