边缘人工智能在提升自主系统的性能和可靠性方面起着至关重要的作用。通过在数据生成地点附近进行处理——无论是在车辆、无人机还是机器人中——边缘人工智能减少了延迟并改善了响应时间。这在需要瞬时决策的应用中尤为重要。例如，在自主车辆中，传感器收集大

数据增强是一种通过创建已有数据点的修改版本来人为增加数据集大小的技术。在不平衡数据集的背景下，当某些类别的样本远少于其他类别时，数据增强通过提供更平衡的训练数据帮助提高模型性能。这个更大、更具多样性的数据集使机器学习模型能够更好地学习少数类

"群体算法受到鸟类和鱼类等社会生物群体行为的启发。为了有效地实现这些算法，遵循一些最佳实践可以提升性能并确保可靠的结果。首先，清晰定义问题及需要优化的参数至关重要。了解任务的约束条件和目标将有助于引导算法的行为。例如，在粒子群优化（PSO）