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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精确向量搜索和近似向量搜索之间有什么区别？
是的，矢量搜索通过将文本和图像的语义编码到矢量中，为文本和图像的搜索引擎提供动力，从而在搜索结果中实现更深入的理解和相关性。与传统的基于关键字的搜索不同，矢量搜索根据查询的上下文和含义检索结果，即使没有使用确切的术语。
在文本搜索中，基于
在AutoML中，哪些预处理技术是自动化的？
"自动机器学习（AutoML）旨在简化机器学习模型的开发过程，并自动化多个数据预处理技术，以提高数据的准备性和模型性能。在AutoML中，常见的自动化预处理任务包括数据清理、特征选择、类别变量编码、数值特征的归一化或标准化，以及处理缺失值。
全文搜索是如何处理词干化异常的？
全文搜索系统通常通过词干提取来改善搜索体验，减少单词到其基本或根形式。然而，词干提取可能会产生例外情况，其中某些单词不符合通常的规则。例如，“child”（儿童）和“children”（孩子们）有不同的词根，但基本的词干提取算法可能会不适当