人工智能 (AI) 涵盖了广泛的领域，但七个关键领域通常被认为是AI研究和应用的基础。这些是: 1。机器学习: 该领域专注于允许机器在没有明确编程的情况下从数据中学习的算法。有监督、无监督和强化学习等技术都属于这一类。2.自然语言处理 (NLP): NLP使机器能够理解，解释和生成人类语言，例如在情感分析，机器翻译和聊天机器人开发等任务中。3.机器人技术: 机器人技术涉及创建和控制机器人来执行通常需要人工干预的任务。人工智能在实现机器人的自主决策方面发挥了作用，从工业自动化到自动驾驶汽车。4.计算机视觉: 该领域涉及使机器能够解释和理解来自世界的视觉数据，包括对象检测，图像分割和面部识别等任务。5.专家系统: 这些系统旨在复制人类专家的决策能力。他们使用知识库和推理引擎来解决特定的问题，通常在医疗诊断等领域。6.认知计算: 该领域旨在模拟机器中的人类思维过程，专注于模仿人类的推理，学习和决策。7.人工通用智能 (AGI): AGI是人工智能研究的首要目标，旨在创建能够执行人类可以执行的任何智力任务的机器，并具有跨域的一般认知能力。
2025年计算机视觉领域的 emerging trends（新兴趋势）是什么？
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循环神经网络 (RNN) 是如何工作的？
处理丢失的数据从预处理开始。插补方法，例如用平均值，中位数或模式替换缺失值，或使用KNN插补等高级技术，在训练之前填补数据集中的空白。
神经网络可以使用在计算过程中忽略特定输入的掩蔽层直接处理丢失的数据。对于时间序列数据，rnn或转换器可
订阅制大型语言模型服务是否需要保护措施？
护栏通过集成特定领域的安全措施 (如医学知识数据库、道德准则和法规遵从性检查) 来防止llm生成错误的医疗建议。这些系统将LLM的输出与可信赖的医疗信息来源进行交叉检查，确保内容与公认的临床指南，研究和循证实践保持一致。
此外，医疗llm
警报在数据库可观察性中的作用是什么？
“警报在数据库可观察性中扮演着至关重要的角色，作为主动通知，帮助开发者和系统管理员识别并应对问题，避免其升级为更严重的故障。当设置得当时，警报可以监控多种指标，如查询性能、资源使用、错误率以及整体系统健康状况。通过跟踪这些指标，警报能在预定