卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习架构，专门用于处理网格状数据，如图像。它通过应用卷积操作来提取层次特征，使模型能够识别边缘，纹理和对象等模式。CNN的结构包括诸如卷积层、池化层和全连接层之类的层。卷积层使用过滤器来扫描输入数据，生成突出相关细节的特征图。池化层减小了这些地图的大小，保留了重要的特征，同时降低了计算要求。Cnn广泛用于图像识别，对象检测和分割等任务。例如，在医疗保健方面，他们协助分析x射线和mri以检测异常，从而提高诊断准确性。它们也是自动驾驶汽车等自动驾驶系统不可或缺的一部分。
在图像检索中，“语义鸿沟”是什么？
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组织如何跟踪灾难恢复计划的绩效指标？
“组织通过系统评估、记录事件和测试场景的组合来跟踪灾难恢复（DR）计划的性能指标。通过设定具体和可衡量的目标，团队可以监控其DR计划的有效性。常见的性能指标包括恢复时间目标（RTO），指示系统能够多快恢复，以及恢复点目标（RPO），评估最大
DISTINCT关键字的目的是什么？
“DISTINCT 关键字在 SQL 查询中用于消除结果集中的重复行。当从数据库中检索数据时，通常会遇到多个行在选定列中具有相同值的情况。DISTINCT 关键字确保只返回唯一记录，使得分析或显示不同值变得更加容易。通过使用 DISTINC
SQL 中的主键是什么？
在SQL中，主键是数据库表中行的唯一标识符。每个表只能有一个主键，它通过确保每条记录都是唯一的并且可以被可靠引用来强制实体完整性。主键可以由单个列或多个列的组合组成，但关键特征是它必须包含唯一值，并且不能包含NULL。这意味着在被指定为主键