工作原理和处理
操作框架和数据处理被划分为三个独特的阶段，每个阶段都在独特地为研究努力做出贡献：
- 传递值进行外部处理。
- 机器内部处理。
- 整合工作系统。
这些精细的阶段旨在提高研究方法的精确性和效率。
1. 传递值进行外部处理 :
对于外部处理的系统性数值传递被精细划分为两个关键组成部分，战略性地增强了在研究框架内用户的互动。主要组件被称为本地机器，其专业地作为对数据进行无缝接收和响应的专用界面。相反，次要组件被标识为服务器机器，承担了对接收的数据进行全面分析的关键角色，最终交付精心处理过的结果。
这对本地和服务器组件之间的细致划分不仅优化了用户体验，而且确保了流畅而有效的研究工作流程，丰富了整体研究方法论。这对本地和服务器组件之间的细致划分不仅优化了用户体验，而且确保了流畅而有效的研究工作流程，丰富了整体研究方法论。
虽然这一流程被广泛采用，但它确实存在固有的局限性，特别是在数据传输、设备通信以及服务器的密集工作负荷方面。尽管存在这些挑战，它在生产成本降低方面表现出色，因此成为实现广泛用户基础的一种受欢迎的方法。
这种方法在管理生产成本方面的高效性使其成为一种务实的选择，认识到在实现可扩展性和更广泛用户可访问性方面所涉及的权衡。
2. 机器内部处理 :
在与机器人合作的过程中，本地处理呈现出一个引人入胜的范式，赋予机器人进行自主分析思考和独立功能的能力，反映了类似于人类学习能力的特点。这种创新设计预见了机器人能够仅通过其周围环境操作和学习的情境。这种方法设想了一种类似于人类学习的自主性和适应性水平，促进了机器智能领域的一个引人入胜的前沿。
本地处理虽然在其能力方面存在一些限制，但直接从服务器接收数据，并具有将综合知识封装在自身内的独特能力。这一独特特征使其与众不同，创造了一个知识储备，更类似于人类认知过程，而非其他方法。服务器数据的整合赋予了本地处理深刻的理解能力，为推动机器和类人智能的融合提供了一个有希望的途径。
3. 整合工作系统 :
工作系统的整合涉及一种协同的方法，本地和基于服务器的处理共同协同工作。本地机器负责处理初步的简单处理任务，在答案难以找到或知识缺乏的情况下，它会无缝连接到服务器，寻求信息并从其更广泛的数据库中学习。这种方法反映了人类团队协作动态，使机器人能够共享信息和知识，促进了一个以问题解决能力为重点的研究框架。
第三种方法预计将解决和减轻与第一和第二点相关的局限性，提供一种战略性的解决方案，结合了本地和基于服务器的处理的优势。这种方法旨在优化效率，克服与数据传输和通信相关的挑战，并在本地自治和服务器上丰富知识之间取得平衡。通过充分利用每种方法的优势，方法3致力于创建一个更强大和适应性更强的系统，最小化在早期阶段观察到的缺点。