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边缘AI如何处理数据过滤和聚合？
边缘人工智能通过在设备上本地处理信息，而不是将所有数据发送到中央云服务器，从而实现数据过滤和聚合。这种本地处理能够更有效地利用带宽，减少决策时的延迟。数据过滤涉及从信息流中识别和选择最相关的数据点，而聚合则将多个数据点组合成更易于管理的形式
SSL如何使人工智能和机器学习模型受益？
SSL（半监督学习）通过让人工智能和机器学习模型更好地利用标记数据和未标记数据，从而为其带来了好处。在许多现实场景中，获取标记数据可能既昂贵又耗时，而未标记数据通常是丰富的。通过采用SSL技术，开发人员可以使用少量标记数据训练模型，同时利用
文档数据库如何确保容错性？
文档数据库通过多种策略确保故障容忍，以维护在硬件故障或其他中断情况下的数据完整性和可用性。一种主要的方法是数据复制。当文档数据库中添加或更新文档时，该更改可以复制到多个服务器或节点上。例如，如果你有一个配置为每个文档有三个副本的文档数据库，