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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数据治理如何促进数据管理的可扩展性？
数据治理在数据管理的可扩展性方面发挥着关键作用，通过建立一套清晰的框架来管理组织内的数据。该框架包括数据质量、安全性和合规性的政策，为处理更大规模的数据提供了坚实的基础，同时不妥协于数据的完整性和可访问性。当数据治理得到有效实施时，团队可以
图像搜索中的可扩展性挑战是什么？
图像搜索中的可扩展性挑战主要源于高效存储、索引和检索大量图像数据的需求。随着图像数量的增加，传统数据库系统往往难以处理增加的工作负载，从而导致搜索结果变慢和用户体验下降。例如，如果一个图像搜索系统扩展到数百万或数十亿张图像，在允许用户实时进
零样本学习如何处理复杂数据结构？
少镜头学习是一种机器学习方法，旨在帮助模型以最少的标记数据适应新任务。少镜头学习不需要为每个新任务提供大型数据集，而是利用从先前学习的任务中获得的知识。它允许模型仅从少量示例中概括出来，通常只是新任务的一个或几个标记实例。这是通过元学习等技