分割是确定图像中对象的边界和区域的过程，我们人类无需有意识的努力即可执行分割，但这仍然是机器学习系统面临的主要挑战，这对于必须交互和导航现实世界的移动机器人，自动驾驶汽车和其他人工智能系统的功能至关重要，直到近，分段仍需要大型的计算密集型神经网络，这使得在没有连接到云服务器的情况下很难运行这些深度学习模型。

围绕人工智能的含糊之处是众多。AI的大多数企业声明都只是机器学习的应用。尽管此技术涉及监督学习，无监督学习和强化学习，但对这些术语及其在整个企业中的使用的误解仍然很多。

数字经济成为世界的主要经济形态之一，成为推动经济社会发展的重要动力！

过时的工具和技术使得很难及时向业务用户获取信息，企业难以做出明智的决策，实现更明智的客户参与度，并且在没有良好的数据集成的情况下享受敏捷高效的运营，如今，数据集成面临的压力从未像现在这样大，用户要求更快的数据流，更好的性能以及对越来越大的，越来越多样化的数据的访问，具有远见的数据集成策略可以成为业务成功的关键，数据集成技术对于企业对客户和市场需求的反应速度至关重要，该调查表明许多组织还没有出现。

随着大流行造成的限制开始放松，企业的“新常态”开始显现，一些组织正在成为赢家，许多专家表示，蓬勃发展而不仅仅是生存的关键是能够更有效地使用数据，这得益于正确使用正确的数据库技术和云资源以及自动化和人工智能。

正如我们所知，供应链正处于从几十年稳步加速的“推动”动态转变为新的“推拉”模式的悬崖边上，有四个主要因素促成了这一全球性的全行业变化，当今越来越精明的购物者，客户生活在数字世界中，需要无缝的体验，如果没有，他们会去其他地方，这意味着供应链——为向客户“推送”库存而优化——需要针对客户想要“拉”给自己的东西进行优化，当前的地缘政治气候。无论是全球表现出的民族主义倾向、中美之间的关税争端、英国退欧，还是全球对可持续性问题的关注，供应链都比以往任何时候都更容易面临不确定性和风险。