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对于AI/DL 未来研究趋势来说,越来越大的训练、内容将是未来一段时间之内的主要解决问题。随着数据量的不断变大,AI/DL 算法需要更多的神经节点与神经层去表示数据深层次的联系。这样就会导致需要更多的算力(更强的电脑)以及更大的储存成本(更大的内存)去训练或存储模型。但是在日常生活中,强大的算力需要更大的经 与空间成本(参考超级计算机)。

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对于数据库与大数据类,其核心课程主要有 SQL,不间断电源,通用数据中心标准,安全控 制系统,服务器理论,人机交互设计等等。未来研究趋势中,安全性一直是数据库与数据中心的重中之重,这里的安全是指物理安全可靠运行(防水,防火,防尘,防断电,安保等)和网络安全(数据防盗,防挟持,白帽黑客等)措施。

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大数据分析近年来也备受关注。数据中心的核心优势在于,海量的用户数据储存,在取得允许的情况下,部分公司可以分析用户数据进而产生其他效益。例如,金融行业数据中心会依据用户的喜好以及行为进行用户信用评级;医疗数据中心会依据病人的监测结果预测潜在病症;互联网金融数据中心依据用户喜好进行内容推荐等等。

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研究方向主要分为:***设计与系统结构类、人工智能与数据科学类、信号处理与通讯科学类、数据*与大**类。虽然当前大数据、云计算区块链物联网人工智能智能制造相关方向的热度比较高,但并非适合每一个人,需要结合自身兴趣专业知识储备、实践积累天赋优势等因素,综合判定自己想要研究的专业方向。

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