2、探索无服务器计算与人工智能融合的无限可能

探索无服务器计算与人工智能融合的无限可能

在当今数字化飞速发展的时代,无服务器计算和人工智能这两项技术正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。本文将从工程视角出发,为你详细介绍这两项技术的结合如何为企业和软件开发者带来巨大的变革。

1. 云服务与人工智能服务的融合背景

如今,世界正加速迈向数字化,“数字化转型”这一概念已深入人心。它指的是将传统的手工业务流程,如使用电子表格、本地数据库甚至无软件支持的业务,转变为基于云平台运行的业务。无服务器计算为这一转型提供了强大的工具链,而人工智能则逐渐成为这些转型的核心部分,能够用计算机取代部分或全部人工驱动的业务流程。

对于软件开发者而言,掌握无服务器人工智能系统的设计、开发和维护技能变得越来越重要。即便你对人工智能了解有限,也无需担忧。现在市场上有许多“现成”的云人工智能服务,开发者的任务就是利用这些组件来构建解决方案。

以酒店行业为例,确定房间价格是一个复杂的优化问题。传统上,人工定价依赖经验,会考虑当地竞争、季节、天气和当地活动等因素。而借助云原生服务,我们可以快速开发服务来获取和存储相关数据,利用现成的人工智能模型解读数据,并通过交叉训练神经网络计算出最优房价,最后通过其他服务自动发布价格。这一过程仅需有限的人工智能知识,通过连接云原生人工智能和数据服务即可实现。

2. 云服务市场格局

在软件行业,云计算已成为基础设施的重要组成部分。它最初以基础设施即服务(IaaS)的形式出现,如今已发展成为一套丰富的按需服务,能够满足各种计算负载需求。目前,亚马逊、谷歌和微软是云计算市场的三大主要参与者,其中亚马逊网络服务(AWS)一直占据主导地位,提供了种类繁多的服务。

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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