工业图像识别在应用程序可扩展性，部署效率以及与业务工作流程的集成方面通常超过学术界。公司利用gpu或边缘设备等专用硬件，优先优化模型以实现实时性能、稳健性和成本效益。
然而，学术界通过专注于基础研究和探索前沿技术 (如自我监督学习或新颖架构) 来推动创新。这些进步最终会影响行业实践。
虽然行业在实际部署方面处于领先地位，但学术界为理论突破奠定了基础，这对于图像识别的进步至关重要。
图像识别是如何工作的？
继续阅读
困惑度是如何用于衡量大语言模型（LLM）性能的？
LLM开发和使用的法规正在出现，但在各地区仍然分散。一些司法管辖区，如欧盟，已经引入了人工智能法案等框架，该法案根据风险等级对人工智能系统进行分类，并为透明度、问责制和数据治理制定指导方针。这些法规旨在确保负责任地开发和部署包括llm在内的
多代理系统如何支持灾难管理？
“多智能体系统（MAS）在灾害管理中发挥着重要作用，利用多个自主智能体的能力，这些智能体可以合作和协调，以应对复杂挑战。这些系统由各个智能体组成，这些智能体可以代表不同的利益相关者——如紧急响应人员、物流协调员和受影响的个人——共同合作，以
计算机视觉在医疗保健中可以发挥什么作用？
人工神经网络 (ann) 用于跨不同领域的广泛程序中。在计算机视觉中，ANNs支持图像分类、对象检测和面部识别等应用。在自然语言处理 (NLP) 中，它们用于情感分析，机器翻译和文本摘要等任务。人工网络还在语音处理中发挥关键作用，实现语音识