神经网络研究的未来趋势包括通过稀疏和量化等技术提高模型效率。这些改进旨在减少资源消耗并使模型更易于访问。
处理不同数据类型 (例如，文本和图像) 的多模态模型正在获得牵引力。OpenAI的CLIP和Google的pald-e就是这一趋势的例证。
其他领域包括神经架构搜索 (NAS)，可解释的AI以及无监督和半监督学习的进步。随着神经网络的发展，它们在机器人和个性化医疗等领域的应用有望扩大。
跳跃连接或残差连接是什么？
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神经网络在计算机视觉中是如何工作的？
Attentive.ai通过利用深度学习技术和大型数据集为特定应用程序训练模型，为计算机视觉构建AI模型。他们使用卷积神经网络 (cnn) 来提取特征和分析图像，从而实现对象检测，分割和分类等任务。
使用标记数据对模型进行微调，并通过迁移
边缘AI系统如何在设备之间进行扩展？
边缘AI系统通过利用本地处理、模块化架构和高效的模型管理，在设备之间进行扩展。这些系统在数据生成的设备上进行数据处理和推理，从而减少了与集中式云服务器的持续通信需求。通过这样做，边缘AI最小化了延迟，节省了带宽，并增强了隐私，因为敏感数据不
JADE（Java Agent DEvelopment Framework）在多agent系统（MAS）中扮演什么角色？
"JADE，或称为Java Agent DEvelopment Framework，在多智能体系统（MAS）中发挥着至关重要的作用，它提供了一个强大的平台，用于开发和管理智能体。多智能体系统由多个智能体组成，这些智能体相互作用以解决复杂的问