计算机视觉正在通过自动化和欺诈预防彻底改变金融和银行业。它用于文档验证，用于安全身份验证的面部识别以及通过分析交易模式和识别异常来进行欺诈检测。
例如，光学字符识别 (OCR) 有助于数字化支票和其他文档，而面部识别可实现无缝KYC (了解您的客户) 流程。监控系统使用基于视觉的分析来增强atm和分支机构的安全性。
计算机视觉还通过实现非接触式交易和通过AI驱动的视觉助手自动化客户支持来增强客户体验。这些应用可提高效率并降低运营成本。
神经网络与人工智能之间有什么关系？
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大型语言模型是否能像人类一样理解上下文？
LLMs通过在包含各种语言文本的多语言数据集上进行训练来处理多种语言。在培训期间，他们学习各种语言共有的模式和结构，以及独特的语言特征。这使他们能够翻译文本，生成不同语言的响应，甚至在同一句子中使用多种语言的情况下处理代码切换。
例如，O
异常检测在医疗保健中如何应用？
"医疗领域的异常检测涉及识别显著偏离预期结果的模式或数据点。这种技术通常用于发现异常的患者行为、不规则的医学检测结果或治疗反应中的意外趋势。通过应用异常检测方法，医疗服务提供者可以更早地发现潜在问题，从而实现及时干预。例如，患者因相似症状突
数据库基准测试的关键指标有哪些？
“在对数据库进行基准测试时，有几个关键指标有助于评估其性能和效率。主要指标包括查询响应时间、吞吐量、延迟和资源利用率。查询响应时间衡量数据库处理请求并返回结果所需的时间。这一点至关重要，因为较慢的响应时间可能会导致依赖快速数据访问的应用程序