Amazon Go中的计算机视觉是通过相机、深度学习模型和传感器融合的组合实现的。高架摄像机跟踪客户的活动，并确定何时取货或返回货架。
深度学习模型处理视频数据以识别产品并将其与个人客户相关联。对象检测和跟踪等技术可确保准确计费，而无需传统的结账系统。
这项技术实现了无缝的购物体验，顾客只需拿走他们需要的东西然后离开，系统就会自动向他们的账户收费。
图像转文本转换器是如何利用OCR技术工作的？
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AutoML的限制是什么？
“AutoML旨在通过自动化模型选择、训练和调优来简化机器学习过程，但开发者必须考虑其若干局限性。首先，AutoML系统在处理需要更深入理解或定制解决方案的复杂问题时常常力不从心。例如，如果开发者正在使用高度专业化的数据集或独特的业务问题，
在联邦学习中，更新是如何同步的？
在联邦学习中，更新通过一种汇聚多个设备模型更新的过程进行同步，而无需共享原始数据。每个参与的设备，例如智能手机或物联网传感器，使用其自己的数据训练模型的本地副本。一旦训练完成，每个设备将其模型更新（通常是神经网络的权重和偏差）发送到中央服务
联邦学习常用的编程语言有哪些？
联邦学习涉及在多个设备上训练机器学习模型，同时保持数据本地化。这种方法通过不要求将数据发送到中央服务器来增强隐私和安全性。用于联邦学习的常见编程语言包括Python、Java和C++。Python特别受欢迎，因为它拥有丰富的机器学习库，例如