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摘要：本研究旨在建立人工智能（AI）算法对改善Web应用程序功能的影响。在这项研究中，重点放在一些最紧迫的领域，加载时间，资源使用和自适应GUI上，并且基于对这些要点的分析，目的是确定AI解决方案如何增强UX和操作绩效。该方法涉及通过机器学习模型和现实的Web开发环境中的统计预测来评估经过测试和实验AI技术。措施已经显示了减少几秒钟的负载时间，有效的负载分布以及响应用户活动而变化的接口的创建。这项研究的结果表明，将有效的决议进入了当前的网络性能问题，并开放了通过AI技术开发更智能的Web应用程序开发的新途径。关键字：AI优化，网络性能，加载时间，资源管理，自适应接口，机器学习1。简介1.1研究网络应用程序绩效的背景决定了最终用户的满意度和参与度，而其他因素包括响应时间，加载时间和整体时间。随着Web应用程序的开发，优化其性能已成为关键问题。通常，Web性能优化技术部分是关于缓存，缩小代码和正确加载资源的部分内容，以确保它们运行速度更快或最小延迟。例如，Padala等。但是，随着人工智能（AI）在网站开发中的使用增加，有更多机会可以提高网站性能。AI技术，尤其是学习算法，可以处理庞大的性能数据，以提供准确的实际时间估算，以产生资源分配计划。同样，Esteves和Fernandes（2019）表明，通过基于新的Python的新的Web应用程序以及这些如何支持AI应用程序，这些新的和增强的优化技术已经进一步实现了潜伏期的优化。Web性能优化合并AI是与现有方法的重大转变，这意味着可以适应用户需求和操作环境的解决方案将适当。这项工作进一步将这些发展扩展到以下内容：这项工作提出了基于AI算法的研究和开发 - 在加载时间，资源利用率和接口的适应性方面，基于AI算法与Web应用程序功能结合并集成在一起。1.2概述本文的主要目标是通过使用AI算法克服Web应用程序性能的挑战。因此，研究引入了高级AI技术，以优化重要的性能特征，包括但不限于加载时间，资源消耗和动态UI。（2007）基本上显示了自适应控制在虚拟化环境中的作用，以及AI如何基于
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