2、深度学习助力订阅经济调控与可持续消费

深度学习助力订阅经济调控与可持续消费

1. 数字时代的能源与废弃物挑战

随着科技发展，电子废弃物不断增加，互联网消费也在迅速上升。存储和传输海量数据需要诸如天线、服务器和数据仓库等基础设施。即便日常的短信、阅读或音乐播放，都会消耗能源并产生数据存储需求。在物联网发展进程中，非电气物品也将变得智能化，但这也意味着额外的能源消耗，进而对碳足迹产生不利影响。

为应对电信行业5G技术基础设施带来的能源消耗问题，有研究开发了神经网络，在确保客户对蜂窝网络质量满意度的同时降低能耗。同样，也有针对6G技术提出的兼顾成本和能源效率的模型。目前，关于电子废弃物的研究众多，但互联网废弃物的管理仍在探索中。

2. 人工智能在订阅业务中的角色

人工智能（AI）概念起源于20世纪50年代，近年来因软硬件的进步而广受欢迎。它旨在采用启发式方法解决复杂问题，像人类一样做出决策。例如，AI能根据目录自动对电子书进行分类。

在社交媒体和在线购物中，很多数据科学家利用我们对条款和条件的忽视，分析大量多样的过去和实时数据，开发基于趋势的复杂算法，以识别客户偏好并定制产品。机器学习技术可用于在线广告，通过分析在线客户反馈来提高效果。

如今的客户是数字客户，被社交媒体、手机应用、健身设备等各种由AI驱动的数字触点包围。情感分析为市场研究人员深入了解消费者洞察打开了大门，其应用不仅限于营销，还被用于预测选举结果。此外，AI在检测银行欺诈、农业生产等领域也发挥着重要作用，但AI算法本身也消耗能源，因此研究人员倡导开发低能耗算法。

3. 深度学习的发展及其与AI的关系

深度学习的出现是为了克服机器学习的局限性。由于大数据