数据分析中的异常检测是识别数据点显著偏离正常或预期模式的实例的过程。这些异常点，也称为离群值，可能指示出问题，例如欺诈、系统错误或不寻常的趋势。通过识别这些离群值，组织可以采取适当的措施来调查潜在的原因，这可能会提供有关系统性能或用户行为的

边缘人工智能通过在设备上本地处理信息，而不是将所有数据发送到中央云服务器，从而实现数据过滤和聚合。这种本地处理能够更有效地利用带宽，减少决策时的延迟。数据过滤涉及从信息流中识别和选择最相关的数据点，而聚合则将多个数据点组合成更易于管理的形式

无服务器平台通过对函数的运行时间设置具体限制，来管理计算时间限制，以避免自动终止。每个无服务器函数通常都有一个可配置的超时设置，这个设置因平台而异，例如 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud F