人工智能中的视觉处理涉及分析和解释视觉数据，如图像和视频，以提取有意义的信息。此过程通常包括图像预处理、特征提取等任务，以及将机器学习模型应用于分类、分割或对象检测等任务。视觉处理是面部识别、自动驾驶汽车和增强现实等应用不可或缺的一部分。卷积神经网络 (cnn) 和转换器等技术通常用于现代AI系统中的视觉处理，使它们能够处理大规模和复杂的视觉数据。
Google Lens 背后的技术是什么？
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开发语音识别系统面临哪些挑战？
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边缘人工智能被应用于公共交通系统，以提高效率、安全性和用户体验，通过本地处理数据而不是将其发送到集中式服务器。这种方法使系统能够基于即时数据做出实时决策，而不会受到云处理带来的延迟。例如，安装在公交车或火车上的传感器可以实时监测乘客载客量，
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