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人工(gōng )智能（AI）的领域中，二进制也起着至关重(chóng )要的作用。机器学习和深度学习模型的训练和推(tuī )理都是基于大量二进制数据进行的。是图像、文(wén )本，还是音频信号，这些信息计算机内部(👗)都被转(zhuǎn )化为0和(🚋)1的形式。

计算机硬(🐻)件中，逻辑门是处(🐜)理0和(hé )1的基本构(👸)件。逻辑门不同的(☕)电气信号对0和1进行运(yùn )算，形成了复杂的数字电路。基本的逻辑(jí )门有与门（AND）、或门（OR）、非门（NOT）等，它们分(fèn )别实现不同的逻辑运算。例如，AND门的输出仅所有(yǒu )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门输出与输入(🔦)相反的值。

，0和1人工(📤)智能领域中(zhōng )并(😂)不是简单的数字(🆘)，而是数据与信息(🚴)的载体，它(tā )们的组合与转换，驱动着智能系统的发展(zhǎn )和应用(yòng )。

存储时，图像数据被写入硬盘的特定位(wèi )置，计算机利用文件系统将其组织成文件结构。每个文件都有一个文件头，其中包含有关图像的(de )基本信息，如(🌾)宽度、高度、颜(⛸)色深度等，而实际(⛩)(jì )的图像数据则(⛩)紧随其后。当需要(🍡)读取图像时，计(jì(🍒) )算机文件系统找(➕)到相应的文件并读取其二进制数(shù )据。

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例如(rú )，模糊滤镜可以对周围像素的平均值计算来实现(xiàn )，这样每个像素的新值就可以修改其原有的RGB值来(lái )决定。更高级的特效，如动态模糊(♿)或光晕效果，则需(🍧)要更复杂的数值(🥤)方程，并且通常会(🚇)大幅增加(jiā )计算(🛸)的复杂性。

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