模式识别

自适应谐振理论（Adaptive Resonance Theory，ART）网络是由美国学者Grossberg于1976年提出的一类自组织神经网络，其核心目标是解决神经网络学习中的“稳定性-可塑性困境”——即网络既能稳定地存储已学知识，又能灵活适应新样本而不遗忘旧知识，与传统神经网络不同，ART通过“谐振”机制……

ART网络作为一种融合分布式架构、边缘计算、区块链及人工智能等前沿技术的下一代网络基础设施，旨在解决传统互联网在中心化依赖、数据孤岛、低延迟需求及安全隐私等方面的痛点，构建更高效、开放、可信的网络生态，其核心能力可从数据传输与存储、边缘计算支持、智能合约与自动化、安全与隐私保护、跨链互操作性及行业应用场景等维度……

二值图像识别是将图像转换为仅包含两种像素值（通常为黑和白）的过程，用于简化图像处理任务，如边缘检测、形状识别等。