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可解释的人工智能如何帮助模型泛化？
在可解释人工智能（XAI）中，模型敏感性是指机器学习模型的预测在输入特征变化时可能发生的变化程度。简单来说，它表明模型对输入数据的敏感程度，以及输入的轻微改变可能如何影响输出。当解释模型行为并确保模型的决策稳健可靠时，这一方面尤为重要。例如
边缘人工智能在智慧城市中的作用是什么？
边缘人工智能在智能城市的发展中发挥着至关重要的作用，通过实现本地数据处理和决策。在智能城市的背景下，许多传感器和设备从交通摄像头、空气质量监测仪和公共交通系统等各个来源收集大量数据。与其将所有这些数据发送到集中云进行处理，不如使用边缘人工智
PaaS如何简化API集成？
“平台即服务（PaaS）通过提供一个全面的环境，简化了API集成，处理了许多底层复杂性，使开发人员能够专注于构建和部署应用程序。使用PaaS，基础设施、中间件和开发工具都是即用型的，由服务提供商进行管理。这意味着开发人员不需要担心服务器设置