HOG (方向梯度直方图) 和LBP (局部二进制模式) 是图像处理中使用的特征提取技术，但它们关注图像的不同方面。HOG强调梯度和边缘方向，而LBP关注局部纹理图案。HOG计算图像中的梯度方向，并在小区域内创建这些方向的直方图。由于它能够有效地捕获边缘结构，因此通常用于对象检测等任务，尤其是行人检测。另一方面，LBP检查像素与其周围邻居之间的关系，将这些模式编码为二进制表示。它广泛应用于纹理分类和面部识别。HOG更适合基于形状的任务，而LBP适合基于纹理的分析。
目前人工智能在医疗领域的现状如何？
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深度学习的可解释人工智能方法有哪些？
“可解释人工智能（XAI）方法是旨在使复杂模型的决策过程对人类更易理解的深度学习技术。其目标是提供对这些模型如何得出预测的洞察，这对于建立信任、透明度以及遵循法规至关重要。由于深度学习模型通常被视为“黑箱”，XAI 方法旨在通过提供解释来弥
IaaS平台是如何处理资源供应的？
“基础设施即服务（IaaS）平台通过在互联网上提供可扩展和灵活的计算资源来处理资源提供。用户可以根据项目需求请求特定数量的虚拟机、存储和网络能力。IaaS平台通常提供用户友好的界面，通常是一个网页仪表板或API，开发者可以轻松定义他们的需求
自动扩展在平台即服务（PaaS）中扮演着什么角色？
在平台即服务（PaaS）中，自动扩展是一个功能，它可以根据当前需求自动调整应用程序的活跃实例数量。这意味着，如果工作负载增加——例如，在高峰时段有更多用户访问应用程序——PaaS平台可以自动启动额外的实例来处理负载。相反，当流量减少时，它可