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多个信息源的数据进行融合处理后的信息具有较高准确性，同时具备互补性、及时性等特征，在一定程度上能够克服单信息源获取信息的局限性，能更加客观地对目标形成认识，具有更高置信度和较强鲁棒性。信息融合技术随着人工智能及物联网的发展，在人们日常生活中已被广泛应用。然而，在通过该技术享受生活便利的同时，也承担着其所带来的决策的误判、情报处理混乱等风险。

二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。