深度学习通过使用专门的架构有效处理时间序列数据。最常用的模型是递归神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆（LSTM）网络和门控递归单元（GRU）。这些模型旨在记住先前的输入并捕捉时间依赖性，使它们能够根据过去的观察进行预测。这一特性对时间

神经网络通过一系列处理阶段将音频信号转换为文本，从而为语音识别提供支持。最初，音频波形被转换成频谱图或梅尔频率倒谱系数 (mfcc)，其用作网络的输入。卷积神经网络 (cnn) 或循环神经网络 (rnn) 通常用于从这些输入中提取时间和空间

无服务器计算主要是针对短暂的、事件驱动的工作负载设计的，这使得处理长时间运行的过程变得具有挑战性。在典型的无服务器环境中，函数是无状态的，并在预定的期间后超时，通常从几秒钟到最多几分钟不等。这个限制意味着开发人员无法直接将无服务器函数用于需