使用计算机视觉技术从图像中提取属性，通常由机器学习或深度学习模型提供支持。这些属性可以包括颜色、形状、纹理或特定对象类别等特征。
像cnn这样的深度学习模型通过在不同层生成的特征图自动学习和提取属性。例如，在面部识别中，可以使用预先训练的模型来导出诸如年龄、性别和情绪的属性。
直方图分析或边缘检测等传统方法也可用于提取更简单的属性，具体取决于任务的复杂性和可用资源。
物体大小在图像识别中重要吗？
继续阅读
文档数据库如何处理分布式系统？
文档数据库旨在通过以灵活的半结构化格式（如JSON或BSON）存储数据来有效管理分布式系统。这种结构使它们能够水平扩展，意味着可以将数据分布到多个服务器上。当数据被添加时，它可以在集群中的不同节点之间进行分区或分片。这样，读写操作可以并行处
多智能体系统如何应对非平稳环境？
“多智能体系统（MAS）通过采用使智能体能够适应周围环境变化的策略来应对非平稳环境。在非平稳环境中，规则或动态可能会不可预测地变化，迫使智能体持续观察、学习并调整其行为。智能体可以实现实时监测环境变化的算法，并根据这些数据更新其策略。例如，
嵌入是否可以评估公平性？
虽然嵌入是许多人工智能应用程序中的基础技术，但它们在不久的将来不太可能完全过时。然而，新的方法和模型不断出现，可能会在特定的上下文中补充或取代传统的嵌入。例如，基于转换器 (如BERT和GPT) 的模型已经表明，上下文嵌入 (根据周围数据而