互制作性（互操作性），也称为使用性，即两个系统之间有通普通，是机器学院未来发作中的因素对于行业，医疗和其他生长行业，我们期间那些用于信息交换的平衡可在我们需要时无缝沟通。
我们每个人士有成年上的万数码与我们的生活相关，涉及我们的健康，财务财务以及生命中的其他面，这这解释了为可以利用机器学院和人工智能（ai）的更新发出，从而从而我们在数码协同工作中。
互制作的使用：医疗
我们可以以医疗为之，来自来指明可驾驶作用的机器学院技术将如何改善我们的生活。譬如像ct扫描这样的高科技。它它为单位患者自动生成大量输送器数码。这些数码不成文在当行时行动时行动输入专家。如果出现了一行方法来快速，自动融合这两类型的数码行行分享，就会错失快速重大大的可以的。
因此，就就了了各不断的信息模型进优。就就操作品而言，当前的方法对旧非常非常随着机器学院和机器学院习法的不知发作，有象函数平等[初级更的，更快速的转换。机器学院的出来发言将大地提高医疗水平和兴奋剂研究实践。
神经网网的作用
神经网站是一个组算法，建模在人们之之所，被设计为主。它们通过机器人，标记标记或合出来输入解释数码。它们识别的是数据，包含在整个中，包含在整个中，包含ampe。现实世界中的数码（图片，声音，文本或时间序列）都必须转换为这种形式。
根据“麻省理工学习新闻”（麻省理工学院新闻）2017年度的一篇文章，神经网站是沃伦·卡卡洛（Warren McCullough）和威尔特·皮茨（Walter Pitts）于1944年首首次提出的，两人间为芝加入大学的杂志.1952年，他们以认知科学系创始人的身份进入理工工学，有责任，因为是世界上的一个个科学系。从那时起，这这方法便不仅仅是行走，但在机器中，在机器中，在机器中的未来源进入中得以回归。
2017年，开放式神经网站（ONNX）格式面世，成一体用来于学习和传统机器学院习模型的社区主导型开口标准。该该的是通行创建。该项目的的的是通行。它是一种。该标准框架，以解决分享的ale态态内部分子的限制。
在啊，在软件社区些公司的支持下，onnx在软件和硬件行业中的使用方案取得了进展。onenx将开发人民和数码科学在面临未未和兼容性方的挑战低，同时为各以技术为中心的领域大声规模新闻打开大大大约.onnx使开发人们能够使用来的机器学院习框架并消除兼容性障碍。又一来，在空中来，在空在和在所在地和出来的迭代中，硬件和产品都都更更更地铁工作。
在兼容性方向，根据微软公司的信仰徐在一六繁体文档中的描述，“...... onnx社区贡献了了许和高级工具来转换和高度驾驶模型。通讯tensorflow-onnx和onnxmltools（keras，scikit-searning，coreml等）之类的工具，可口在各种框架上训练的模型转换为onnx格式.Pytorch 1.2已经能够支持本地Onnx导出功能。户外，onnx模型库还提供受欢迎的现成模型。“
语义互制作性 - 成都部署艾的设备条件
虽然onnx格式已经帮助统一了许多大公司的ale和机器学院成功，但显而易见的是，仅仅使所所有数码保持同一格式并不动作者。一体展会。这一圈发布人类。这一个点发给人们。持续关键词。当数量由表示不成而说，您混能够得知模式，预测值或异常情况。
作品是指指手机有利的是明明，共享含义的数码。为此，无论您的数码是从单一的更多源多次来源合同的并onnx风格的格式，都都使用高度，人工标注数码集来准确地训练机器学院习。
如果您对机器学院习有疑问，可口看一绝我们的机器学院常见问题解答。
