自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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多智能体系统如何促进资源共享？
多智能体系统（MAS）通过使多个自主智能体能够在分布式环境中协作和协商资源分配，从而促进资源共享。这些系统旨在允许智能体——可以代表软件应用、物理机器人，甚至虚拟实体——彼此沟通、共享信息，并就共享资源的使用做出联合决策。这种合作在资源有限
自然语言处理（NLP）如何处理多语种文本中的代码切换？
评估NLP模型需要选择与任务一致的指标和方法。对于文本分类任务，准确度、精确度、召回率和F1分数等指标可衡量模型预测正确标签的程度。混淆矩阵通常用于分析错误的分布。在机器翻译等任务中，BLEU、ROUGE和METEOR等指标评估模型的输出与
数据复制如何影响分布式数据库的性能？
“分布式数据库和分布式账本有不同的目的和独特的特征。分布式数据库是一种集中式数据库系统，其中数据存储在多个物理位置。它可以由单一的数据库管理系统管理，但允许用户从不同节点访问数据，仿佛它是一个单一的数据库。此设置通常旨在通过冗余和负载均衡来