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可观测性如何支持灾难恢复？
可观察性在支持灾难恢复方面发挥着至关重要的作用，通过提供系统性能和健康状况的清晰可见性。当发生灾难时——无论是服务器故障、数据损坏还是网络中断——可观察性工具帮助团队快速识别问题所在以及其对整体系统操作的影响。通过收集和分析指标、日志和跟踪
多模态人工智能中特征融合的重要性是什么？
多模态人工智能通过整合和分析各种类型的数据来源，如文本、图像、音频和视频，增强了推荐系统的能力。与单一数据类型的依赖不同，多模态系统结合输入，提供更全面的用户偏好和内容特征理解。例如，视频流媒体平台的推荐系统可能会分析用户与电影标题和描述（
移动应用中联邦学习的例子有哪些？
联邦学习是一种机器学习技术，在多个设备上训练模型而不共享其原始数据。这在移动应用中尤为重要，因为用户隐私是首要关注点。与其将用户数据发送到中央服务器进行训练，不如让每个设备在自己的数据上本地训练模型。然后，模型更新会被发送回服务器，服务器对