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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大型语言模型的安全防护在高流量负载下表现如何？
是的，增强智能专注于用人工智能增强人类的能力，强调协作而不是替代。一般原则包括将人工智能的分析能力与人类判断相结合，优先考虑可解释性和透明度，并确保人工智能辅助决策中的道德考虑。
一个关键原则是利用人工智能来完成数据处理、模式识别和预测等
嵌入在RAG工作流中发挥什么作用？
虽然嵌入是数据表示的强大工具，但它们有几个限制。一个限制是嵌入通常是固定长度的向量，可能无法完全捕获数据的丰富性，尤其是在数据高度复杂或可变的情况下。例如，单个单词嵌入可能无法在不同的上下文中捕获单词含义的所有细微差别，这可能导致下游任务的
JADE（Java Agent DEvelopment Framework）在多agent系统（MAS）中扮演什么角色？
"JADE，或称为Java Agent DEvelopment Framework，在多智能体系统（MAS）中发挥着至关重要的作用，它提供了一个强大的平台，用于开发和管理智能体。多智能体系统由多个智能体组成，这些智能体相互作用以解决复杂的问