人工智能发展历程大致分为三个阶段。符号主义（Symbolism）是在人工智能发展历程的哪个阶段发展起来的？

目标检测是实现图像分类、目标追踪、事件检测与活动识别等复杂任务的基础。

基于深度学习的目标检测技术中，单阶段模型指区分前景物体与背景，并为他们标记适当的标签，构建回归模型，最大化检测框与目标框之间的交并比。

基于深度学习的目标检测技术中，单阶段模型和双阶段模型的主要区别在于，是否检测候选区域

目标检测任务，是根据事先定义的类别，在图像中确定目标实例的所属类别和位置。

图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础

将非结构化数据转换为结构化数据属于多维度转换。

非结构化数据是经过一定转换处理后可以用传统关系数据库存储和管理的数据。

所有格式的办公文档、文本、图片、音频或视频信息均为非结构化数据。

工智能技术可以做到车辆的精确识别，永远不会出错。

把某地区所有房子的价格和它们的面积、学区、建造时间以及周围的交通情况等信息输入计算机，通过机器学习算法，计算机就能够找到“大致判定该地区一套房子的价格规律”。