计算机视觉通过使用算法和AI模型分析视觉数据 (图像或视频) 来工作。它涉及预处理图像，提取特征，并解释这些特征以执行分类，检测或分割等任务。
像卷积神经网络 (cnn) 这样的技术可以实现自动特征提取和模式识别，使计算机视觉系统在面部识别，对象检测和医学成像等应用中有效。
应用范围从自动驾驶汽车和监控系统到电子商务和增强现实，展示了其跨行业的多功能性。
人工智能如何提高图像搜索结果的准确性？
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数据库和架构之间有什么区别？
“数据库和模式是数据管理中密切相关的概念，但它们的用途不同。数据库是由数据库管理系统（DBMS）存储和管理的结构化数据集合。它包含表、行、列以及不同数据实体之间的关系。例如，在一个零售数据库中，可能会有关于客户、订单和产品的表，存储相关信息
多智能体系统在机器人领域是如何工作的？
多智能体系统在机器人技术中涉及多个机器人或智能体协同工作以完成任务或一系列任务。系统中的每个机器人都被设计为独立运作，但也与其他机器人协调，以提高效率并实现共同目标。这些系统依赖于通信协议，使智能体能够共享有关其状态、环境和目标的信息。通过
决策树在可解释人工智能中的作用是什么？
可解释AI (XAI) 通过使AI决策过程透明且易于理解，为法规遵从性做出了重大贡献。监管机构越来越多地要求组织，特别是在金融和医疗保健等行业，证明其决策的合理性，并确保自动化系统是公平和负责任的。XAI提供了算法如何达到特定结果的见解，允