找到合適的軟體和服務。
使用 WebCatalog Desktop 將網站轉化為傳統型應用程式，並存取大量 Mac、Windows 專屬的應用程式。使用空間來組織應用程式，並在多個帳戶間輕鬆切換，以前所未有的方式來提升工作效率。
人工神經網路 (ANN) 是一種受人腦神經網路結構和功能啟發的計算模型。這些模型旨在處理大量數據並從中學習，使它們能夠做出決策、識別模式並解決複雜問題。人工神經網路由分層組織的互連節點或神經元組成。資訊流經網絡，每個神經元處理輸入資料並將其傳遞到下一層。 深度神經網路 (DNN) 是一種特定類型的 ANN，在輸入層和輸出層之間包含多個隱藏層。這些隱藏層使 DNN 能夠學習輸入資料的複雜表示，從而獲得更複雜的決策和解決問題的能力。開發人員在建立需要高級學習和處理能力的智慧應用程式時經常使用 DNN。 人工神經網路是各種深度學習演算法的基礎，包括影像辨識、自然語言處理和語音辨識。透過對大型資料集進行訓練，人工神經網路可以從複雜的資料中提取有意義的特徵和模式，從而實現影像分類、語言翻譯和語音合成等任務。 要考慮納入人工神經網路類別，產品必須符合以下標準： * 提供由互連的神經單元組成的網路結構，以促進學習能力。 * 作為實現深度學習演算法（例如 DNN）的基礎框架。 * 支援與資料來源集成，為神經網路提供學習和決策過程的相關資訊。 總體而言，人工神經網路在推動機器學習和人工智慧領域發揮著至關重要的作用，為各行業的廣泛應用提供動力。
提議新的應用程式
AWS Console
amazon.com
Amazon Web Services (AWS) 是 Amazon 的子公司，以按量付費的方式向個人、公司和政府提供按需雲端運算平台和 API。這些雲端運算Web服務提供了各種基本的抽象技術基礎設施以及分散式運算建構塊和工具。其中一項服務是 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)，它允許使用者透過互聯網隨時使用虛擬電腦叢集。 AWS版本的虛擬電腦模擬了真實電腦的大部分屬性，包括用於處理的硬體中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）；本地/RAM記憶體；硬碟/SSD儲存；作業系統的選擇；聯網;以及預先安裝的應用軟體，例如網頁伺服器、資料庫和客戶關係管理 (CRM)。 AWS 技術在世界各地的伺服器場實施，並由亞馬遜子公司維護。費用是根據使用者選擇的使用量（稱為「即用即付」模式）、硬體、作業系統、軟體或網路功能的組合，以及所需的可用性、冗餘性、安全性和服務選項。訂閱者可以付費購買一台虛擬 AWS 電腦、一台專用實體電腦或兩者的叢集。作為訂閱協議的一部分，亞馬遜為訂閱者的系統提供安全保障。 AWS 在全球許多地理區域開展業務，其中有 6 個位於北美。所有服務均根據使用情況計費，但每種服務以不同的方式衡量使用情況。根據Synergy Group 的數據，截至2017 年，AWS 佔據了所有雲端（IaaS、PaaS）的34% 的主導地位，而緊隨其後的三個競爭對手微軟、谷歌和IBM 分別擁有11%、8% 和6% 的份額。
Google Cloud Platform
google.com
Google提供的Google Cloud Platform（GCP）是一套雲計算服務的套件，該服務在與Google內部用於其最終用戶產品的基礎架構上運行，例如Google Search，Gmail，Files Storage和YouTube。除了一組管理工具外，它還提供了一系列模塊化雲服務，包括計算，數據存儲，數據分析和機器學習。註冊需要信用卡或銀行帳戶詳細信息。GoogleCloud Platform提供基礎架構作為服務，平台作為服務以及無服務器的計算環境。 2008年4月，Google宣布了App Engine，該平台用於在Google管理的數據中心開發和託管Web應用程序，這是該公司的首個雲計算服務。該服務通常於2011年11月獲得。自App Engine發布以來，Google向平台添加了多個雲服務。 Google Cloud Platform是Google Cloud的一部分，其中包括Google Cloud Platform公共雲基礎架構以及G Suite，Android和Chrome OS的企業版本以及用於機器學習和企業映射服務的應用程序編程接口（API）。
npm
npmjs.com
npm 是由 npm, Inc. 維護的 JavaScript 程式語言的套件管理器。它由一個命令列客戶端（也稱為 npm）和一個公共和付費私有包的線上資料庫（稱為 npm 註冊表）組成。
NVIDIA Developer
developer.nvidia.com
使用生成式人工智慧建立應用程式。 使用可在任何地方運行的生產就緒 API 體驗、原型化和部署 AI。
Tune AI
tunehq.ai
Tune AI 正在推動 GenAI 在企業中的採用。 我們得到了 Accel、Flipkart Ventures、Together Fund、Speciale Invest、Techstars 和其他知名投資者的支持 TuneChat：我們的聊天應用程式由開源模型提供支援 TuneStudio：我們為開發人員微調和部署法學碩士的遊樂場 ChainFury：我們的開源提示引擎可在 GitHub 上找到
Neuton.AI
neuton.ai
Neuton.AI – 一個無程式碼 Tiny ML 平台。 Neuton.AI 旨在幫助使用者自動建立極其微小的最優機器學習模型 尺寸和精度，並將它們嵌入到任何微控制器中，甚至具有 8 位元精度。 Neuton 的模型非常緊湊。 最多 1,000 次： • 較小 • 係數較少 • 展現更快的推理能力 與 TensorFlow 和其他框架相比。 我們的資料科學家團隊創建了獨特的神經網路框架 Neuton，這是我們平台的「大腦」。該框架基於神經元模型創建原理，允許用戶 * 自動建立最佳尺寸和精度的模型 * 避免手動搜尋神經網路參數 * 無需在創建模型後進行壓縮、量化和修剪 * 建立極其緊湊的模型，準備嵌入微控制器中 Neuton 模型保持了所有原始特徵，沒有任何精度降低。 Neuton 在創建後不會減少模型大小。 完全免費使用我們的服務 使用 Neuton 建立您的第一個極小的 ML 模型，使您的邊緣裝置變得聰明化。
