分布式AI
元描述
在企业级自动化平台部署AI时，如何以可审计、可扩展的方式实现AI隐私保护，并兼顾性能、成本与合规性。
导言：为什么AI隐私保护不仅是合规问题
当企业将机器人流程自动化（RPA）、智能任务编排和机器学习模型并入日常业务流程时，数据流动的规模与频率都被放大。AI隐私保护不仅仅是满足监管（例如欧盟的AI Act或数据保护法规），更关乎业务风险管理、客户信任和长期可持续的自动化收益。
面向不同
随着人工智能技术的不断发展，尤其是图神经网络（GNN）和分布式AI的进步，生物学领域正在经历一场深刻的变革。这一进展不仅能优化传统研究方法，还能在药物发现、基因组学、蛋白质折叠等多个方面发挥巨大作用。本文将讨论这些技术的基本概念、当前应用实例以及未来展望。图神经网络的基础知识图神经网络是一种能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以处理节点（即图中的点）和边（即节点之间的连
在快速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）被广泛应用于交通运输领域，提升了效率和安全性。然而，AI偏见治理问题逐渐引起了学界和产业界的关注。本文将深入探讨AI偏见的问题及其对交通行业的影响，同时提出相应的解决方案，特别是如何通过分布式AI来改善现状。
什么是AI偏见？
AI偏见是指在机器学习和人工智能系统中，由于数据集选择、模型设计或算法实现等原因，导致的对某些群体或个体的不公正待遇或误判。例如，