计算机视觉的难度取决于问题的复杂性和所使用的工具。边缘检测或简单对象跟踪等基本任务相对简单，可以使用OpenCV等工具实现。
但是，诸如实时对象检测或语义分割之类的高级任务需要深度学习，访问大型数据集以及大量计算资源方面的专业知识。为现实世界场景开发强大的模型增加了进一步的挑战，包括处理不同的照明、角度和遮挡。
有了现代框架和预训练模型，学习曲线已经缩短，但掌握仍然需要对算法、数学和编程有深刻的理解。
OCR和IDP如何改善财务操作？
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多智能体系统如何平衡智能体的自主性？
"多智能体系统（MAS）通过建立一个框架来平衡智能体的自主性，使各个智能体能够独立操作，同时考虑整体系统目标。每个智能体都被设计成以一定的自由度执行任务，使其能够根据本地环境和知识做出决策。例如，在交通管理系统中，自动驾驶车辆（智能体）根据
预训练嵌入的重要性是什么？
“预训练嵌入在自然语言处理（NLP）中至关重要，因为它们提供了一种方式，通过庞大的文本数据来表示单词和短语，从而捕捉它们的含义和关系。开发人员可以利用这些嵌入来节省构建模型时的时间和资源，而不是从零开始。例如，像Word2Vec、GloVe
零-shot学习如何应用于自然语言处理（NLP）？
少镜头学习是一种机器学习方法，其中模型学习仅使用每个类的少量训练示例进行预测。在计算机视觉中，这种技术特别有益，因为收集和注释图像数据集可能既耗时又昂贵。通过利用少镜头学习，开发人员可以构建即使在数据有限的情况下也能很好地泛化的模型。这允许