视频中的动作识别涉及分析空间和时间信息。首先从视频中提取帧并对其进行预处理，例如调整大小和归一化。
使用具有长短期记忆 (LSTM) 单元的3D卷积神经网络 (3d-cnn) 或递归神经网络 (rnn) 等模型来捕获时间动态。或者，像I3D或慢速网络这样的预训练架构对于此任务是有效的。
在标记的视频数据集 (如UCF101或Kinetics) 上训练模型，并评估其性能。训练后，该模型可以对实时或批处理视频中的动作进行分类，以执行监视或体育分析等任务。
深度神经网络如何应用于医疗保健？
继续阅读
多模态人工智能的最新进展是什么？
最近在多模态人工智能方面的进展集中在整合不同形式的数据，如文本、图像和音频，以创建能够理解和生成更丰富内容的系统。其中一个关键的改进是开发可以同时处理和理解多种输入类型的模型。例如，OpenAI的CLIP模型通过将图像与描述性文本关联，从而
可以为自定义数据学习嵌入吗？
嵌入与矢量数据库集成，以实现快速高效的相似性搜索。矢量数据库旨在存储高维矢量 (如嵌入) 并执行诸如最近邻搜索之类的操作，该操作查找与给定查询矢量最相似的矢量。一旦为您的数据 (例如文本、图像或产品) 生成嵌入，它们就会存储在矢量数据库中，
少样本学习如何帮助解决多类分类问题？
Zero-shot learning (ZSL) 允许模型执行任务，而无需事先对来自这些特定任务的示例进行训练。在跨语言上下文中，这意味着模型可以理解并生成一种语言的语言，即使它没有被显式地训练在该特定语言上。模型不依赖于并行训练数据，而是