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有关工业机器配件的内容：数据的标准化和民主化意味着企业能够以更具创造性和实验性的方式在所有和部分业务中应用机器学习。采用云计算虽然内部部署的IT基础设施能够托管许多开源框架来构建机器学习解决方案，但如今许多企业缺乏**支持这些解决方案的能力和可扩展性。

例如，大多数企业目前没有重要的GPU计算能力，因为他们计划运营x86工作负载的容量，而平行工作的GPU服务器集群可能会大大加速深度学习算法的培训过程。如果企业正在评估项目的机器学习，则超大规模云平台可以提供基于消费的GPU计算访问。它还提供额外的x86计算，用于构建高性能数据库分析的基础设施，然后算法可以从中进行数据分析。

当需求从批量分析转移到实时(或至少是业务时间)时，相关数据的流量必须与近乎实时工作的机器学习算法的需求保持同步。可以利用云计算弹性来确保在整个项目的生命周期中支持工作负载，并使企业可以自由地尝试机器学习功能，而不会受到资本支出决策的阻碍。

组织将业务扩展到云端从未如此轻松，因为AWS、谷歌、亚马逊三大公共云提供商都在为机器学习业务而不断努力。尽管如此，去年的BI to DA Analytics研究发现，只有30%的组织利用云计算的弹性和可扩展性，并通过机器学习从组织的数据中获取价值。数据分析和机器学习基础设施对于以数据为中心的组织而言至关重要。

希望投资新技术战略的企业应该确保他们的分析数据库基础设施能够同时在内部部署和云计算应用程序上运行，让他们可以自由地在第三方数据中心和内部部署之间迁移工作负载，以优化成本和计划不断发展其运营地区的数据治理要求。虽然机器学习的复杂性和应用可能看起来令人生畏，但提供启动机器学习项目的基础设施比许多人想象的更为可行。

事实上，企业已经在其标准IT流程中使用他们所需的技术：数据库、编程语言、基础设施即服务。为了优化机器学习的下一步，这些技术必须简单地用于不同的容量。随着越来越多的组织优先考虑数据质量，并了解理解和应用机器学习的好处，他们将享受更好的决策和降低成本的好处。

随着市场竞争的加剧，企业获得收益越来越难，采用机器学习将成为其业务走向成功的途径。据科技日报报道，核电站稳压器先导式安全阀对反应堆安全运行至关重要，是核级阀门中公认的国产化难度**的设备。

4月11日，由中核集团中国核动力研究设计院自主研制的“华龙一号”稳压器先导式安全阀样机，成功完成全排量热态动作性能试验，性能达到了三代核电**技术要求，这意味着我国成功打破国外垄断，**核电关键阀门瓶颈，进一步提升“走出去”核心竞争力。

资讯来源：汕头罗克自动化