计算机视觉与机器学习密切相关，但并不是严格意义上的子集。根据牛津大学等来源的定义，计算机视觉是一个跨学科领域，它结合了计算机科学，数学和工程学，使机器能够解释视觉信息。虽然机器学习，特别是深度学习，在现代计算机视觉中起着至关重要的作用，但边缘检测或特征提取等传统技术并不一定涉及机器学习。机器学习通过使系统能够从数据中学习模式来增强计算机视觉，从而提高其对图像进行分类，检测对象或分割场景的能力。例如，像卷积神经网络 (cnn) 这样的模型已经彻底改变了图像分类和对象检测等任务。然而，计算机视觉作为一个领域也结合了经典方法，例如使用数学技术进行图像增强或变换。总之，虽然机器学习是计算机视觉的当前状态不可或缺的一部分，但该领域涵盖了更广泛的范围，包括传统的图像处理技术。
KNN算法将如何用于图像分割？
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数据伦理和数据治理是相互关联的概念，在管理数据的收集、使用和共享方面发挥着至关重要的作用。数据伦理是指导数据使用的道德原则，确保个人和社区的权利与价值观得到尊重。例如，在创建收集用户数据的软件时，伦理考虑可能要求清楚地告知用户他们的数据将如
大型语言模型（LLMs）如何应用于医疗保健？
Llm使用参数修剪，模型量化和高效训练算法等技术对性能进行了优化。参数剪枝减少了模型中的参数数量，而不会显着影响准确性，从而使模型更快，资源消耗更少。
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