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嵌入在联邦学习中扮演什么角色？
嵌入通过将复杂数据 (如单词、图像或产品) 转换为连续密集空间中的向量来工作，其中相似的数据点由彼此更接近的向量表示。该过程通常涉及训练诸如神经网络之类的模型，以通过捕获数据中的潜在模式和关系的方式来学习这些向量。
例如，在像Word2V
网络分区对分布式数据库一致性的影响是什么？
“分布式ACID合规数据库是一种跨多个服务器或位置操作的数据库系统，同时确保ACID属性：原子性、一致性、隔离性和持久性。这些属性对于可靠地管理事务至关重要。在分布式环境中，即使数据分布在不同节点上，该系统仍然保持这些属性。这确保了影响数据
可解释人工智能如何应用于强化学习模型？
人工智能 (HITL) 在可解释AI (XAI) 中的作用是确保AI系统不仅有效，而且对用户来说是可理解和可信赖的。当人工智能模型做出决策时，特别是在金融或医疗等敏感领域，人类了解这些决策的方式和原因至关重要。人类在环机制涉及人工智能过程的