计算机视觉使机器能够解释和处理视觉信息，发现跨不同领域的应用。在医疗保健中，它用于医学成像任务，例如在x射线或mri中检测肿瘤。在安全性方面，它支持面部识别系统和监视监控。计算机视觉在自动化中起着关键作用。例如，在制造业中，它可以识别装配线上的缺陷项目。自动驾驶汽车依靠计算机视觉来检测和解释道路标志，障碍物和车道标记。农业用途包括使用无人机图像监测作物健康。另一个重要的应用是消费技术。智能手机将计算机视觉用于增强现实 (AR)，使用户能够在现实世界场景上覆盖虚拟对象。零售应用包括视觉搜索，购物者上传图像以在线查找类似产品。
信息检索领域存在哪些开放性问题？
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嵌入是如何存储在向量数据库中的？
向量搜索或向量相似性搜索是一种通过将数据集表示为高维向量来查找数据集内的相似项的技术。与依赖于精确术语匹配的关键字搜索不同，矢量搜索评估语义关系，使其能够基于含义或上下文检索结果。例如，搜索 “apple” 可以基于上下文线索返回有关水果或
在推理阶段可以应用数据增强吗？
“是的，数据增强可以在推理过程中应用，但理解其背景和目的非常重要。通常，数据增强是在训练阶段使用的，以帮助模型更好地泛化，通过让模型接触到更广泛的输入数据。然而，在某些情况下，在推理阶段增强数据也是有益的，特别是在测试模型的鲁棒性或输入数据
什么是逆强化学习？
强化学习 (RL) 是机器学习的一个分支，其中代理通过与环境交互来学习做出决策。在推荐系统中，RL有助于根据用户的偏好和行为为用户定制内容和建议。RL不是仅根据历史数据提供固定的建议，而是评估其建议的后果，并通过试错来改进其策略。这对于动态