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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AI代理是如何与其他代理进行通信的？
“AI代理使用多种方法与其他代理进行通信，这些方法主要基于定义的协议和标准化的数据格式。这些方法可以包括直接消息传递、共享数据状态以及事件驱动的通信。通信方法的选择通常取决于具体的使用案例以及代理之间所期望的交互类型。
一种常见的方法是消
多智能体系统如何处理共享资源？
“多智能体系统（MAS）通过协调、谈判和冲突解决机制处理共享资源。这些系统由多个自主代理组成，它们相互交互以实现各自的个体目标和集体目标。当代理需要访问共享资源时，它们必须仔细管理资源的使用，以避免冲突并确保资源有效利用。这通常涉及实施算法
嵌入可以完全解释吗？
预计嵌入将在未来十年对人工智能和机器学习产生重大影响，主要是通过实现更高效和准确的数据表示。随着AI模型变得越来越复杂，嵌入将继续促进跨各个领域的高维数据的处理，包括自然语言处理，计算机视觉和机器人技术。
最重要的趋势之一将是多模态嵌入的