专为生成式AI应用设计的向量数据库

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什么是层次联邦学习?
层次联邦学习(HFL)是一种分布式机器学习方法,它将设备或节点组织成一种层次结构,以提高训练过程的效率和有效性。在这种设置中,数据保留在各个设备上,这些设备通过仅共享模型更新而不是原始数据来参与训练全局模型。这种方法特别适用于数据分布在多个
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DR如何满足GDPR和其他法规的合规要求?
灾难恢复(DR)在确保遵守GDPR和其他法规方面发挥着重要作用,通过保护数据在发生事件时的可用性和完整性。GDPR强调个人数据的保护,要求企业实施适当的措施,以确保数据不仅安全,而且可恢复。一个完善的DR计划确保组织在发生数据泄露或丢失后能
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数据治理中常见的挑战有哪些?
数据治理涉及管理组织中使用的数据的可用性、可用性、完整性和安全性。数据治理中的常见挑战源于数据质量、合规性以及利益相关者之间的协调等问题。每一个挑战都可能对有效监督数据管理实践造成重大障碍。 一个主要的挑战是确保数据质量。数据质量差可能源
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