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要满足第二个条件，只需要补充上述数据即可。因此接入的数据源是否完备，是决定框架修复能力上限的一个重要的因素。

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这个方案是可以解决上面的问题，但也有一些设计上的问题。比如纯动态化发版解决有些麻烦，逻辑分散，客户端会有额外的内存、IO操作。回到问题本身，

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在平台接入侧，提供了设备身份认证服务（Link ID2），以可信计算和密码技术为核心，为物联网终端提供设备安全认证、安全连接、业务数据加密、密钥管理等端到端的可信接入能力。

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因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。深度学习的功能有所不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。

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深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。

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有时，深度学习网络甚至无法实现其本来打算完成的任务。神经网络很难像在不同的视频帧中一样在小图像变换中进行概括。例如，根据一项研究，深卷积网络将狒狒或猫鼬标记为相同的北极熊，具体取决于背景的微小变化。

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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。

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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。

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控制复杂性。由于业务的复杂性，需要我们用更好的手段帮助研发组织克服认知障碍，更好的分工协作。分而治之，关注点分离等手段皆是如此。

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书字里行间写的都是“解耦”两字，让我们关注架构中确定性和不确定性的分离，提升架构的稳定性和应变能力。