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有關工業機器配件的內容：數據的標準化和民主化意味著企業能夠以更具創造性和實驗性的方式在所有和部分業務中應用機器學習。采用云計算雖然內部部署的IT基礎設施能夠托管許多開源框架來構建機器學習解決方案，但如今許多企業缺乏**支持這些解決方案的能力和可擴展性。

例如，大多數企業目前沒有重要的GPU計算能力，因為他們計劃運營x86工作負載的容量，而平行工作的GPU服務器集群可能會大大加速深度學習算法的培訓過程。如果企業正在評估項目的機器學習，則超大規模云平臺可以提供基于消費的GPU計算訪問。它還提供額外的x86計算，用于構建高性能數據庫分析的基礎設施，然后算法可以從中進行數據分析。

當需求從批量分析轉移到實時(或至少是業務時間)時，相關數據的流量必須與近乎實時工作的機器學習算法的需求保持同步。可以利用云計算彈性來確保在整個項目的生命周期中支持工作負載，并使企業可以自由地嘗試機器學習功能，而不會受到資本支出決策的阻礙。

組織將業務擴展到云端從未如此輕松，因為AWS、谷歌、亞馬遜三大公共云提供商都在為機器學習業務而不斷努力。盡管如此，去年的BI to DA Analytics研究發現，只有30%的組織利用云計算的彈性和可擴展性，并通過機器學習從組織的數據中獲取價值。數據分析和機器學習基礎設施對于以數據為中心的組織而言至關重要。

希望投資新技術戰略的企業應該確保他們的分析數據庫基礎設施能夠同時在內部部署和云計算應用程序上運行，讓他們可以自由地在第三方數據中心和內部部署之間遷移工作負載，以優化成本和計劃不斷發展其運營地區的數據治理要求。雖然機器學習的復雜性和應用可能看起來令人生畏，但提供啟動機器學習項目的基礎設施比許多人想象的更為可行。

事實上，企業已經在其標準IT流程中使用他們所需的技術：數據庫、編程語言、基礎設施即服務。為了優化機器學習的下一步，這些技術必須簡單地用于不同的容量。隨著越來越多的組織優先考慮數據質量，并了解理解和應用機器學習的好處，他們將享受更好的決策和降低成本的好處。

隨著市場競爭的加劇，企業獲得收益越來越難，采用機器學習將成為其業務走向成功的途徑。據科技日報報道，核電站穩壓器先導式安全閥對反應堆安全運行至關重要，是核級閥門中公認的國產化難度**的設備。

4月11日，由中核集團中國核動力研究設計院自主研制的“華龍一號”穩壓器先導式安全閥樣機，成功完成全排量熱態動作性能試驗，性能達到了三代核電**技術要求，這意味著我國成功打破國外壟斷，**核電關鍵閥門瓶頸，進一步提升“走出去”核心競爭力。

資訊來源：汕頭羅克自動化