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摘要：在本文中，我们建立了一个关键领域，其中预测分析可以使用最先进的机器学习（ML）技术（例如长期记忆（LSTM）网络）为连接的汽车平台的消费者带来价值。除了提供有关AI-wived预测算法的应用和部署中的纠结和挑战的想法外，我们还描述了一些最佳实践，这些实践对于确保AI驱动的洞察力表现出来而不会损害其准确性和可靠性，这是必不可少的。尽管适用于与车辆维护相关的预测见解，但本文中描述的工具和实践是通用的。它们可以在类似的上下文中用于与其他连接的汽车平台相关的预测见解。连接的汽车解决方案已成为物联网（IoT）的重要部分之一，并将继续成为汽车行业创新背后的推动力。随着高级驾驶员援助系统（ADA）的增长，车内信息娱乐系统以及针对连接和自动驾驶的汽车技术的持续发展，该行业正在与连接的汽车平台中的另一波创新浪潮见证。预测性见解可以为连接的汽车平台的消费者提供切实的价值和收益。AI驱动的预测分析具有巨大的潜力，可以利用连接的汽车数据产生这些有价值的见解。关键字：连接的汽车平台，预测分析，行业4.0，物联网（IoT），人工智能（AI），机器学习（ML），智能制造（SM）
将AI驱动的预测分析集成到连接的...
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