Attentive.ai通过利用深度学习技术和大型数据集为特定应用程序训练模型，为计算机视觉构建AI模型。他们使用卷积神经网络 (cnn) 来提取特征和分析图像，从而实现对象检测，分割和分类等任务。
使用标记数据对模型进行微调，并通过迁移学习等技术进行增强，以提高准确性和效率。Attentive.ai还可以采用自定义数据增强策略来确保各种场景的稳健性。
他们专注于特定领域的解决方案，例如房地产或城市规划，使他们能够开发针对独特行业需求量身定制的AI模型，从而提供高性能的结果。
神经网络在计算机视觉中是如何工作的？
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可观测性如何检测数据库中的死锁？
数据库中的可观测性对于识别诸如死锁等问题至关重要，死锁发生在两个或多个事务各自等待对方释放对资源的锁，导致停滞。可观测性工具帮助跟踪数据库内的事件，比如事务状态和锁获取情况。通过收集度量、日志和跟踪，这些工具提供对资源使用情况的洞察，并指出