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多智能体系统如何处理资源分配？
"多智能体系统（MAS）通过使多个智能体进行互动、协商和合作，从而有效地管理资源分配。每个智能体通常都有自己的目标，并可能需要各种资源来完成任务。分配过程涉及智能体进行沟通，以表达他们的需求和偏好，同时就如何分配有限资源达成一致。常用的技术
在大数据系统中，数据分片是什么？
数据分片是一种在大数据系统中使用的技术，用于将大型数据集划分为更小、更易管理的部分，称为分片。每个分片是整体数据的一个子集，可以存储在不同的服务器或位置上。这种方法通过允许对数据的不同部分进行独立的访问、处理和管理，从而帮助提高性能和可扩展
联邦学习中使用了哪些优化算法？
联邦学习利用多种优化算法，使得在分布式设备上进行有效的模型训练而无需共享原始数据。这些算法的主要目标是通过聚合参与客户端 locally 计算的更新来更新全局模型。最常用的方法之一是联邦平均 (FedAvg)，该方法在多个客户端完成局部更新