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异常检测的常见使用场景有哪些？
异常检测是一种用于识别数据中不符合预期行为的异常模式或离群值的技术。这种情况可能发生在各个领域，并且对维护系统的完整性和性能至关重要。异常检测的主要应用案例包括欺诈检测、监控复杂系统和维持数据质量。通过识别异常，组织可以采取及时的措施，以防
AutoML如何确保其模型的公平性？
AutoML 采用多种方法确保其模型的公平性，主要通过解决数据中的偏见、在模型训练过程中采用公平性指标，以及允许用户自定义公平性设置。其目标是创建对所有人口统计群体表现良好的模型，以避免强化历史偏见。这个过程的关键部分是分析训练数据中是否存
FreeSurfer亚皮层“训练集”是如何获得的？
SIFT (尺度不变特征变换) 方法从图像中提取独特的特征，使其对尺度、旋转和光照变化具有鲁棒性。它首先使用高斯差分 (DoG) 方法检测关键点，以识别多个尺度上的感兴趣区域。
然后通过特征向量来描述每个关键点的邻域。在关键点周围计算取向