随着人工智能在自然语言处理上的不断进步，本文简要介绍了翻译的发展,结合神经网络智能翻译模型,对机器翻译系统模型进行了说明，并引入了神经网络技术优化模型运行的稳定性。传统的机器翻译模型性能受限于双语平行语料库的规模，提出了一种联合EM算法的自动语料扩充方法，利用EM算法对Transformer模型进行优化，降低了训练代价，并且提高了翻译的准确性。

随着各类智能控制方法的日趋成熟，不同控制系统的控制性能得到了不同程度的提高。对于强非线性、强耦合的系统，传统控制方法很难对其实现准确控制，因为这类系统很难建立精确的数学模型，在进行控制之前也很难获得大量实验数据。本文介绍了一种利用神经网络优化参数的迭代学习控制方法，分析其如何实现控制系统的完全跟踪以及如何提高控制性能。其中，单独的迭代学习控制因固定的学习律参数不能动态调节使系统的收敛速度减慢，于是本文结合神经网络的内容，介绍如何通过神经网络对控制器参数进行优化，同时使系统收敛速度与控制精度得到提高。

敏捷开发方法强调快速响应变化、持续改进与团队协作，通过迭代式开发、每日站会、持续集成与测试等实践，提高软件质量和开发效率。面对团队文化、需求变更、技术债务等挑战，需加强团队培训、需求管理和代码质量监控。某互联网公司采用Scrum框架成功实践敏捷开发，展现了其高效性和优势。

数字化耦合迭代技术是指将气象数据和飞行运行数据有机地融合，在数字化平台上进行耦合分析和迭代优化的技术。通过精细的模型和算法，该技术可以实现对气象风险的全方位监测和评估，并根据实时数据进行迭代优化，为航空公司和飞行员提供决策支持和风险控制手段。基于此，以下对气象风险识别的数字化耦合迭代技术及应用进行了探讨，以供参考。

创意产品开发所面临的机遇与挑战，提出解决问题的对策与建议，从而进一步推动图书馆文化创意产品开发与经营，继而促进我国图书馆文化创意产业的发展。因此，本文将立足“图书馆+设计”融合趋势下，对文创产品创意设计的迭代和升级展开研究分析。

能源互联网是进入21世纪后在“互联网+”能源的基本架构上搭建起来的，将发电、输变电、能源燃料供应等各个领域的物联网数据进行充分整合，最终形成的互联网体系。能源互联网的本质是能源大数据，其功能实现来自对大数据的深度挖掘和人工智能技术。在能源互联网支持下，各电厂的能源燃料配送、各种相关设施的耗材和设备配件供应，以及相关的供应链保障措施，在理论上可以得到大数据支持，即保证整个相关供应链体系可以得到有效监控并提供数据预警。本文主要分析能源互联网背景下供应链智慧监控与预警研究。