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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灾难恢复策略的常见类型有哪些？
灾难恢复策略对于确保组织能够在自然灾害、网络攻击或硬件故障等扰乱事件后恢复运营是至关重要的。常见的灾难恢复策略包括备份与恢复、站点冗余和数据复制。这些策略各自满足不同的需求，并且根据组织对数据可用性、成本和恢复速度的要求，具有各自的优缺点。
组织如何确保灾难恢复中的无缝恢复？
组织通过实施结构化和系统化的恢复计划、测试和文档管理，以确保在灾难恢复（DR）中的无缝故障恢复。这涉及创建一个全面的故障恢复策略，概述在灾难解决后将操作系统和数据恢复到原始环境所需的步骤。该策略的关键组成部分包括保持定期备份、确保系统之间的
深度学习中的少样本学习是什么？
少样本学习（FSL）是深度学习的一个子领域，专注于训练模型以识别模式和进行预测，使用的标记数据量非常有限。传统的机器学习方法通常需要大量的数据集进行训练，而少样本学习的目标则是使模型能够仅通过少量示例进行泛化。这在获取标记数据成本高昂或耗时