AI代理利用技术组合来自主和智能地执行任务。机器学习，特别是深度学习，是核心，使代理能够识别模式，做出决策并适应新数据。自然语言处理 (NLP) 允许代理理解和生成人类语言，这对于聊天机器人，虚拟助手和客户服务应用程序至关重要。强化学习用于训练动态环境中的代理，例如机器人和游戏。计算机视觉使代理能够处理对象识别和导航等任务的视觉数据。在GPT和BERT等模型中使用的transformers等技术已经彻底改变了NLP和多模态AI功能。这些技术通常与api、云计算和边缘设备集成，为各种领域 (包括医疗保健、金融和客户支持) 创建可扩展且高效的AI代理。
ResNet是R-CNN模型之一吗？
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图数据库中的节点度是什么？
知识图可以通过提供一种结构化的方式来组织，链接和丰富来自各种来源的数据，从而显着提高数据质量。它们创建了不同数据实体之间关系的可视化表示，这使开发人员可以查看数据点如何连接和交互。通过建立清晰的数据关系框架，知识图谱有助于识别数据中的不一致
开源中的许可证兼容性问题是什么？
开源中的许可兼容性问题出现在不同许可证管理的软件组件被组合或集成时。每个开源许可证都有自己的规则和条件，规定了软件的使用、修改和分发方式。如果两个或更多许可证施加了相互冲突的要求，开发人员可能面临在共享或部署软件时的法律风险或挑战。例如，G
云计算的常见应用场景有哪些？
“云计算已成为现代软件开发和IT运营的重要组成部分，提供了一系列用例以提高效率和可扩展性。最常见的应用之一是托管应用程序和网站。通过使用云服务，开发人员可以在无需物理服务器的情况下部署和管理应用程序。像亚马逊云服务（AWS）或微软Azure