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例如，图像识(shí )别(🥤)任务中，一幅图片的每一个像(🎄)素都涉及到RGB三个基本颜色通(⛅)道(dào )，每个通道(dào )的值通常是(♈)用0到255的十进制数表示。而计算(🙌)机内部，这些数值将(jiāng )被转化(🏵)为8位(wèi )二进制数。处理图像时，人工智能系统对这些二进制数据进行(háng )复杂的数学(xué(🙋) )运算，识别出图像的内容。
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存储时，图(tú )像数据(🙋)被写入硬盘的特定位置，计算(♉)机利用文件系统将其组织(zhī(㊙) )成文件结构(gòu )。每个文件都有(🗺)一个文件头，其中包含有关图(⛷)像的基本信息，如宽度、高(gā(🚻)o )度、颜色深度等，而实际的图像数据则紧随其后。当需要读取(qǔ )图像时，计(jì )算机文件(💻)系统找到相应的文件并读取其二进制数据。
将字符和(hé )图像用二进(✅)制表示，不仅提高了数据的存(⏮)储效率，也为后续的数据传输(😃)和(hé )处理提供了便利。这些基(🍲)础知识为我们理解计算机如(🥂)何处理各(gè )种数据奠定(dìng )了(🏿)基础。
每个计算机中的数据最终都要以二进制形式存储，这(zhè )包括字符、图像甚至音(🐌)频文件。字符通常使用ASCII或Unio标准进行编码，这些编码(mǎ )方案将字符映射(🈴)到对应的二进制数。例如，字母(📈)AASCII编码中被表示为65，它的二(èr )进(💈)制形式是01000001。这种方式，计算机能(🌤)够理解和处理文本信息。Unio扩(kuò(🍑) )展了这一标(biāo )准，可以表示更(📲)多的字符，特别是多语言环境中。
使用二进制(zhì )表示字符和(hé )图像
计算机硬件中，逻辑(💔)门是处理0和1的基本构件。逻辑门不同(tóng )的电气信号对0和1进行运算，形成了复杂的数字电路。基本的(🤙)逻辑门有与门(mén )（AND）、或门(👬)（OR）、非门（NOT）等，它们分别(😼)实现不同的逻辑运算(suàn )。例如(🦌)，AND门(mén )的输出仅所有输入都是(🛠)1时才会输出1，而OR门则任一输入为1时输出(chū )1，NOT门输出与(yǔ )输入相反的值。
训练神经网络时(🤷)，参数与权重的初始化和更新(xīn )也都是二进制层面进行运算。神经元之间的连接强度即权重，是大(🛎)量的0和(hé )1的运算进行了反向(💷)传播更新。这一过程产生了数(🎟)以亿计的运算(suàn )，依赖于高(gā(❗)o )效的二进制处理能力。
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