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在信息检索中用户满意度是如何衡量的？
Recall-at-k是用于评估信息检索系统 (例如搜索引擎或推荐系统) 的性能的度量。它测量当仅返回指定数量的top results (k) 时，系统从集合中检索相关项的能力。具体而言，recall-at-k量化了前k个结果中包括多少相关
群体智能如何管理能源效率？
"群体智能通过模仿自然系统中观察到的集体行为（例如蚁群或鸟群）来管理能效。在这些系统中，个体代理或群体成员遵循简单的规则进行操作，但它们之间的相互作用导致复杂的行为和优化的解决方案。这个概念可以应用于各种领域，例如优化网络协议、智能电网中的
什么是联邦迁移学习？
联邦迁移学习是一种允许机器学习模型从位于多个设备或服务器上的数据中学习的方法，同时保持数据的安全和隐私。与其将数据集中存储在一个地点，联邦迁移学习使得模型可以直接在数据所在的设备上进行训练。这种方法保护了敏感信息，因为数据从未离开其原始来源