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？
继续阅读
分布式图数据库的一个例子是什么？
集中式和分散式数据库主要在数据的存储、管理和访问方式上有所不同。集中式数据库位于单一的中央服务器上，所有数据在此进行管理、更新和控制。这种架构允许流程的简化，因为只有一个管理点可以强制执行一致性和安全性。然而，这种设置可能会造成瓶颈或漏洞；
少样本学习的典型应用有哪些？
少镜头学习是机器学习的一个分支，旨在使用很少的示例来训练模型，这在数据稀缺的情况下是有益的。已经开发了几种算法来有效地应对这一挑战。一些流行的少镜头学习算法包括原型网络，MAML (模型不可知元学习) 和关系网络。这些算法中的每一个都采用不
知识图谱如何增强决策支持系统？
可解释AI (XAI) 与传统AI的不同之处主要在于其对透明度和可解释性的关注。传统的人工智能模型，特别是深度学习系统，通常作为 “黑匣子” 运行，基于复杂的计算产生输出，而不提供他们如何得出这些结论的洞察力。这种缺乏透明度可能会导致信任方