几篇开创性论文极大地塑造了计算机视觉领域。其中最有影响力的是John Canny (1986) 的 “边缘检测的计算方法”，它介绍了Canny边缘检测器，这是一种检测图像边缘的关键方法。本文为后续的许多边缘检测算法奠定了基础。另一篇重要的论文是David Lowe (1999) 的 “从局部尺度不变特征识别对象”，该论文介绍了SIFT (尺度不变特征变换) 算法。SIFT广泛用于对象识别中的特征提取，特别是在尺度和旋转变化显著的任务中。深度学习时代的一篇基础论文是Olga Russakovsky等人 (2015) 的 “ImageNet大规模视觉识别挑战”，其中详细介绍了ImageNet数据集和用于图像分类的深度学习方法。本文证明了卷积神经网络 (cnn) 在大规模图像分类任务中的有效性。另一篇关键论文是Ross B. Girshick (2015) 的 “Fast r-cnn”，该论文通过将区域提议网络与CNN集成在一起来改进对象检测。除其他外，这些工作继续影响着现代计算机视觉技术。
计算机视觉的下一步移动应用是什么？
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与自动机器学习（AutoML）相关的隐私问题有哪些？
“自动机器学习（AutoML）简化了构建和部署机器学习模型的过程。然而，其使用存在显著的隐私担忧。一个关键问题出现在使用敏感数据训练模型时。如果数据包含个人信息，如财务记录或健康数据，存在重大风险，这些信息可能会被暴露或滥用。例如，在医疗保
AutoML是否支持分布式训练？
“是的，AutoML 可以支持分布式训练。分布式训练是指在多个机器或节点上同时训练机器学习模型的过程，这样可以加快计算速度并处理更大的数据集。许多 AutoML 框架提供内置的分布式训练支持，使开发人员能够高效利用可用的计算资源。
例如，
会议在开源生态系统中扮演着什么角色？
会议在开源生态系统中发挥着至关重要的作用，促进开发者和贡献者之间的协作、知识共享和社区建设。这些活动为来自不同背景的个人提供了一个平台，使他们能够聚在一起，分享经验，讨论开源项目中的最新趋势和技术。通过参加会议，开发者可以向专家学习，获得最