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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多模态人工智能是如何工作的？
多模态人工智能在提升自动驾驶车辆的功能和安全性方面起着至关重要的作用，它通过整合和处理来自多个来源的数据。这些来源包括相机的视觉输入、听觉信号、雷达和激光雷达（LiDAR）传感器。通过结合这些信息，自动驾驶车辆能够全面理解其周围环境。例如，
SSL是如何处理过拟合问题的？
“SSL，即半监督学习，通过在训练过程中同时利用有标签和无标签数据来帮助解决过拟合问题。过拟合发生在模型学习记住训练数据而不是从中概括，从而导致在未见数据上的表现不佳。通过利用更大规模的无标签数据池来配合一小部分有标签数据，SSL使模型能够
可用于联邦学习的框架有哪些？
“联邦学习是一种允许在多个去中心化设备或服务器上训练机器学习模型，同时保持数据本地化的方法。为方便这种学习类型，已经开发了多个框架，使开发人员能够更加轻松地实现联邦系统。一些受欢迎的框架包括 TensorFlow Federated、PyS