在计算机视觉中，特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的，如边缘和角落，也可以是高级的，如形状和语义对象，具体取决于分析的复杂性。传统的特征，如SIFT、HOG和SURF，是人工设计的算法，用于识别数据中的模式。例如，图像中的拐角可以指示对象边界，并且梯度可以揭示纹理。这些功能对于对象检测和匹配等任务至关重要。现代深度学习方法通过神经网络自动提取特征。例如，CNN中的卷积层捕获分层特征，使得更容易识别对象或对场景进行分类。这些功能在从面部识别到自动驾驶的应用中起着至关重要的作用。
在卷积神经网络中，“池化”是什么？
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边缘设备上是如何实现联邦学习的？
“联邦学习通过允许设备在保持数据本地的情况下共同学习共享模型，在边缘设备上实现。相较于将敏感数据集中存储在服务器上，边缘设备在自己的数据上进行计算，并仅将模型更新（如梯度或权重）分享给中央服务器。这一过程减少了数据传输，增强了隐私性，并使得
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边缘 AI 模型通常相比于基于云的 AI 模型提供更快的响应时间。这种速度优势来自于边缘 AI 在设备硬件上（如智能手机、物联网设备或嵌入式系统）本地处理数据的特性。由于数据无需传输到远程服务器进行分析，因此显著减少了延迟。例如，一个边缘
云服务提供商如何优化资源分配？
云服务提供商通过使用一系列技术来优化资源分配，从而确保硬件和软件资源的高效利用。他们采用虚拟化技术，使得多个虚拟机（VM）可以在单个物理服务器上运行。这种方式通过允许不同工作负载共享硬件，从而提高资源利用率，减少空闲时间。例如，当一个虚拟机