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图数据的增强是如何工作的？
图数据的增强涉及通过轻微修改现有图结构或其属性来创建新的训练示例的技术。这一点非常重要，因为在许多与图相关的机器学习任务中，例如节点分类或链接预测，可用的数据可能有限。通过增强数据，开发人员可以提高模型对未知数据的泛化能力及其表现。目标是在
大型语言模型可以在边缘设备上运行吗？
神经网络在医学诊断领域显示出巨大的前景，特别是在图像分析，疾病分类和患者结果预测等任务中。通过对大量医疗数据 (包括图像、电子健康记录和遗传信息) 进行训练，神经网络可以识别模式并做出预测，帮助医生诊断癌症、心脏病和神经系统疾病等疾病。特别
流处理如何处理时间上的聚合？
流处理通过持续处理数据，实时处理随到数据的聚合，而不是在收集完所有数据后再进行计算。这使得开发者能够基于最新的可用数据做出实时决策。例如，在监测网站流量时，流处理系统可以计算每分钟的访客数量，并在新访客进入时动态更新这一数字，而不是等到一个