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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元数据在关系数据库中的角色是什么？
元数据在关系数据库中发挥着至关重要的作用，它提供了有关存储数据的基本信息。简单来说，元数据是描述其他数据的数据。它帮助数据库系统和开发人员理解数据的结构、组织和约束，从而实现更高效的管理和检索。例如，元数据包括有关表结构的详细信息，如列名、
自然语言处理（NLP）的商业利益有哪些？
NLP面临着几个挑战，其中许多源于人类语言固有的复杂性和多样性。一个重大的挑战是歧义-一个单词或短语可以根据上下文具有多个含义。例如，单词 “银行” 可以指金融机构或河流的边缘。解决这种歧义需要理解上下文的复杂模型。
另一个挑战是处理讽刺
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对非文档图像执行OCR涉及从传统OCR可能难以解决的场景，标志或对象中提取文本。使用OpenCV预处理图像，通过调整大小、二值化或增强对比度来提高文本可见性。
使用Tesseract等OCR工具，对非文档设置进行微调配置。例如，可以针对特