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借助人工智能的课程可以为学生提供真实的场景，帮助他们获得实践知识。从经验中学习，不但能提高他们的知识储备，更能帮助他们懂得如何运用自己的知识和技能。

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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。

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聊天机器人本身也可以学习，因为它们是由机器学习技术驱动的。它们与用户互动得越多，就会变得越聪明。

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他们还可以实时监控学生的活动，提供主动的帮助。一旦发现学生在学习过程中遇到障碍时，他们就会主动帮助学生克服障碍。

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现在已经有很多基于云的LMS工具和集成的AI聊天机器人来帮助学生增强学习能力。最棒的是，你可以将聊天机器人集成到你使用的几乎任何LMS软件中，而无需编写任何代码。

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软件迭代：算力+算法构成了智能化的最终目标，然而算法不可能完美无瑕，我们会根据逐渐积累的自动驾驶数据不断进行算法的升级，使软件系统能够不断的升级以获得更佳的自动驾驶效果。

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最上层我们会提供一些辅助决策的功能，例如告警通知、数据可视化、Webhook等，此外会提供丰富的外部集成能力，例如对接三方的可视化/分析/告警系统，提供OpenAPI以便不同的应用方集成。

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统一Agent：使用一个Agent即可完成所有可观察性数据的采集和传输，不需要为每个系统都部署各种各样的Agent，大大降低了系统的资源占用，使整体可观察性系统的架构也变的更加简单

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IT系统的问题非常复杂，尤其涉及到不同的场景和架构，因此我们把算法和经验结合起来进行异常的分析，算法包括基础的统计学、逻辑性算法，也包括AIOp相关的算法，经验中包括人工输入的专家知识、网上上积累的各类问题解决方案以及外部产生的一些事件；

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第二个重要的部分是流批一体，开头提到 2020 年是流批一体的新纪元，为什么这么说呢，莫问老师从流批一体架构演进，Flink 批处理性能，以及业界流批一体数据生态这三个方面给出了答案。