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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大型语言模型（LLMs）是如何优化内存使用的？
Llm用于搜索引擎，以提高查询理解，排名结果，并提供更相关的答案。他们分析搜索查询以识别用户的意图，即使查询是模糊或复杂的。例如，如果用户搜索 “适合初学者的最佳编程语言”，LLM可以帮助引擎理解上下文并返回适当的结果。
Llm还用于为某
云中的身份和访问管理（IAM）是什么？
“云中的身份和访问管理（IAM）指的是管理用户如何访问云环境中资源和服务的系统和过程。简单来说，IAM 定义了谁可以在云中做什么。这意味着控制用户身份、他们的身份验证（验证他们是谁）以及他们的授权（授予访问特定资源的权限）。它确保只有合适的
大型语言模型的防护措施如何检测和过滤明显的内容？
LLM护栏通过跟踪用户交互和内容生成模式变化的持续监控和反馈循环来适应不断变化的用户行为。通过随着时间的推移分析用户输入和相应的输出，护栏可以检测到行为中的新趋势或新出现的问题，例如使用的语言类型的变化或新形式的骚扰或错误信息的引入。
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