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？
继续阅读
面部识别系统是如何工作的？
计算机视觉通过实时自动检查和分析操作来实现工业监控。摄像机捕获图像或视频，使用AI模型对其进行分析，以检测缺陷，监控设备并确保符合安全标准。
例如，视觉系统可以检测机器中的异常或识别制造产品中的质量问题。他们还监控工人的行为，以提高安全性
大数据如何实现预测性维护？
“大数据通过收集和分析来自设备传感器、操作日志及其他来源的大量数据，实现了预测性维护，从而识别模式并预测何时应进行维护。这种主动的方法可以最小化意外设备故障的发生，并通过确保在潜在问题导致故障之前及时处理，来延长机械的使用寿命。通过利用机器
边缘人工智能对网络带宽的影响是什么？
边缘人工智能显著减少了对网络带宽的依赖，通过在数据源附近处理数据，而不是将所有数据发送到中央服务器。通过在智能手机、传感器或边缘服务器等设备上执行人工智能算法，系统可以即时筛选、分析和响应数据，而无需通过网络传输大量的原始信息。这种本地数据