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本研究提出了一个创新的框架，用于使用人工智能（AI）和机器学习（ML）实施实时耐受耐受性系统，以增强关键应用程序中的可靠性和弹性。满足航空航天，医疗保健，汽车和工业自动化等部门的需求，拟议的系统将故障检测，隔离和恢复机制集成到多层体系结构中。通过使用深度学习来准确的异常检测和加强学习进行快速断层隔离，该系统可以通过最小的潜伏度实现高容错的耐受性。该框架利用边缘计算进行实时数据处理，确保及时响应故障而没有过多的计算需求。多个案例研究的结果表明，故障检测准确性，隔离速度和恢复率的显着提高，从而确认了该框架在高风险环境中的适应性和有效性。这些发现突出了易于驱动故障的系统来提高各种关键行业的运营安全和可靠性标准的潜力。
实时故障的AI和机器学习解决方案 -
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