由于道德，隐私和准确性方面的考虑，面部识别经常受到质疑。该技术引发了重大的隐私问题，因为可以在未经他们同意的情况下跟踪个人的面部，这可能导致监视或分析中的滥用。此外，面部识别算法中的偏差可能导致预测不准确，不成比例地影响某些人口统计群体。这些挑战要求更严格的法规和透明度，以确保在解决社会问题的同时，道德使用面部识别技术。
为什么彩色图像在计算机视觉中很少使用？
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GARCH模型是什么，它们在时间序列中如何使用？
时间序列预测中的回测是一种通过将其应用于历史数据来评估预测模型性能的方法。主要目标是查看模型在预测过去事件方面的表现。此过程涉及将历史数据分为两部分: 用于创建模型的训练集和用于评估其预测能力的测试集。通过将模型的预测值与测试集中的实际观测
什么是人脸识别系统？
RAG (检索-增强代) 矢量数据库是支持检索-增强代工作流的专用数据库。RAG结合了检索系统和生成AI模型的优势，以产生上下文准确和丰富的响应。
数据库存储由AI模型生成的非结构化数据 (如文本、图像或音频) 的高维嵌入。在查询期间，系
联邦学习中的伦理考虑有哪些？
“联邦学习在实现这一技术时，提出了多个伦理考虑，开发人员必须对此保持警惕。首先，隐私是一个核心问题。尽管联邦学习旨在将原始数据保留在用户设备上，但仍然存在敏感信息可能无意中被泄露的风险。例如，与中央服务器共享的模型更新有时可能揭示出某些模式