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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嵌入与强化学习之间的关系是什么？
嵌入和强化学习（RL）是在机器学习领域中互相关联的概念，但它们的目的不同。嵌入是数学表示形式，将高维数据压缩成低维向量，使其更容易处理和分析。在强化学习的背景下，嵌入有助于以一种捕捉其基本特征并降低复杂度的方式表示状态、动作或甚至整个环境。
边缘人工智能如何实现实时数据处理？
“边缘人工智能（Edge AI）通过在数据源处或附近进行计算，实现实时数据处理，而不是依赖中心服务器或云基础设施。这种方法最小化了数据在互联网上传送的时间，从而促使更快的决策和即时响应。例如，在工业环境中，生产线上的传感器可以本地分析数据，
监督训练和无监督训练之间的区别是什么？
神经网络通过近似决策函数在强化学习 (RL) 中发挥关键作用，通常在具有复杂或高维状态和动作空间的环境中。在RL中，代理通过与环境交互并接收奖励或惩罚形式的反馈来学习。神经网络用于对代理的策略或价值函数进行建模。
例如，在深度Q学习中，使