强大的数学基础对于计算机视觉至关重要。线性代数对于理解变换、卷积运算和神经网络架构至关重要。微积分用于优化算法，例如梯度下降，以训练模型。概率和统计是理解机器学习算法、特征分布和模型评估的关键。几何在相机校准和3D重建等任务中发挥作用。离散数学和图论对于理解基于图的分割或光流等算法很有用。这些数学概念构成了计算机视觉算法和模型的基础。
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预训练在视觉-语言模型（VLMs）的发展中起着至关重要的作用，因为它使这些模型能够在针对特定任务进行微调之前，学习丰富的视觉和文本数据表示。这个过程涉及在包含配对图像和文本的大型数据集上训练模型。在预训练阶段，模型学习理解视觉元素与其相应文
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边缘人工智能有哪些隐私影响？
“边缘人工智能是指将人工智能算法直接部署在本地设备上，而不是集中在云服务器中。尽管这种设置可以提高性能并降低延迟，但也引发了各种隐私问题。一个重要的问题是数据处理；在边缘处理的敏感信息可能仍然容易受到未经授权的访问。例如，使用边缘人工智能进