“多模态人工智能结合来自不同来源的数据，例如文本、图像和音频，以创建对信息更全面的理解。这种能力可以通过提升透明度、减少偏见和促进公平性来增强人工智能伦理。通过分析多种类型的数据，开发者可以更好地识别和减轻使用单一数据源时可能出现的偏见。例

"自动机器学习（AutoML）旨在简化机器学习模型的开发过程，并自动化多个数据预处理技术，以提高数据的准备性和模型性能。在AutoML中，常见的自动化预处理任务包括数据清理、特征选择、类别变量编码、数值特征的归一化或标准化，以及处理缺失值。

基准测试通过衡量不同数据库设计如何影响数据检索和操作的性能与效率，来评估模式优化。通过对各种模式配置执行一组预定义的查询，基准测试提供了响应时间、资源使用和整体吞吐量的明确指标。这个过程使开发人员能够比较替代设计，例如规范化与非规范化，从而