telligencee）则是一种能够让计算机“看”懂图像、视频等视觉信息的技术。两者结合，就形成了人工智能机器视觉这一领域。
人工智能机器视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1. 工业制造领域：人工智能机器视觉可以用于检测和识别产品的外观缺陷、尺寸偏差等问题，从而提高产品质量和生产效率。
2. 交通运输领域：人工智能机器视觉可以用于智能交通系统中，通过识别车辆、行人等交通参与者的信息，实现交通流量监测、交通事故预警等功能。
3. 医疗健康领域：人工智能机器视觉可以用于医学影像诊断、手术辅助等方面，帮助医生更准确地诊断疾病和进行手术。
4. 安防领域：人工智能机器视觉可以用于视频监控系统中，通过识别人脸、车牌等信息，实现智能识别、警报等功能，提高安全防范能力。
在人工智能机器视觉领域，深度学习技术是非常重要的一种技术手段。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经元之间的连接方式，实现图像、语音等数据的识别和分类。深度学习在人工智能机器视觉领域中的应用非常广泛，如目标检测、图像分割、人脸识别等方面。
总的来说，人工智能机器视觉是一个非常有前途的领域，具有广泛的应用前景。相信随着技术的不断进步和发展，人工智能机器视觉将会在更多的领域中得到应用和发展。
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