时代背景东方AI的应用丰富，但AI是靠数据来喂的

以前新月：关头注意美利坚合众国修习

AI的应用教育领域丰富多彩，但AI是靠原始数据来喂的，而且是大量优质原始数据。现实生活习惯中会，除了少数巨头美国公司能够符合，绝大多数团队都长期存在原始数据量少，原始数据准确性差的情况，难以支撑AI电子技术的充分为了让。为此，我们以前新月时时强化团队的美利坚合众国修习，积极促进团队的发展。

现今，国内外监管周边环境也在逐步强化原始数据保护，陆续出台相关政策来监察原始数据的变动，因此原始数据在安全按规定的前提下自由流动，成了大势所趋。在用户和企业角度下，商业美国公司所仅有的原始数据经常都有巨大的潜在效益。两个美国公司甚至美国公司除此以外的其他部门都要回避利益的绑定，经常这些机构才会提供各自原始数据与其他美国公司做与单的聚合，导致即使在同一个美国公司内，原始数据也经常以经年累月形式出现。又基于以上难以支撑充分为了让、不准许粗暴绑定、不愿意贡献效益这三点，导致了现在大量长期存在的原始数据经年累月，以及隐私保护情况，美利坚合众国修习所发展。

以前新月关头注意美利坚合众国修习，美利坚合众国修习可分三个多种类型，我们把每个参与共同利用计算机的企业叫作参与方，根据多参与方二者之除此以外原始数据分布的各不不尽相同，把美利坚合众国修习可分三类：侧向美利坚合众国修习、平行美利坚合众国修习和美利坚合众国迁离修习。

侧向美利坚合众国修习，侧向美利坚合众国修习的单纯是检验的联合，仅限于于参加者除此以外业态不尽相同但触达客户各不不尽相同，即外观上重合多，用户重合少时的过场，比如各不不尽相同海地区的证券除此以外，他们的业务范围近似于（外观上近似于），但用户各不不尽相同（检验各不不尽相同）。

平行美利坚合众国修习，平行美利坚合众国修习的单纯是外观上的联合，仅限于于用户重合多，外观上重合少的过场，比如同一海地区的商超和证券，他们触达的用户都为该海地区的居民（检验不尽相同），但业务范围各不不尽相同（外观上各不不尽相同）。

美利坚合众国迁离修习，当参加者除此以外外观上和检验重合都很少时可以回避采用美利坚合众国迁离修习，如各不不尽相同海地区的证券和商超除此以外的联合。主要仅限于于以广度神经网络为基数学模型的过场。迁离修习，是指为了让原始数据、任务、或数学模型二者之除此以外的同源，将在源教育领域修习过的数学模型，使用 远距离教育领域的一种修习过程。其实我们人类文明对于迁离修习这种能力，是与生俱来的。比如，我们如果早就会打乒乓球，就可以最简单着修习迷上。再比如，我们如果早就会下中会国象棋，就可以最简单着下国际象棋。因为这些户外活动二者之除此以外，经常尤其极佳的同源。生活习惯中会常用的“行一反三”、“照猫画虎”就很好地充分体现了迁离修习的思想。迁离修习的当前是，发现源教育领域和远距离教育领域二者之除此以外的同源，行一个杨强教授经常行的例子来说明：我们都知道在中会国大陆下车时，副驾驶跪在左方，靠马路右侧载客。这是基本的准则。然而，如果在爱尔兰、澳门等海地区下车，副驾驶是跪在后面，需要靠马路左侧载客。那么，如果我们从中会国大陆到了澳门，应该如何快速地适于 他们的下车方式呢？诀窍就是发现这里的不表达式：不论在哪个海地区，副驾驶都是两处马路中会除此以外。这就是我们这个下车情况中会的不表达式。发现同源(不表达式)，是进行迁离修习的当前。

我们以前新月关头注意美利坚合众国修习，而且我们以前新月以AI、IT、大原始数据三大当前电子技术经济制度基础上，将美利坚合众国修习遥遥领先电子技术与业务范围过场广度融汇，为金融、保险、网络服务等金融业提供平板研究与决策者服务。