机器视觉与机器学习是两个独立但相互关联的技术领域。机器视觉是指通过计算机视觉技术模拟人类视觉系统的过程，从而让计算机能够感知和理解图像、视频等视觉信息。而机器学习则是指通过让计算机自己学习数据和规律，从而让计算机能够自主地进行判断和决策的过程。
近年来，机器视觉和机器学习的结合应用越来越受到关注和重视。这种结合应用可以让计算机更加智能化和自主化，从而在各个领域带来更大的应用价值。
在工业制造领域，机器视觉和机器学习的结合应用可以帮助企业提高生产效率和产品质量。可以对生产线上的产品进行自动检测和分类，从而减少人工干预和提高检测准确率。可以让计算机自主地学习和适应生产过程中的变化，从而更好地应对生产线上的各种问题和挑战。
在医疗领域，机器视觉和机器学习的结合应用可以帮助医生提高诊断准确率和治疗效果。可以对医学影像进行自动分析和识别，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗规划。可以让计算机自主地学习医学数据和知识，从而更好地辅助医生进行决策和治疗。
在智能交通领域，机器视觉和机器学习的结合应用可以帮助城市实现更加智能化和高效的交通管理。可以对交通流量进行自动监测和分析，从而实现智能化的交通信号控制和路况预测。可以让计算机自主地学习交通数据和规律，从而更好地应对城市交通的各种挑战和问题。
总之，机器视觉和机器学习的结合应用具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，这种结合应用将会在更多的领域展现出其独特的价值和优势。
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