深度学习并没有扼杀传统的图像处理或经典的计算机视觉技术。相反，它增强了它们，并在许多情况下补充了它们。深度学习擅长于对象检测，语义分割和图像分类等任务，其中从大型数据集学习复杂模式至关重要。但是，传统的图像处理技术，例如边缘检测，直方图均衡和轮廓提取，对于更简单的任务或预处理仍然很有价值。在许多实际应用中，经典方法和深度学习的结合提供了最好的结果。例如，经典技术通常用于在应用深度学习模型之前预处理图像或降低计算复杂度。虽然深度学习已经彻底改变了计算机视觉领域，但传统的图像处理方法仍然被广泛使用和相关。
计算机视觉现在完全依赖深度学习了吗？
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什么是多智能体系统中的分布式人工智能？
分布式人工智能在多智能体系统中是指多个自主智能体在共享环境中协作、沟通并运作以解决复杂问题的一种方法。在这种系统中，每个智能体都有自己的目标和能力，能够独立执行特定任务，同时能够与其他智能体共享信息并共同做出决策。这种设置与集中式人工智能系
构建多智能体系统的流行框架有哪些？
多智能体系统（MAS）旨在使多个交互代理共同工作，以解决复杂问题。在这一领域，出现了几种流行的框架，帮助开发者有效地创建、管理和模拟这些系统。其中最著名的框架包括JADE（Java代理开发框架）、Jason和PySC2，它们各自适应不同的需
什么是个性化推荐？
个性化推荐涉及基于用户的偏好、行为或交互向用户建议内容、产品或服务。这些系统使用算法来分析用户数据，例如浏览历史，购买模式或社交关系，以提供量身定制的建议。
例如，电子商务平台推荐与用户观看或购买的商品相似的产品，而流媒体服务则根据用户的