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联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

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CDN（ContentDeliveryNetwork）是一种分布式网络架构，旨在提供高效、可靠地将内容传送给全球用户的服务。CDN的主要目标是通过将数据缓存到位于不同地理位置的多个服务器上，使用户能够从离他们更近的服务器获取内容，从而减少访问延迟、提高加载速度和改善网站的性能。在这篇文章中，我将详细介绍CDN的工作原理、使用CDN的好处，并举例说明它如何优化内容传递的过程。

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