图像识别通过处理图像来识别对象、模式或场景来工作。该过程从预处理开始，例如调整图像的大小或归一化，然后使用算法或神经网络 (如cnn) 进行特征提取。
将提取的特征与训练的模型进行比较，该模型对图像进行分类或检测特定对象。现代技术利用深度学习来自动提取特征并提高准确性。
应用包括识别人脸、实时检测对象以及分析医疗保健、零售和安全等行业的视觉数据。
如何向外行解释面部识别？
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多代理系统如何管理通信延迟？
“多智能体系统（MAS）通过各种策略管理通信延迟，以确保智能体之间的高效数据交换，最小化延迟并提高响应时间。一个基本的方法是使用异步通信。智能体可以发送消息并继续执行其他任务，而不必在此之前等待响应。这使得每个智能体可以独立工作，同时在收到
LLMs中的微调是什么？
在医疗保健中，llm以各种方式应用，例如分析医疗记录，生成患者摘要以及协助研究。他们可以处理非结构化数据，如临床记录和提取相关细节，帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。例如，LLM可以总结患者的病史，并以易于理解的格式呈现给医生。
LLM
数据增强在机器学习中是什么？
“机器学习中的数据增强是指通过创建现有数据点的修改版本，人工扩展训练数据集大小的技术。这个过程是有益的，因为机器学习模型在更大和更多样化的数据集上训练时通常表现更好。通过对原始数据应用旋转、缩放、翻转或添加噪声等变换，模型能够接触到更广泛的