循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是另一種重要的深度學習架構(gòu)，它在處理序列數(shù)據(jù)和自然語言任務方面有著獨特的優(yōu)勢。

每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有參數(shù)，包括與神經(jīng)元之間的每個連接相關(guān)聯(lián)的權(quán)重和偏差。與深度學習系統(tǒng)相比，簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量相對較少。

由于簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)成本相對較低，且計算要求不高，因此它們經(jīng)常被用于執(zhí)行一些基礎(chǔ)的機器學習任務。組織可以在內(nèi)部開發(fā)使用簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用程序

通過廣域網(wǎng)在不同的位置之間引導數(shù)據(jù)。這種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，減少延遲，并支持多種服務類型，包括語音、視頻和數(shù)據(jù)。MPLS 網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)不同的業(yè)務需求提供不同的服務質(zhì)量保障。

網(wǎng)橋則用于連接多個網(wǎng)絡(luò)段，過濾和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，以減少網(wǎng)絡(luò)流量和沖突。第 2 層的設(shè)備確保數(shù)據(jù)在局域網(wǎng)內(nèi)的有效傳遞，并提供必要的流量管理和網(wǎng)絡(luò)分段功能。

開放系統(tǒng)互聯(lián)模型是一個重要的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)模型，它定義了計算機在網(wǎng)絡(luò)上交換數(shù)據(jù)的分層結(jié)構(gòu)。該模型將網(wǎng)絡(luò)通信過程分為七個不同的層次，每一層都標識了在網(wǎng)絡(luò)通信中的特定步驟和任務。

Web 軟件系統(tǒng)的用戶覆蓋面有限，因為用戶需要連接互聯(lián)網(wǎng)才能訪問這類軟件系統(tǒng)。在使用移動 Web 軟件系統(tǒng)時，有一個多步驟的訪問過程

軟件系統(tǒng)這個術(shù)語表示可通過桌面設(shè)備或移動設(shè)備的瀏覽器訪問的軟件系統(tǒng)。原生軟件系統(tǒng)這個術(shù)語表示可下載并安裝到設(shè)備上的軟件系統(tǒng)。

在常規(guī)的開發(fā)工作場景下，不管什么類型的系統(tǒng)，開發(fā)人員常說的可用性是衡量一個系統(tǒng)正確地對外提供服務（可工作）的能力。

未來的GNSS定位系統(tǒng)將更加貼近終端用戶，與現(xiàn)代通信系統(tǒng)的融合是趨勢。如果按照不同的規(guī)則將它們結(jié)合在一起