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计算图计算图表示运算及其依赖关系，支持数值程序的有序执行、自动微分与优化。
computational-graph监督学习监督学习利用输入与已知目标输出配对的样本训练预测模型。
supervised-learning检索增强生成检索增强生成将信息检索与生成模型相结合，利用外部来源的信息生成回答。
retrieval-augmented-generation交叉注意力交叉注意力通过学习查询与键的匹配关系，使一组神经网络表征能够有选择地从另一组表征中提取信息。
cross-attention晶体管晶体管是一种控制电流的半导体器件，在电子电路中用作放大器或开关。
transistor聚合酶链式反应聚合酶链式反应是一种通过反复进行DNA链分离、引物结合和酶促合成，选择性扩增DNA的实验室技术。
polymerase-chain-reaction卷积神经网络一种利用共享的局部滤波器，学习图像及其他网格结构数据中模式的神经网络架构。
convolutional-neural-network决策树学习一种监督学习方法，通过从带标签的样本中构建分支规则，预测类别或数值。
decision-tree-learning开源软件开源软件提供源代码，并通过许可证授予使用、修改和再分发的权利。
open-source-software可解释人工智能可解释人工智能研究如何让人理解人工智能的行为与输出，并评估解释是否忠实反映系统的实际运作。
explainable-artificial-intelligence扩散模型通过学习逆转逐步加噪过程来生成数据的一类生成式机器学习模型。
diffusion-model雷达雷达利用无线电波探测物体，并测量其距离、方向、运动状态或物理特征。
radar锂离子电池一种可充电电池，通过锂离子在电极之间的可逆迁移来储存和释放能量。
lithium-ion-battery量子比特量子比特是具有两个能级的量子信息单元，其状态可以呈现叠加与纠缠。
qubit量子计算机利用量子叠加、量子纠缠和干涉处理量子信息并执行计算的计算机。
quantum-computer量子纠错量子纠错通过冗余编码保护量子信息，并在不测量所存储逻辑态的情况下识别错误。
quantum-error-correction量子门量子门是作用于量子比特的可逆操作，是构成量子电路的基本单元。
quantum-gate轮轮是绕轴转动的圆形部件，在运输中减少摩擦，在机械中传递力，约出现于公元前4千纪。
wheel逻辑量子比特逻辑量子比特是经过编码的量子信息单元，其物理表示支持对特定错误的检测与纠正。
logical-qubit马文·明斯基马文·明斯基是美国人工智能先驱，以神经网络研究、框架式知识表示和心智社会理论闻名。
marvin-minsky密度估计密度估计通过参数模型、非参数平滑或灵活的学习分布，从观测数据推断其背后的概率密度。
density-estimation目标检测目标检测识别图像或视频中的各个对象，并估计其位置，通常以带类别标签的边界框表示。
object-detection内燃机内燃机通过在工质内部燃烧燃料，利用产生的高温气体推动运动，将燃料能量转化为机械功。
internal-combustion-engine凝胶电泳凝胶电泳利用电场使生物分子在多孔凝胶中分离，以分析其大小、电荷和组成。
gel-electrophoresis批量归一化批量归一化利用批次统计量和可学习的缩放、偏移参数，对神经网络的激活值进行标准化，以提高训练效率。
batch-normalization朴素贝叶斯分类器一类应用贝叶斯定理的概率分类器，假设在给定类别的条件下各特征相互独立。
naive-bayes-classifier期望最大化算法一种在观测不完整或依赖未观测变量时，用于估计统计模型参数的迭代方法。
expectation-maximization-algorithm汽轮机汽轮机将高压蒸汽中的能量转化为旋转机械动力，用于发电、驱动工业机械和船舶推进。
steam-turbine迁移学习一种利用源任务或源领域的知识，改善目标任务或目标领域学习效果的机器学习方法。
transfer-learning潜在空间潜在空间是由模型定义的未观测变量或学习表征的取值空间，用于描述、重建或生成数据。
latent-space欠拟合欠拟合是指模型未能捕捉训练数据中的重要规律，导致其在训练样本和未见样本上的预测表现均不佳。
underfitting强化学习强化学习是一种机器学习方法，智能体通过与环境交互或利用已有经验，优化累积奖励，学习决策策略。
reinforcement-learning缺失数据插补缺失数据插补以合理值替代缺失观测，同时考虑缺失机制假设，并在必要时计入统计不确定性。
missing-data-imputation热机热机将输入的热能部分转化为机械功，其转换效率受到热力学定律的限制。
heat-engine人工神经网络由相互连接的单元组成的计算模型，通过调整数值参数学习模式，用于预测、表征学习和数据生成。
artificial-neural-network人工智能人工智能是计算机科学的一个领域，致力于构建能完成推理、学习、感知和语言等与人类智能相关任务的系统。
artificial-intelligence人工智能幻觉人工智能幻觉是指系统生成看似可信、实则错误、缺乏证据支持或与输入不一致的内容。
ai-hallucination软件文档软件文档向用户、开发者和维护者说明软件系统的需求、设计、接口、运行与使用方法。
software-documentation莎草纸莎草纸是古埃及发明的一种植物性书写材料，曾广泛用于古代地中海地区。
papyrus上下文窗口上下文窗口是语言模型在一次生成请求中可使用的词元化信息的容量上限。
context-window上下文学习上下文学习是模型利用输入中的示例或指令调整预测，而不更新自身参数的能力。
in-context-learning深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通常利用具有多个处理层的神经网络来学习数据的分层表征。
deep-learning深蓝（国际象棋计算机）深蓝是IBM开发的国际象棋超级计算机，1997年在六局比赛中击败了时任世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
deep-blue神经网络缩放定律描述神经网络性能如何随模型规模、训练数据量和计算资源变化的经验关系。
neural-scaling-law神经网络推理神经网络推理是运行已训练的神经网络，根据输入数据产生预测或生成结果的过程，通常不更新模型参数。
neural-network-inference生成对抗网络生成对抗网络通过生成器与判别器之间的竞争，学习合成数据。
generative-adversarial-network生成式人工智能生成式人工智能通过学习数据中的模式，生成文本、图像、音频及其他内容。
generative-artificial-intelligence生成式预训练Transformer生成式预训练Transformer是通过训练来预测和生成序列的模型，也是GPT语言模型家族的基础。
generative-pre-trained-transformer生命周期评价生命周期评价用于评估产品和服务在整个生命周期中可能产生的环境影响。
life-cycle-assessment时序差分学习一类利用奖励和相邻时刻对未来结果的估计之差来更新预测的学习方法。
temporal-difference-learning视觉Transformer将图像表示为图像块序列，并通过Transformer层进行视觉识别和表征学习的神经网络架构。
vision-transformer数据科学数据科学融合统计推理、计算与领域知识，从数据中提取信息，为研究和决策提供支持。
data-science数据库数据库是有组织的数据集合，通常由数据库管理系统维护，以便高效访问、修改和受控使用。
database数据挖掘数据挖掘运用计算和统计方法，从数据集中发现模式、关系并构建预测模型。
data-mining数据泄漏（机器学习）数据泄漏指预测或评估时本不应可用的信息影响了模型开发，导致报告的性能具有误导性。
data-leakage数据隐私数据隐私关注如何恰当地收集、使用、披露和保护与个人有关的信息。
data-privacy数据增强数据增强通过变换或组合现有数据生成额外训练样本，帮助模型学习有用的不变性并提升泛化能力。
data-augmentation数据治理数据治理确立组织在数据全生命周期管理中的决策权限、职责、政策和控制措施。
data-governance数字鸿沟数字鸿沟指获取数字技术、使用所需技能与条件，以及从使用中获益等方面的不平等。
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