阿瑟·塞缪尔是美国计算机科学家，他开发的可学习西洋跳棋程序推动了机器学习研究领域的形成。
arthur-samuel半监督学习一种结合有标签与无标签样本的机器学习框架，用于在任务标注有限时学习预测模型。
semi-supervised-learning贝尔实验室贝尔实验室成立于1925年，是一家工业研究机构，其科研成果推动了现代电信、电子技术和计算机技术的发展。
bell-labs编程语言编程语言是一种表达计算的形式系统，通过规则规定程序的结构与行为。
programming-language编码器–解码器架构一种神经网络设计：编码器将输入转为内部表征，解码器利用该表征生成输出。
encoder-decoder-architecture变分推断变分推断通过优化易于计算的分布族来近似复杂概率分布，使贝叶斯计算能够扩展到大规模问题。
variational-inference变分自编码器变分自编码器是一种概率生成模型，通过变分训练目标联合学习潜在表征与近似推断。
variational-autoencoder变压器变压器通过电磁感应在电路之间传递电能，通常用于改变交流电压和电流的大小。
electrical-transformer表征学习表征学习从数据中发现有用特征，使机器学习系统能够组织信息，并将其迁移到不同任务。
representation-learning并发计算并发计算组织时间上重叠的计算活动并协调其交互，这些活动可在单个或多个处理器上执行。
concurrent-computing并行计算并行计算同时利用多个处理资源执行计算任务的不同部分，以提高速度或处理更大规模的问题。
parallel-computing操作系统操作系统管理计算机硬件与资源，并为应用程序提供服务、抽象和执行环境。
operating-system测试集测试集是专门留出、用于评估已训练机器学习模型的数据，其评估独立于模型开发过程中的各项决策。
test-set层归一化层归一化对每个样本内的神经网络激活值进行标准化，通常再施加可学习的缩放和偏置。
layer-normalization超导量子比特超导量子比特利用含约瑟夫森结的低温超导电路中选定的能态存储量子信息。
superconducting-qubit超导量子干涉器超导量子干涉器（SQUID）利用超导电路中的量子干涉，探测磁通的微小变化。
superconducting-quantum-interference-device词袋模型词袋模型记录词语的出现情况而忽略词序，将文本转化为可用于数值分析、文档检索和机器学习的表示。
bag-of-words-model大数据大数据指因规模、产生速度或复杂性而需要采用可扩展方法进行存储、处理和分析的数据集。
big-data大语言模型大语言模型是经大规模训练、用于处理和生成文本的神经语言模型，通常能以同一模型支持多种任务。
large-language-model低温学低温学研究极低温度的产生、维持与应用，以及物质在这些条件下的行为。
cryogenics电电是由电荷引起的各种物理现象的总称，也是驱动现代社会运转的能量载体。
electricity电池电池是将储存的化学能转化为电能的电化学装置，其中可充电电池可通过外部电源恢复所储存的能量。
battery电动机电动机通常通过电磁相互作用将电能转化为机械运动，广泛用于家用电器、工业机械和交通工具。
electric-motor电气工程电气工程研究电气与电子器件、能源系统、通信系统及控制系统的设计与分析。
electrical-engineering电网电网是将电力从生产者输送至用户的互联网络，并协调电力流动、供需平衡及系统可靠性。
electrical-grid电信电信是通过电气、无线电、光学及其他电磁系统远距离发送和接收信息的过程。
telecommunications独热编码独热编码将每个类别表示为仅有一个分量为1的二进制向量，使类别数据能够以数值形式处理。
one-hot-encoding对比学习一种通过比较相关与不相关样本，学习其相似性与差异的表征学习方法。
contrastive-learning多层感知机多层感知机是一种前馈神经网络，通过逐层的加权连接和激活函数学习非线性映射。
multilayer-perceptron多模态学习多模态学习研究如何让机器学习系统关联或整合文本、图像、音频和视频等不同形式的数据。
multimodal-learning多头注意力多头注意力通过不同的学习投影并行计算注意力，以表示序列内部或序列之间的多种关系。
multi-head-attention发电机发电机将机械能转化为电能，通常利用电磁感应原理工作。
electric-generator发明发明是创造新的技术解决方案，包括装置、材料、工艺或对现有技术的改进。
invention反向传播反向传播沿计算图高效计算梯度，从而支持神经网络及其他可微模型的训练。
backpropagation泛化（机器学习）泛化是机器学习模型在未见过的数据上有效完成任务的能力，而不只是拟合训练样本。
generalization分布偏移分布偏移是指开发预测模型所用的数据分布与评估或部署时遇到的数据分布存在差异。
distribution-shift分布式计算分布式计算协调联网计算机，在通信延迟和组件故障的条件下执行计算、管理共享数据并提供服务。
distributed-computing弗兰克·罗森布拉特美国心理学家，提出了早期可学习神经网络模型感知机，为机器学习奠定了基础。
frank-rosenblatt符号人工智能符号人工智能显式表示知识，并运用规则、逻辑和搜索来推导结论或选择行动。
symbolic-artificial-intelligence感知机感知机是一种线性分类模型及学习算法，通过调整输入特征的权重来区分类别。
perceptron高锟高锟是电气工程师，其研究确立了利用低损耗光纤进行长距离通信的可行性。
charles-k-kao高斯混合模型高斯混合模型将概率分布表示为多个高斯分量的加权组合，用于密度估计和概率聚类。
gaussian-mixture-model共享内存共享内存是多个执行主体可访问的存储空间，使其能够通过共用数据通信，而不必完全依赖显式消息。
shared-memory灌溉灌溉是在降雨或土壤储水不足时，有控制地向土地供水，以支持植物生长的措施。
irrigation光纤光纤是传导光的细玻璃或塑料波导，用于电信、传感、照明及其他光学应用。
optical-fiber过拟合过拟合是指模型学到了样本特有的模式，导致其在未见过的数据上表现不佳。
overfitting互补金属氧化物半导体CMOS是一种结合N沟道和P沟道MOS晶体管的集成电路技术，用于低功耗逻辑、存储器、模拟电路及图像传感器。
cmos互联网互联网是由相互连接的计算机网络组成的全球系统，借助TCP/IP协议族交换数据，承载万维网、电子邮件等服务。
internet回收利用回收利用通过收集、分选和再加工，将废弃材料转化为可用的原材料和产品。
recycling机器人学机器人学是研究和开发能够在物理世界中感知、行动并执行任务的机器的跨学科领域。
robotics机器学习机器学习研究从数据或经验中学习的计算方法，用于预测、发现模式、生成内容或选择行动。
machine-learning基础模型基础模型是在广泛数据上训练、可适配多种下游任务的机器学习模型，为专用人工智能系统提供共同基础。
foundation-model基因组编辑基因组编辑是对DNA序列进行靶向改变的技术，用于生物学研究、农业、生物技术和医学。
genome-editing基于人类反馈的强化学习基于人类反馈的强化学习以人类评价作为奖励来源来训练模型，常用于改善指令遵循能力及其他期望行为。
reinforcement-learning-from-human-feedback激光器激光器通过受激辐射产生光束，其方向、光谱和时间特性可控，广泛用于科研、工业和技术领域。
laser集成电路集成电路将相互连接的电子元件集成在半导体衬底上，实现处理、存储、放大或控制功能。
integrated-circuit集成学习集成学习通过自助聚合、提升、投票和堆叠等方法组合多个预测模型，以提高准确性、稳定性或不确定性估计质量。
ensemble-learning计算机计算机是一种可编程的机器，能够自动执行一系列算术运算和逻辑运算，从而处理数据。
computer计算机科学计算机科学研究计算、算法、信息处理，以及软件和计算机系统的基本原理。
computer-science计算机视觉计算机视觉研究从图像、视频及其他视觉测量数据中提取物体、场景和活动信息的计算方法。
computer-vision