忘记了“移动优先”和“云计算优先”，当前的应用程序已进入“认知优先”时代。
该声明来自Progress首席执行官Jogosh Gupta。JogoshGupta表示，智能应用程序需要预测和预测功能，才能使公司取得更大的成功。
他并不孤单地思考它。每次您参加10场演讲，都会有六个与人工智能或机器学习有关的方面。
不久，在物联网的未来中，后台系统需要了解数据。这是因为数据量太大，以至于人们无法自己理解数据，因此需要使用机器来确定数据是什么，而业务评论家和批评家则不需要立即进行处理。房子。吸引顾客并使他们感到疲倦的事物。
AI被广泛用于软件测试中。通过验证AI，系统可能会发现在编译过程中可能损坏软件的错误。
利用人工智能使测试自动化，使系统可以根据系统从先前的缺陷中学到的知识来测试和解决问题。
应用程序必须智能，了解用户喜欢与应用程序进行交互的设备，了解用户的首选项，并向用户提供准确的信息。
正如古普塔所说：“我们看到，全世界的商业应用正在朝着情报，预测和预测的方向发展，使公司能够获得更大的价值。”
”
本主题进一步说明了如何创建出色的用户体验。
Gupta指出，用户体验比用户界面重要得多。
他说：“体验不仅限于互动本身。”“界面必须能够理解上下文。
”
此外，指出不使用用户界面的应用程序将在相对较短的时间内成为标准。
“我只是带一个自动恒温器。
他说：“当我在家时，我应该知道想要什么样的温度。”
“数据库学习。
在工业应用中可以看到这一点，在工业应用中可以基于实时机器性能数据而不是时间轴执行预测性维护。
Gupta表示，要将这种技术应用到生活中，开发人员需要三种工具来创建应用程序AI架构。
机器学习机。
？规则引擎。
“您的预测定义了如何处理业务规则。
他说，即使这些业务规则和策略也比编写代码更重要。
最新的用户体验。
“界面可以像聊天机器人，虚拟现实，移动设备等那样进行对话。
他说。
他补充说：“所有这些都需要链接到后端平台以管理业务。”
您必须在可扩展且安全的环境中运行业务应用程序，并使用数据连接和前端工具。
我们的工作是智能应用程序的最新体系结构。”
Forrester研究分析师Jeffrey Hammond说：
例如，城市供水管道检测系统可以检测管道流量并确定是否存在泄漏。
如果发生泄漏，它将自动关闭零件并提醒维修人员进行维修。
这将防止大的泄漏，并为城市居民和遭受大泄漏的人们节省金钱。
认知服务开始理解它们超越了语音和语言识别，并发展了手势，声音分析和情感分析。
“在认知时代，每个人都将专注于发展认知技能并将其与数据科学相结合。
对于工程师来说，这是一项重要的职责，必须清楚地说明正在发生的事情并为开发人员提供用例。
“我们需要创建软件资产，工具链和代码入口点，以显示零售聊天机器人的设计方式以及如何在Twitter消息流中实现数据科学，” IBM首席开发人员Willson Tejada说道。
”
正如古普塔所说：“我们还有很长的路要走。
”