计算机视觉的主要目标是使机器能够解释和理解视觉世界。这包括识别物体、理解场景、识别模式以及基于视觉数据做出明智决策等任务。计算机视觉旨在弥合人类如何感知世界与机器如何处理类似数据之间的差距。例如，在自动驾驶汽车中，计算机视觉可以帮助汽车 “看到” 环境并识别行人，其他车辆和交通标志等物体。在医学成像中，计算机视觉可用于分析x射线或mri，以检测肿瘤或骨折等疾病。在所有情况下，目标都是自动化视觉感知和决策，通常使用深度学习等技术来提高准确性和适应性。随着这些系统的发展，目标从简单的识别扩展到更复杂的任务，如场景解释，3D重建和与环境的实时交互。
计算机视觉是什么，它的应用有哪些？
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词语和句子的嵌入是如何创建的？
“词语和句子的嵌入是通过多种技术创建的，这些技术将文本转换为数值向量，从而使计算机能够更有效地处理和理解语言。基本思想是将词语和句子表示在一个低维空间中，同时保持它们的语义含义。这通常使用诸如 Word2Vec、GloVe 或更复杂的模型如
嵌入在问答系统中是如何使用的？
嵌入在问答系统中发挥着至关重要的作用，通过将文本数据转换为机器学习模型可以理解的数值表示。实际上，嵌入是捕捉单词、句子甚至整个文档语义含义的向量。当用户输入一个问题时，系统会将该问题转换为一个嵌入。这使得系统能够识别该问题与数据库中各种答案
我该如何选择合适的相似度度量（例如，余弦相似度、欧几里得距离）？
矢量搜索和关键字搜索是检索信息的两种截然不同的方法，每种方法都有其独特的优势。关键字搜索依赖于将文本中的特定术语与查询相匹配。当确切的单词已知时，这种方法是直接和有效的。但是，当用户搜索与数据中的确切措辞不匹配的概念或想法时，它可能会不足。