计算机视觉在人工智能中起着至关重要的作用，使机器能够解释和分析视觉数据，如图像和视频。它的范围扩展到各种应用，包括自动驾驶汽车，面部识别，医学成像和增强现实。在AI驱动的系统中，计算机视觉用于对象检测，图像分割和动作识别。未来计算机视觉的进步，如多模式人工智能和实时边缘处理，将进一步扩展其能力，允许无缝集成到机器人、医疗保健和娱乐等行业。
我应该使用 C++ 还是 Python 来学习计算机视觉？
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边缘人工智能在预测建模中的应用是怎样的？
“边缘人工智能（Edge AI）是指将人工智能算法部署在本地设备上，而不是仅依赖集中式的云计算。在预测建模中，边缘人工智能能够在数据生成的源头或附近实时处理和分析数据。这减少了延迟，因为预测几乎可以即刻作出，这对于诸如自动驾驶车辆等应用至关
OCR（光学字符识别）的未来是什么？
计算机视觉算法在很大程度上依赖于数学原理，以使机器能够解释和处理视觉数据。这些算法的核心是几个数学概念，包括线性代数，微积分，概率和优化。
线性代数是计算机视觉的基础，因为它处理向量和矩阵，这对于处理图像数据至关重要。图像通常表示为矩阵，
自然语言处理如何用于风险管理？
NLP通过从非结构化文本中提取实体，关系和事实并将其映射到结构化表示上来与知识图进行交互。知识图将信息表示为节点 (实体) 和边 (关系)，使系统能够更有效地推理数据。诸如命名实体识别 (NER) 的NLP技术识别实体 (例如，“barac