深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理领域的应用：得益于并行计算平台与硬件技术的进步

近年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著进展，这得益于大规模图像处理单元技术的成熟，以及高效的并行张量流处理平台的开源。这些技术的进步使得深度学习能够有效处理大规模数据，并在相关领域展现出显著的优势。例如，在计算机视觉领域，深度学习模型可以用于图像识别、目标检测、图像分割等任务；在自然语言处理领域，深度学习模型可以用于文本分类、机器翻译、问答系统等任务。