采集自动组合(采集自动组合系统adss通信机制评估采集系统的高性能)

　　采集自动组合(采集自动组合系统adss通信机制评估采集系统的高性能)

　　采集自动组合系统adss通信机制评估采集系统的高性能、低功耗、低功耗、超低成本、高采集精度、易于数据整合、安全可靠、可扩展、多级序列化、多采集组态和异构采集等优势，推动着广告技术的不断发展。以热力学反应产物的自动装配，一站式解决热力学最优传递问题，减少操作环节，在保证整体性能的基础上，使机器设备的投资回报率更高。

　　具体应用于：1电力输配电线路组合采集2化学传感器采集3化学器件电流电压采集4散热器采集5组合软件+采集系统。

　　现在是ai+++机器学习方向，感觉能不能做出来，

　　1、自动组合系统，还是单独ai算法的问题；2、自动组合系统现在没啥钱赚。

　　知识管理方面。

　　看了下上面那些回答，相信每个人都有自己的一套观点，说白了就是：看别人的建议。说来说去还是技术不够的问题。首先，技术上肯定没问题，就看你想怎么干。从操作上，你是希望每一步都傻瓜式还是根据所有状态生成的模型这种自动化？根据之前我的研究，有些状态在模型中，而有些状态是必须手动模拟的。模拟的过程可能快一些（某种程度），但依然会像生物网络一样很复杂。

　　模拟又会带来两个问题，1是延迟，现在的小网络很难测量，因为涉及到很多节点、节点关联节点和关联节点之间关联的操作，比如关联节点到一个节点要转发一个信息，那么一系列信息可能要转发出去好几次，延迟肯定不小；2是性能，比如整体节点的路由延迟过长，那么模拟的操作效率就会受到影响。在这个基础上，你还可以探索具体的功能，比如，将数据分析各个节点之间的网络关系，生成节点间关联关系的节点表，自动计算各个节点间的距离，并归类节点。

　　从细节上，这些工作有一定的意义。首先，可以大幅降低原有部署成本；其次，在强一致性下，具体怎么收敛到某一个点是个大问题，简单模拟是可以的，强一致性的话这些数据就肯定分布在不同的节点了，这又要在模拟中处理。最后，模拟就是为了解决一个效率问题，工作集怎么分布；自动化组合可以节省时间，在人为难以做到的情况下，通过自动化把问题解决掉。

　　要说结合，现在还没有相关的概念，要将两者结合起来肯定要有技术落地，首先推荐一个思路，将现有的自动化组合系统输出的自动化图片输入到ai系统中，因为ai系统已经可以自动生成各个节点的匹配结果，这时候自动化系统可以识别图像识别出来的匹配关系，自动打上标签，这样可以避免识别的时候按照图片上的文字比如一条不需要的线段或者图片识别的时候出现的某个单词匹配错误等，你还可以使用爬虫工具返回一个识别结果的图片配。