それは都市 例えば、その背後にあるEXIF情報は、時間を読んで、写真が撮影された、どのような機器ショット、絞り、シャッター、ISO、ホワイトバランス、よりフォーカスを置くことができます。最も基本的には、ユーザーがソートに時間と場所に応じて写真を撮影するのに役立ちます、それに深く掘り下げ、我々は、ユーザーが自動的に保存の価値があるものを残して、貧困層の同じシーン撮影した画像を、識別しても遅くすることができますことを願っています別の写真のシーンに応じたフィルタリング条件を増加させ、思い出を取得するためにユーザーを容易にするために、認識およびその他の機能を増加させました。初期のクラウドストレージの実装では、保存、同期、および三つの基本的な特徴を共有することであり、我々は雲がコンテンツを分析するために、ユーザを助けるために、よりインテリジェントであることができることを願って、その後、彼の再構造化や二次加工を助けるために、これは私たちが見ることができることとすることができます一方向に。 このような客観的な回答やスコアなどのフィードバックを学ぶ2つのタイプは、他のは、このような認知、判断として、主観的であるため、実際の教育製品の実現にフィードバックは、難易度の特定の学位を持っています。前者のインターネットベースの良い解決策が、ゴールラインの教育の製品を獲得するために巨根ワイヤー反感を学習につながるが疲れ巨根ワイヤー巨大な欲求不満のほとんどのことが容易になります。後者は非常に興味深いが、それは効果的なフィードバック方式を行うことが困難です。
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