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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深度学习如何处理不平衡的数据集？
深度学习可以通过各种技术处理不平衡数据集，旨在平衡训练过程中不同类别的表现。不平衡数据集出现的情况是某些类别的样本数量明显多于其他类别，这可能导致模型对多数类产生偏见。最简单的方法之一是对少数类进行过采样，即复制频率较低类别的实例，确保其与
LLM的保护措施是否可以根据实际使用情况动态更新？
在金融服务中，护栏在确保llm生成准确、合规和安全的内容方面发挥着关键作用。护栏的一个重要应用是防止产生误导性的财务建议或非法活动，例如欺诈或内幕交易。必须对模型进行训练，以识别和过滤掉可能导致有害财务决策或不合规行为的内容。例如，模型应避
下一代向量搜索的索引方法是什么？
矢量搜索可扩展性是由几个关键创新驱动的，这些创新专注于提高效率、性能和处理大型数据集的能力。主要进步之一是开发了复杂的索引算法，例如分层可导航小世界 (HNSW) 算法。该算法构建了一个基于图的结构，该结构有助于有效的最近邻搜索，允许矢量搜