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AutoML如何确保其模型的公平性？
AutoML 采用多种方法确保其模型的公平性，主要通过解决数据中的偏见、在模型训练过程中采用公平性指标，以及允许用户自定义公平性设置。其目标是创建对所有人口统计群体表现良好的模型，以避免强化历史偏见。这个过程的关键部分是分析训练数据中是否存
SSL模型与传统深度学习模型有何不同？
"SSL模型，即半监督学习模型，主要在于如何利用带标签和未带标签的数据进行训练，这一点与传统深度学习模型不同。传统深度学习模型通常需要大量的带标签数据才能实现高性能。这意味着用于训练的每一个数据点都必须有一个相关的标签，而获取这些标签往往既
在多智能体系统（MAS）中使用ROS（机器人操作系统）有哪些优势？
机器人操作系统（ROS）在多智能体系统（MAS）中使用时提供了多个优势。首先，ROS为智能体之间的通信提供了灵活的框架，这对于MAS环境中的协调与合作至关重要。其中间件架构通过主题和服务等多种机制支持进程间通信。例如，智能体可以将传感器数据