卷积神经网络是一种深度学习的有效的机器学习技术，它可以用于图像识别、自然语言处理，语音识别以及其他许多领域。在这些领域中，卷积神经网络都表明出优异的性能。因此，我们可以得出这样的结论: 卷积神经网是正确的。...

计算机视觉的主要特征是它可以模拟人类的视觉功能，从而帮助我们理解和处理图像信息。机器视觉则专注于通过传感器采集环境图像，并使用相应的算法来分析图像，以便识别出其中所包含的特征。在实际应用中，这些特征可以用来诊断问题、定位对象、评估性能或者进行其他相关工作。...

计算机视觉是一门多领域交叉学科，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、传感器网络以及其他领域。它的目标是利用计算机来模拟人的视觉功能，通过图像处理、语义分割、对象识别等方法，实现对客观世界的准确感知加工与理解。机器视觉则是将这些理念应用在工业生产中，使用传感器技术采集物体的图像信息，并通过数字化处理及后处理方式实时检测物体，从而实施物体语义判断或者行为决策。...

是的，计算机视觉技术主要用于图像和视频的静态分析。它可以用来识别物体、场景和行为，以及进行图像处理、图像语义分割等。...

没有错，锐化滤波器可以用来模糊图像。它的工作原理是，它会将图像中的边缘进行加强，从而让图像看起来更加清晰。...

是的，计算机视觉技术是依赖于硬件设备的。它需要使用相机或其他传感器来捕捉图像，并且还需要一台电脑来处理图像信息。因此，硬件是实现计算机视觉技术的必要前提。...

计算机视觉技术主要依赖于硬件和软件。硬件包括传感器（如摄像头）、处理器、存储设备、连接器等，而常用的软件则包括图像处理工具、识别工具、特征识别工具等。此外，还需要一定的数学能力来实现机器学习中的各项功能。...

是的，计算机视觉是一个交叉学科，它将计算机科学和物理学相结合。它使用图像处理技术来检测、识别和理解图像中的特征，从而使机器能够“看到”并进行相应的动作。...

深度学习在计算机视觉中的应用取得了巨大成就，但仍有改进的空间。随着新技术的出现，深度学习可以帮助开发出更好、更快、更准确的计算机视觉应用。因此，我不同意该说法：“深度学习在计算机视觉中的应用已经到了一个限制”。...

是的，R-Squared正确地衡量了回归方程与真实样本输出之间的相似程度。...