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Technavio等许多公司发布的市场研究报告，显示美国教育领域的人工智能市场正在逐步增长。

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人工智能在教育领域的另一个巨大好处是，帮助教育者提高在线课程的效率。课程质量越高，学生的表现也越好，掌握的知识也越多。

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非常有幸参加了云原生社区Meetup北京站，有机会和众多业内的大牛一起讨论云原生相关的技术和应用，本次Meetup上我和大家分享了关于云原生下的可观察性相关的议题，

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上述的这些问题相信很多读者都会深有体会，而业界也针对这种情况退出了各类可观察性相关的产品，包括开源、商业化的众多项目。

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在IT系统的可观察性上，也可以类似划分6级：

等级0：手工分析，依靠基础的Dashboard、告警、日志查询、分布式链路追踪等方式进行手动告警、分析，也是目前绝大部分公司使用的场景

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关于人工智能的发展，可以追述到60几年前，但因为技术的原因数次沉寂，直到深度学习的出现，让人工智能再次掀起热潮。

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然后需要汇总海量的城市级信息到后端人工智能的中心数据库进行存储，再利用强大的计算能力及智能分析能力，对嫌疑人的信息进行实时分析，最终给出最可能的线索建议。

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边缘的AI允许通过本地化处理进行实时机器学习，从而实现即时数据处理，详细的安全性和增强的客户体验。

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模型交换格式（例如，开放神经网络交换）也可以增加模型在不同环境中的流动性。Sletten建议探索像LLVM这样的工具，这是一个开源编译器基础结构项目，以使从应用程序所运行的环境中抽象出应用程序变得更加容易。

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实时分析决策的第一步就需要将数据实时同步到大数据计算引擎，DataWorks数据集成采用自研高性能引擎，