对象检测的目标是识别和定位图像或视频内的对象。它涉及确定每个对象的类别并标记其位置，通常使用边界框。目标检测是计算机视觉中的基础任务，在各个领域都有应用。例如，它使自动驾驶汽车能够检测行人，交通标志和其他车辆。在监视中，它用于实时识别入侵者或可疑活动。先进的算法，如YOLO (你只看一次) 和更快的r-cnn，使对象检测高效和准确。这些方法对于实际应用至关重要，在实际应用中，精度和速度对于决策和安全至关重要。
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Llm使用api、本地基础架构或基于云的解决方案部署在实际应用中。对于较小规模的应用程序，像OpenAI的GPT这样的api提供了一种方便的方式来访问LLM功能，而无需处理基础设施。开发人员通过sdk或RESTful端点将这些api集成到他
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多智能体系统的未来是什么？
多智能体系统（MAS）的未来在于它们在各个领域日益增强的协作和互动能力。这些系统由多个能够沟通与协作的智能体组成，以解决复杂问题，从而在机器人技术、智慧城市、医疗保健和金融等领域实现应用。随着科技的进步，我们可以期待更先进的算法、更好的通信