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可解释人工智能的关键目标是什么？
可解释性和可解释性是机器学习和人工智能领域的相关概念，但它们有不同的侧重点。可解释性是指人类理解模型决策的容易程度，而可解释性是指用于为这些决策提供推理的方法和工具。本质上，可解释性是关于模型本身足够简单，可以直接理解其输出，而可解释性涉及
NLP（自然语言处理）和NLU（自然语言理解）之间有什么区别？
NLP通过分析用户偏好、行为和交互来定制文本输出，从而推动个性化内容生成。例如，推荐系统使用NLP来分析评论或浏览历史，并生成个性化的产品描述或促销消息。同样，Spotify或Netflix等平台也使用NLP根据用户偏好制作个性化的播放列表
如何在SQL中使用通配符？
在SQL中，通配符是用于查询中的特殊字符，用于表示一个或多个字符，从而允许在搜索过程中进行模式匹配。最常见的两个通配符是百分号符号（%）和下划线（_）。百分号符号表示零个或多个字符，而下划线表示一个单一字符。这些通配符在`LIKE`子句中特