在AI輔助設(shè)計中，閾值化的用是非常廣泛的。在色彩分析中，通過設(shè)定不同的色彩閾值來分割出圖像中的不同色彩區(qū)域；在形狀識別中，通過設(shè)定邊緣閾值來分割出圖像中的各個形狀。通過閾值化的方法來進(jìn)行噪聲去除等操作。

對于個性化推薦引擎來說，閾值化的用是至關(guān)重要的。在用戶行為分析中可能設(shè)定個活躍度閾值，只有超過這個閾值的用戶才被認(rèn)為是活躍用戶；在商品推薦中可能設(shè)定個購買概率閾值，只有購買概率超過這個閾值的商品才會被推薦給用戶。

在軟件業(yè)方面，Python的閾值化技術(shù)用于代碼質(zhì)量檢測設(shè)定個錯誤率閾值，只有錯誤率低于這個閾值的代碼才被認(rèn)為是合格的代碼。

在寵物營養(yǎng)顧問方面，Python的閾值化技術(shù)用于制定個性化的喂養(yǎng)計劃根據(jù)寵物的年齡、體重、活動量等因素設(shè)定個營養(yǎng)需求閾值，推薦符合這個閾值的食品和喂養(yǎng)方式。

在水處理業(yè)方面，Python的閾值化技術(shù)用于水質(zhì)監(jiān)測設(shè)定個污染物濃度閾值，當(dāng)檢測到的污染物濃度超過這個閾值時，就采取相的處理措施。