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什么是异步联邦学习？
“异步联邦学习是一种机器学习方法，允许多个设备或节点在不需要同步其更新的情况下共同贡献于一个共享模型。在传统的联邦学习中，设备同时将其模型更新发送到中央服务器，这可能导致延迟或低效率，尤其在一些设备比其他设备更慢的情况下。通过异步联邦学习，
集中式数据库和分散式数据库有什么区别？
"分布式数据库通过将数据分布在多个节点上，提高了大规模系统的读写性能。这种设计允许并行处理，这意味着多个读和写操作可以同时在不同的节点上进行。当请求读取或写入数据时，可以由最近或最不忙的节点处理，从而减少延迟，避免集中式数据库中可能出现的性
可解释的人工智能如何改善用户与机器学习系统的交互？
可解释人工智能（XAI）在数据驱动的决策制定中扮演着至关重要的角色，通过增强对人工智能模型的透明度和理解力。在许多情况下，机器学习模型基于复杂的算法做出预测，这些算法可能难以让用户进行解读。借助XAI，开发者可以了解模型是如何做出决策的，从