计算机视觉的未来包括跨行业的广泛采用，改进的算法和增强的硬件功能。计算机视觉系统将更加擅长解释3D数据，使增强现实 (AR) 和机器人等应用程序能够实现更高水平的准确性。一个主要趋势是多模态数据的集成。未来的系统将把视觉信息与其他数据类型 (如音频或文本) 结合起来，以创建更丰富的上下文。例如，在零售业，计算机视觉可以将产品图像与客户反馈配对，以提供更好的洞察力。道德考量也将塑造未来。确保隐私和减轻训练数据中的偏见将是关键挑战。优先考虑透明度和公平性的解决方案将在监测和医疗保健等敏感领域获得更广泛的接受。
人工智能和机器学习之间的区别是什么？
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LLMs中的微调是什么？
在医疗保健中，llm以各种方式应用，例如分析医疗记录，生成患者摘要以及协助研究。他们可以处理非结构化数据，如临床记录和提取相关细节，帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。例如，LLM可以总结患者的病史，并以易于理解的格式呈现给医生。
LLM
关系数据库中的引用完整性是什么？
在关系数据库中，参照完整性指的是一组规则，用于确保表之间的关系保持一致和完整。具体来说，它管理一个表中的外键如何对应于另一个表中的主键。当这种完整性得到维护时，可以防止孤立记录或错误的数据条目，这些情况可能会危及数据库的可靠性和准确性。基本
培训在灾难恢复准备中的角色是什么？
培训在灾难恢复准备中起着至关重要的作用，确保个人和团队理解各自的责任，并知道如何在危机情况中有效应对。当开发人员和技术专业人员接受培训时，他们获得了关于现有系统和流程的具体知识。这种准备帮助他们识别需要保护的关键组件，比如数据库、应用程序和