神经网络通常用于时间序列预测，因为它们能够学习数据中的复杂模式并根据历史序列进行预测。在时间序列预测中，目标是根据过去的观察结果预测未来值，神经网络擅长捕捉时间依赖性。他们可以在不同的时间范围内处理输入，这意味着他们可以评估数据中的趋势，季

分布式数据库通过多种策略确保在系统故障期间数据的可用性，包括数据复制、分区和采用共识算法。这些技术都有助于在系统的某些部分出现故障时，仍然保持对数据的访问。当故障发生时，系统仍然可以正常运行，因为它在多个位置或节点上存储了数据的副本。 一

多模态人工智能通过整合和分析来自各种来源和格式（如文本、图像和音频）的数据，增强了欺诈检测。通过结合这些不同模态的洞察，组织可以创建更全面的交易和客户互动视图。这种整体方法允许更好地识别可能表明欺诈活动的模式和异常。例如，多模态系统可以分析