卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习模型，旨在处理图像等结构化网格数据。它使用卷积层来提取边缘，纹理和模式等特征，使其在图像识别，分类和分割任务中非常有效。该架构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层将过滤器应用于输入数据，生成捕获基本细节的特征图。池化层然后降低空间维度，保留重要特征，同时降低计算成本。Cnn广泛用于面部识别，对象检测和医学成像等应用中。例如，在自动驾驶中，cnn帮助识别行人、车辆和交通标志，使汽车能够做出明智的决策。
哪些行业使用计算机视觉？
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多模态人工智能的实际应用有哪些？
“生成式多模态模型在人工智能中指的是能够处理和生成跨多种数据类型的信息的系统，例如文本、图像、音频和视频。这些模型旨在理解并创建整合不同模态的输出，从而实现更全面的交互。例如，一个生成式多模态模型可以以图像作为输入，生成相关的文本描述，或者
主动数据治理与被动数据治理之间有什么区别？
“主动数据治理和被动数据治理代表了组织内部管理数据的两种不同方法。主动数据治理侧重于在问题出现之前预防数据问题。这包括提前创建强有力的数据管理政策、流程和标准。例如，一家公司可能会实施定期培训，教导员工数据处理实践，建立明确的数据分类方案，
基于内容的过滤在推荐系统中是如何工作的？
推荐系统中的隐式反馈是指从不涉及显式评级或评论的用户交互中收集的数据。这种类型的反馈是从诸如点击、查看、购买、在网页上花费的时间以及间接指示用户偏好的其他动作之类的行为推断出来的。例如，如果用户频繁地观看特定类型的电影或花费长时间阅读特定文