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在联邦学习中，模型聚合是如何进行的？
在联邦学习中，模型聚合是一个过程，多台客户端设备在本地数据上训练自己的模型，然后将结果结合起来形成一个全局模型。客户端不共享原始数据，因为这样会带来隐私和安全风险，而是向中央服务器发送更新。这些更新通常包括反映客户端从其本地数据集中学习到的
推荐系统如何处理多样性和新颖性？
上下文感知推荐系统是在考虑用户与特定服务或内容交互的上下文的同时向用户提供个性化推荐的工具。这些系统不是仅仅依赖于历史用户偏好，而是考虑各种上下文因素，诸如位置、一天中的时间、用户活动、设备类型和社交环境。通过集成这些附加信息，上下文感知系
哪些行业从CaaS中受益最大？
“容器即服务（CaaS）对多个行业都非常有益，其中在技术、金融和医疗行业表现尤为突出。每个行业都依赖于灵活且高效的应用部署和资源管理，而CaaS通过容器化提供了这一能力。通过允许开发人员将应用程序及其依赖项打包到容器中，团队可以轻松地在不同