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他們走出控制室。到達建築空間。到處找啟動鑰匙，一個一個房間找，利用電子探索儀，檢測無線訊號，找出啟動鑰匙大致位置。

當到達那個房間。房間發出轟隆隆的聲音，原來各個房間在發生移動，移動到不同的樓層，不同的位置。

任黎說：“白找了。又要重新找。這房間怎麼還自動移動呢？”

奇煉梁說：“這是設定的按照某種方式移動，怕其他人找到鑰匙。鑰匙又必須放在這個築車中。”

任黎說：“是按照什麼方式移動房間的呢？應該有什麼規律。”

在圖書館旁，有個攝像頭，他們在這裡曾經翻閱過一些書籍。例如有本建築規範，翻開還放在書桌。

築車移動房間的順序是從房間號1到21，27，26，25號房間。這有什麼規律？

奇煉梁說：“難道是透過攝像頭掃描某些書籍，從裡面提取數字，按照數字為排序表格，作為房間移動規律？”

“這攝像頭能識別字符，像人眼一樣？”

“你還不知道吧，這是影象識別技術。影象識別是人工智慧的一個重要領域。為了模擬人類識別影象的計算機程式，人們提出了不同的影象識別模型。例如神經網路模型。這種模型認為，識別某個影象，必須在過去的經驗中有這個影象的已經訓練的模式，或者模板。當前的觸覺如果能與大腦中的模板相匹配，這個影象也就被識別了。例如有一個字母X,如果在腦中有個X模板,字母X的大小、方位、形狀都與這個X模板完全一致,字母X就被識別了。這個模型簡單明瞭，也容易得到實際應用。模板匹配模型強調影象必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的影象，也能識別與模板不完全一致的影象。人們不僅能識別某一個具體的字母X,也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母X。同時,人能識別的影象是大量的，神經網路模板是需要大量不同類和同類影象進行訓練的，每個類別的影象要寫上標籤，標註這是哪個字母。然後在測試的時候，將某個字元的影象輸入到系統，系統能夠根據已經訓練好的網路，識別這是哪個字元。”

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