3D计算机视觉涉及使用算法和系统从图像或视频等视觉数据中解释和理解三维结构。它使机器能够分析场景中的深度、形状和空间关系。应用范围从对象识别到3D场景重建。一个关键方面是深度估计，它确定对象与相机的距离。技术包括使用两个摄像机视图的立体视觉和像激光雷达这样的深度传感器。这些方法对于在机器人和增强现实等应用中创建环境的3D模型至关重要。另一个关键用途是运动分析。通过跟踪3D空间中的物体，自动驾驶汽车等系统可以根据周围环境做出实时决策。3D计算机视觉还通过实现逼真的场景渲染和交互来支持虚拟现实。
计算机科学中的OCR是什么？ - 教育俱乐部24小时？
继续阅读
多模态人工智能系统如何处理缺失数据？
多模态人工智能在医疗诊断中发挥着重要作用，它通过整合和分析来自多个来源的数据，如图像、文本和传感器读数，来提升诊断过程。这种方法提供了更全面的患者健康视角。例如，一个多模态人工智能系统可以同时分析医疗图像（如X光片或MRI）与临床记录和实验
实现大型语言模型（LLM）安全防护措施使用了哪些技术？
测试LLM护栏的有效性需要多方面的方法，从手动和自动评估开始。一种方法是进行对抗性测试，其中专门设计了边缘情况和有问题的输入来挑战护栏。这可能涉及生成可能引起偏见，有毒或误导性反应的内容。然后根据护栏有效阻挡或缓和这种输出的能力来评估护栏。
数据库可观察性的关键组件有哪些？
数据库可观察性包括几个关键组件，帮助开发人员理解和监控其数据库系统的性能和健康状况。这些组件通常包括指标、日志和追踪。指标指的是数据库性能的定量测量，例如查询响应时间、CPU 使用率、内存利用率和事务速率。例如，监测查询响应时间可以突出需要