“是的，数据增强确实可以在模型中造成偏差，尽管其主要目的是提高模型性能和泛化能力。数据增强通过对现有数据应用各种变换来人为扩展训练数据集。虽然这种做法可以通过让模型接触不同变体的输入数据来帮助其更好地学习，但它也可能无意中引入或放大原始数据

边缘人工智能通过在数据生成源（如机械或设备）附近实现实时数据处理和分析，从而增强了预测性维护。与其将大量数据发送到集中式云端进行处理，不如让边缘人工智能允许设备在本地分析数据。这一能力加快了决策过程，减少了与云计算相关的延迟。通过配备人工智

云计算在使物联网（IoT）成为可能方面发挥着至关重要的作用，它提供了必要的基础设施和服务来管理由物联网设备生成的大量数据。许多物联网设备，如传感器、摄像头和智能家电，持续收集和传输数据。云计算平台提供了可扩展的存储解决方案，以容纳这些数据流