计算机视觉是人工智能领域，专注于使机器能够解释和理解视觉数据，如图像和视频。通过利用人工智能算法，特别是深度学习模型，计算机视觉系统被训练来识别和处理各种模式、形状和物体。例如，在医疗保健中，可以训练计算机视觉算法来分析诸如x射线或mri之类的医学图像，以检测疾病或异常，从而为医生提供有价值的诊断工具。在安全方面，计算机视觉可以通过识别人脸或跟踪可疑活动来进行监视。将计算机视觉与AI集成的主要目标是允许机器以辅助决策，增强自动化和提高系统准确性的方式解释视觉数据。人工智能通过机器学习技术学习和适应的能力使计算机视觉随着时间的推移更加有效，因为它可以通过处理大量的视觉数据来提高其性能。这使得计算机视觉成为零售、机器人甚至农业等行业人工智能驱动应用的一项重要技术。
机器学习中的CNN是什么？
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无服务器系统中的延迟挑战是什么？
无服务器系统提供了一种灵活且可扩展的应用程序部署方式，但它们也带来了自身的一系列延迟挑战。其中一个主要问题是冷启动问题。当一个无服务器函数在闲置后第一次被调用时，需要时间来启动必要的资源。这个初始延迟可能会增加显著的延迟，特别是当函数需要加
在现实世界应用中，使用少样本学习面临哪些挑战？
少镜头学习虽然有希望用于需要从有限数据快速适应的任务，但有几个限制是开发人员应该考虑的。首先，少量学习的有效性在很大程度上取决于所提供的少数示例的质量。如果少数训练实例不能充分表示任务或不够多样化，则模型可能难以概括，从而导致实际应用中的性
像BERT这样的上下文嵌入与传统嵌入有什么不同？
对比学习通过训练模型来生成嵌入，以在嵌入空间中使相似的数据点更接近，同时将不相似的数据点推开。这是使用数据对或三元组来实现的，其中 “正” 对是相似的 (例如，同一图像的两个视图)，而 “负” 对是不相似的 (例如，不同的图像)。
对比学