• يتم تقييم التقنيات الجديدة واختبارها وإدخالها بانتظام للحفاظ على توافق القدرات مع الاحتياجات المستقبلية.
• يتم استخدام الأطر المتقدمة (مثل Spark و Tensorflow و Pytorch، إلخ.) وتكاملها / دمجها مع البيئة الموحدة الخاصة بها للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة.
• يتم استخدام القدرات المتقدمة مثل الأدوات الهندسية والميزات الهندسية للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة للمعالجة المعقدة مع قابلية إعادة الاستخدام.
• تتم ممارسة الأدوات والتقنيات التي تستخدم عمليات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة من أجل إدارة دورة الحياة الشاملة/بأكملها الخاصة بالذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة.
