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自监督学习在自动驾驶中是如何应用的？
自监督学习是一种机器学习方法，在这种方法中，模型通过生成自己的标签从未标记的数据中学习。在自动驾驶的背景下，这种方法特别有用，因为从车辆收集了大量未标记的驾驶数据。自监督技术允许模型利用原始传感器数据（如摄像头图像和激光雷达点云）来学习任务
自动化在大数据工作流中的角色是什么？
自动化在大数据工作流中发挥着至关重要的作用，通过简化各种流程和提高效率。在大数据环境中，数据必须被收集、处理、分析和可视化，通常需要处理来自多个来源的大量信息。自动化可以帮助消除重复的任务，使开发人员能够专注于需要人工干预的更复杂的问题。例
可解释的人工智能技术如何支持模型的鲁棒性？
在分布式数据库中，分片是一种用于将数据水平划分到多个服务器或节点的方法。与将所有数据存储在单一数据库中不同，分片将数据集拆分成较小的、更易于管理的部分，这些部分被称为“分片”。每个分片独立运作，并可以位于不同的物理机器上。这种方法有助于优化