通过道德培训领先于AI项目非常重要，科技和人工智能的道德问题，以下是对话的编辑记录，每当有一项新技术发展如此之快，以至于无论是作为人类和组织，乃至整个社会，我们都无法全力以赴并真正了解它的作用，就会出现道德问题，这个好吗？怎么了？这是否需要某种形式的父母监督，还是可以自主发展？人工智能无疑是解决这些问题有影响力的技术，那么我们如何确保AI以正确的方式运行，又如何避免AI以错误的方式运行？

对于建筑公司而言，这是巨大的成本负担，而对于客户而言则是不满意的结果，这也是为什么要进行认真的工作以使用来自不同来源的数据以使大型建筑项目更易于管理的原因，建筑行业使用许多不同的分包商和系统，并且存在太多彼此无法通话的数据孤岛，建筑公司了解这一难题，这就是他们试图以新的方式分析从项目中获得的数据的原因之一。

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必须对其进行适当的管理，这是数据管理的来龙去脉的概述，世界上的每个企业都必须应对数据。从单人有限责任公司到跨国企业，数据无处不在，需要对其进行适当的管理以使其成为有效的业务工具，数据不仅是客户记录和其他外部来源的信息-员工记录，网络地图，工资单数据以及其他形式的外部和内部信息都属于必须管理的数据列表，将数据转换成可用的东西需要大量的工作，如果没有适当的管理，终会导致记录重复，信息不正确，浪费时间和存储空间，以及组织不善带来的许多其他问题，数字数据比纸质数据复杂得多，因此需要专门的技能来组织它，进入数据管理领域，以下是有关数据管理的基本知识，包括模型，软件，实现等。本文也可以下载下载。

在2020年企业对实时和近实时分析的需求不断增长，数据在日常业务运营和决策中的作用继续扩大，企业将在2021年继续基于这些趋势，这将推动分析供应商添加新功能并扩展其产品。

到2028年，制造业将占5G超低延迟用例市场总收入的近四分之一，制造业将广泛采用5G技术。根据他们的研究，到2028年，制造业将占5G超低延迟用例市场总收入的近25％，智能工厂的引入和扩展-现已包括物联网（IoT）设备，传感器，边缘计算，自我修复网络和自动化-加速了对更好连接性的需求，没有5G提供的那种稳定，快速的连接，系统很难捕获和分类来自这些设备的所有数据。