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这篇科学文章将计算机视觉的本质视为现代技术，其成就，挑战和前景。计算机视觉在医学，汽车行业，机器人技术等各个领域都起着重要作用。本文探讨了计算机视觉的基本原理，其在各个领域，对神经网络的比较分析。该研究的目的是通过对凝血神经网络及其特征进行比较分析来选择凝血神经网络的拓扑，这极大地影响了计算机视觉的典型任务。研究方法是基于已知的卷积神经网络的主要分类方法的比较分析，该方法侧重于图像图像的处理和识别，文本数据的分割以及声流。分析有关计算机视觉技术的现有研究和出版物的分析，实证研究以及评估不同计算机视觉方法的效率和准确性。工作中获得的结果的科学新颖性是确定面临计算机视觉发展的主要挑战，尤其是处理大量数据的问题，确保算法的准确性和速度，从而对计算机视野中现代成就进行全面分析，并考虑到最近的科学研究和技术研究。结论。神经网络，例如人工神经网络（ANN），窗帘神经网络（CNN）和估算神经网络（RNN），具有自己的优势和缺点，可能取决于特定的任务和数据。？ CNN（卷积神经网络）是解决计算机视觉问题的最有效方法。 RNN（经常性神经网络）能够处理自然语言，可用于预测时间序列。关键字：人工智能，计算机视觉，神经网络，人工神经网络，涵盖神经网络，复发性神经网络，图像识别。
计算机视觉在现代世界中的作用
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