在需要手工特征提取的场景中，SIFT (尺度不变特征变换) 优于cnn，例如计算资源有限或可解释性至关重要的应用。SIFT可有效地检测和描述图像中的局部特征，使其适用于较小数据集中的图像拼接，3D重建或对象匹配等任务。与需要在大型数据集上进行训练的cnn不同，SIFT直接对图像进行操作，而无需进行大量的预训练。在简单性，缩放和旋转鲁棒性以及资源约束是优先事项的应用中，它特别有用。
人工神经网络通常用于哪些类型的程序？
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分布式数据库如何管理跨数据中心的复制？
多模态人工智能是指能够处理和理解多种数据输入类型的人工智能系统，例如文本、图像、音频和视频。这些系统并不局限于某一种特定格式，而是整合来自不同来源的信息，以提供对内容的更全面理解。例如，一个多模态人工智能可以通过同时处理视觉信息和伴随的叙述
多智能体系统如何支持决策制定？
“多智能体系统（MAS）通过利用一组自主代理来支持决策，这些代理可以一起合作解决问题或实现目标。每个代理独立操作，但可以与其他代理进行沟通、协商和协调。这种协作方式使系统能够收集多样化的观点和资源，进而做出更为明智和有效的决策。例如，在交通
网络延迟如何影响数据库基准测试？
"网络延迟可以显著影响数据库基准测试，因为它影响客户端与数据库服务器之间数据传输所需的时间。在评估数据库性能时，重要的是要测量查询执行的速度和数据检索的效率。高网络延迟可能引入延迟，从而扭曲这些基准测试的结果，使数据库在与网络因素隔离时显得