IR系统通过设计用于有效地对大量数据进行索引、检索和排序的技术来管理大规模数据集。一个关键的方法是使用索引结构，如倒排索引，它将术语映射到它们在文档中的出现，允许快速查找和检索。
为了处理大量数据，通常采用分布式系统。这些系统将数据分解成更小的块，并将它们分布在多个服务器上，从而允许并行处理和更快的搜索结果。Hadoop和Elasticsearch等技术通常用于扩展IR系统。
此外，优化的存储解决方案和压缩算法有助于减少存储大型数据集所需的物理空间，从而更容易有效地扩展IR系统。
信息检索（IR）的主要目标是什么？
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数据增强如何促进可解释人工智能？
"数据增强在提升人工智能模型的透明度和可解释性方面扮演着至关重要的角色，尤其是在机器学习的背景下。通过各种转换（如旋转图像、改变颜色或添加噪声）来人为扩展数据集，我们为模型创造了一个更丰富、更具多样性的例子集，以供其学习。这种增加的多样性有
在联邦学习中，主要使用的隐私保护技术有哪些？
联邦学习是一种去中心化的机器学习方法，它允许多个设备或数据源在不分享本地数据的情况下合作进行模型训练。联邦学习中主要的隐私保护技术包括模型聚合、差分隐私和安全多方计算。这些技术有助于保护用户的敏感数据，同时仍能使系统从中学习。
模型聚合涉
在联邦学习中，怎样减轻对抗攻击？
在联邦学习中，恶意攻击带来了重大风险，特别是因为它们可能破坏在分布式设备上训练的模型的完整性。为了减轻这些风险，采用了几种策略。其中一种方法是在模型更新过程中使用稳健的聚合方法。与其简单地对来自不同设备的更新进行平均，不如使用坐标中位数或剔