人工智能的应用有望实现制造业从半自动化生产到全自动化生产的转变，工业以太网的建 立、传感器的使用及算法的革新将实现工业制造过程中所有生产环节的数据打通，人与机器、 机器与机器实现互联互通，一方面人机交互更为便利，另一方面机器间将协作办公，既能够精 细化操作，又能及时地预测产品需求并调整产能。人工智能将推动机器在制造业中进一步取代 人工，提高生产效率、降低生产成本，并通过低成本的个性化生产实现智能定

人工智能+辅助诊疗”就是将人工智能技术应用于辅助诊疗中，让机器学习专家医生的 医疗知识，通过模拟医生的思维和诊断推理来解释病症原因，最后给出可靠的诊断和治疗方案。“人工智能+辅助诊疗”服务基于电子处方、医学文献、医学影像等数据，寻找疾病与解决方 案之间的对应关系，构建医学知识图谱，在诊断决策层面有效优化医生的诊断效率。未来，“人 工智能+辅助诊疗”的市场空间巨大，尤其在基层常见病诊疗方面能够发挥较

5. 训练模型：将数据分为训练集、验证集和测试集，一般按70%-80%、10%-15%、10%-15%的比例划分。若模型过拟合，可采用正则化等方法；若数据量不足，可通过数据增强技术扩充数据，如对图像进行旋转、翻转等操作。若训练大模型，还需强大的算力支持，可使用GPU或TPU加速训练。1. 定义问题和目标：明确模型要解决的问题，如图像分类、文本生成等，并确定相应的性能指标和评估方法，如分类任务可选用

跨服务依赖链是传导路径：问题不再局限于单一设备或流程，而是通过数据流和决策流在MES、ERP、WMS、仿真、调度等多种服务间高速传导和放大。智能算法是加速器：基于数据的AI/ML服务会学习并固化偏差，甚至主动做出加剧问题的决策（如案例一的排程），让累积过程更快、更隐蔽。系统复杂性掩盖早期信号：在达到临界点前，系统的冗余和补偿机制可能掩盖问题，或将问题分散表现为不相关的“小故障”，使得传统线性监控手

导出数据加到企业数据模型中，在那里导出数据作为公用并只计算一次，而不重复计算。图3 - 8所示的是一个企业数据模型，该模型建造时没有考虑现存的、操作型系统与数据仓库之间的差别。不常变化的数据聚集在一起，时而变化的数据聚集在一起，常变化的数据聚集在一起。稳定性分析的最终结果(这是物理数据库设计前数据建模的最后一步)是具有相似特性的数据聚集在一起。设计的最后一项设计工作是企业数据模型到数据仓库数据模型

计算机视觉是一个涉及图像识别、处理和理解的领域。

如果你在学习机器学习，深度学习的过程中遭遇挫折，多半是由于数学知识的阻碍。试想我们在大学里学的高等数上下册、线性代数、概率与数理统计，每一门课程都要学习1个学期，所以短时间是无法快速提高的。数学是有严谨的逻辑和推理关系，比如极限是微积分的基础，微积分是概率的基础，概率又是机器学习算法的基础。直接学习最后的算法当然容易蒙圈，上来就看周志华老师的《机器学习》西瓜书能学懂的都是顶级高手，正确的路径是从基

智能音箱、服务机器人、智能电视等智能化产品成为现阶段搭载语音识别技 术和自然语言处理技术的载体，作为潜在的智能家居入口，智能音箱、服务机器人和智能电视 等产品在提供原有的服务的同时，接入更多的移动互联网服务，并实现对其他智能家居产品的 控制。另一方面在于智能家居系统的建立，搭载人工智能的多款产品都有望成为智能家居的核 心，包括机器人、智能音箱、智能电视等产品，智能家居系统将逐步实现家居自我学习与控

人工智能+辅助诊疗”就是将人工智能技术应用于辅助诊疗中，让机器学习专家医生的 医疗知识，通过模拟医生的思维和诊断推理来解释病症原因，最后给出可靠的诊断和治疗方案。“人工智能+辅助诊疗”服务基于电子处方、医学文献、医学影像等数据，寻找疾病与解决方 案之间的对应关系，构建医学知识图谱，在诊断决策层面有效优化医生的诊断效率。未来，“人 工智能+辅助诊疗”的市场空间巨大，尤其在基层常见病诊疗方面能够发挥较

数学符号的书写应遵循国标规范（GB 3100～3102—93）。通常，数学常数、计量单位和词头符号、有定义的函数名等用正体；变量、函数、几何点线面等用斜体（但变量及函数名等用多字母表示时用正体）；向量、矩阵等用粗斜体。