AI 技术科普
机器学习的基本框架与核心逻辑
机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心分支，其本质是让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策，而无需显式编程
智能文档处理技术（IDP）全面解析
其核心是将非结构化或半结构化的文档（如合同、发票、报告等）转化为结构化数据，替代传统人工处理，提升效率与准确性。
计算机视觉的技术框架与核心流程
计算机视觉其核心目标是通过数字图像处理和分析，使计算机能够理解图像或视频中的内容，并做出类似人类视觉系统的决策。
贝叶斯方法在人工智能中的应用
贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆向概率”问题而写的一篇论文。在贝叶斯写文章之前，人们已经能够计算“正向概率”。举个例子：假设一个袋子里有N个红球和N个白球，伸手随机摸一个，摸出红球的概率是多大呢？显然摸出红球的概率是1/2，这就是正向概率。那么“逆向概率”是什么呢？