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，各种设备的互通互连而产生的数据量的增长以及促使日常生活数字化的高级传感器的使用的增长。第二，从移动设备到云计算，各种设备的计算能力也在持续增长。因此，机器学习可以运行在的硬件运算设备上，同时获取大批量、多样化及高质量的数据库，进而自动执行各种任务。案例一：下面是一个众多消费者将逐渐熟悉的场景。如果有一个iphone而且每天早晨通勤上下班，近一段时间可能留意到了以下情况：当坐进汽车的时候，的手机将自动提示开车去公司将需要多少时间，根据实时的路况信息给出行车路线的建议。
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当这一现象次发生时，可能会有这样的疑惑：手机怎么会知道要去上班?感觉很酷，但也有一点点。因为内置了机器学习功能，手机可以根据过去做过的事情来预测将要什么。如果换了新工作或者开车去了另外一个目的地，设备会自动调整它的预测，并根据新的目的地发出新的通知。这一应用场景的特别强大之处在于：设备对用户来说越来越有帮助，而用户或软件开发人员不必采取任何行动。另一个场景是自动驾驶汽车。目前路面上行驶的的自动驾驶汽车正在被用来收集数据，用来改进下一代自动驾驶汽车的技术。

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吴起物流公司多少钱家物流系统要求实现包括纵向、横向、端到端在内的集成。家物流系统通过信息物理系统形成智能网络，实现虚拟系统与实体系统的结合，使人与人、物与物、服务与服务、人与物、人与服务、物与服务之间能够高度联结。纵向集成主要是针对企业内部的集成，即解决信息孤岛问题，在企业内部实现所有环节信息的无缝链接。横向集成主要是针对企业之间的集成，通过价值链和信息网络实现企业之间的资源整合和无缝合作，为客户提供实时的物流服务。