這個世界上我們所創造的所有技術其實都只為乙個目的而服務——「一步乙個腳印地讓生存更輕鬆」，但現在，事情的發展似乎有些停滯不前了。
毋庸置疑的是，資料的有效利用可以讓我們清楚地了解正在發生的事情，解決現有的關鍵案例，並為未來帶來創新性的應用。所以擁有的資料越多，使用人工智慧和機器學習技術，就可以更高效的處理流程。
但是，現在的我們似乎走進了乙個誤區——不應該把所有的技術改進用於消除人為力量的干預，而應該充分利用它們來節省我們的「寶貴時間」。也就是意味著，技術的進步並不是要**人才的實施，而是要提高整體產出，這才是解決主觀需要最重要的一點。
當然，資料只是我們建模時主動提供給機器的，有些資料會解決我們的問題，而其他也會破壞我們的系統。所以為了最大的利益，我們每個人都必須專注於如何用人工智慧來改善事情。
本文就列舉了一些人工智慧技術領域內的專案，一起來看一下吧。
-4caps，由卡內基梅隆大學的 marcel a. just 開發。
h-cogaff 架構，這是 cogaff 架構的乙個特例。
7個殺手級的開源監測工具
linux在網路和系統監控方面有著非常強大的功能，並提供一系列跟蹤這些系統和裝置效能及提供趨勢效能分析的解決方案。當出現某些問題時，即可報警。而某些工具可在報警時觸發一些動作，這裡，整理蒐集了一些開源工具，供童鞋們一起研究及幫助解決上述問題.工具1 cacti cacti是乙個效能廣泛的圖表和趨勢分...
7個殺手級的開源監測工具
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打造「殺手級」移動應用的 7 個步驟
最近的哈里斯互動研究表明，較差的移動應用程式，可能極大地損害品牌的聲譽。幾乎有三分之一的受訪者表示，當有乙個差的移動應用程式經驗時他們告訴過別人。不過，超過半數表示，他們推薦過有良好體驗的移動應用程式。為移動應用提供乙個良好的使用者體驗是至關重要的。這裡有七個步驟，讓你以正確的方式開發一款偉大的移動...