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B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。 介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI（ML）模型在许多情况下是静态的，需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此，当前条件，例如货币业务部门，医疗框架和现代组装，请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力，其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难，包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序，我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法，这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作，例如，“支持
自主AI系统用于持续学习和真实...
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