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aos萬代代理在智能和機器學習將進入轎車安全功用，有必要保證不違反安全方針。假設您在轎車行業(yè)的背景下考慮AI和 ML，轎車面對的問題是了解給定功用對人類的危險水平和可能的損傷。因而，界說函數(shù)是為了避免系統(tǒng)毛病并減少隨機毛病。咱們通過咱們的安全管理流程和咱們的安全架構來處理這些要求，這些架構答應在人工管理的開發(fā)中進行設備監(jiān)控。

然而，只是遵循咱們現(xiàn)有的開發(fā)進程是不夠的，由于練習和推理本質(zhì)上是不同的。因而，咱們需求界說不同的問題陳述。首先，咱們需求了解練習數(shù)據(jù)是否沒有系統(tǒng)毛病。咱們還需求知道AI模型是怎么創(chuàng)立的。它是否會發(fā)生可能導致系統(tǒng)毛病的不必要的成見？最后，aos萬代代理在推理進程中，模型的執(zhí)行是否沒有隨機毛病？對于其間的一部分，aos萬代保證開端施展效果。aos萬代代理保證與練習和評估過程的完整性、準確性和一致性有關。它涵蓋了一切尖端安全流程以及數(shù)據(jù)管理。這是為了保證所使用的數(shù)據(jù)準確、完整且沒有成見。在推理級別，安全機制保證硬件的完整性。