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交通部门提供的信息。这些数据包括列车时刻表、出发和到达时间、延误和其他相关信息。B. 所采用的人工智能技术和工具在拟议的列车调度系统的开发中采用了多种人工智能技术和工具。这些包括：用于列车时刻表预测分析和异常检测的机器学习算法。用于理解用户查询和反馈的自然语言处理 (NLP) 技术。用于根据历史使用数据个性化用户体验的推荐系统。用于系统组件可扩展性和模块化的微服务架构。使用 Docker 进行容器化，以简化跨不同环境的部署。用于管理和自动化微服务的部署、扩展和监控的编排工具（如 Kubernetes）。C. 系统设计和架构概述
人工智能在Web开发中的集成
主要关键词
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