卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是深度學習領域中一種廣為人知的重要架構，其核心由三種不同類型的層組成:卷積層、池化層和全連接層。

在簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，一層中的每個節(jié)點通常都與下一層中的每個節(jié)點建立連接，形成一個前饋式的全連接結構，其中只有一個隱藏層。

深度學習是人工智能（AI）領域中一項重要的技術創(chuàng)新。它是一種受人腦啟發(fā)的計算機數(shù)據(jù)處理方法，能夠以智能的方式識別和分析復雜的圖像、文本、音頻等各種數(shù)據(jù)。

虛擬專用網(wǎng)絡（VPN）也主要有兩類。Site-to-Site VPN 充當具有多個不同地理位置的公司的內(nèi)部專用網(wǎng)絡，用于將遠程分支機構連接到總部的私有網(wǎng)絡。

通過這種方式，VDI 提供了高度靈活和可擴展的桌面管理解決方案。企業(yè)可以集中管理桌面環(huán)境，通過遠程數(shù)據(jù)中心進行統(tǒng)一的維護和更新，從而減少了個別用戶設備的管理負擔。

虛擬桌面基礎設施（VDI）是一種技術，通過使用稱為虛擬機監(jiān)控器（Hypervisor）的軟件層，將操作系統(tǒng)功能與物理桌面功能分離開來。這一技術使得用戶能夠遠程訪問他們的桌面環(huán)境，而不必依賴于特定的物理硬件。

多年來，車輛管理系統(tǒng)的本地解決方案一直被視為標準業(yè)務方法，廣泛應用于各種企業(yè)和組織。然而，隨著技術的進步和市場需求的變化，軟件即服務（SaaS）解決方案逐漸獲得了越來越廣泛的認可和接受。

車輛管理系統(tǒng)在使用本地軟件解決方案時，開發(fā)人員必須管理員工訪問所需的網(wǎng)絡連接。這意味著開發(fā)人員需要確保網(wǎng)絡基礎設施能夠支持各個用戶和應用程序的連接要求。

本地系統(tǒng)確實具備一定的可擴展性，但這種擴展通常會伴隨著直接的成本和復雜性。如果開發(fā)人員需要改進車輛管理系統(tǒng)性能或應對更高的流量負載，通常需要進行硬件升級。

車輛管理系統(tǒng)使用本地解決方案時，開發(fā)人員可以按任意頻率自定義備份計劃和策略。開發(fā)人員能夠直接配置備份的時間表、頻率和存儲位置，以適應組織的特定需求。