人工智能 中英文翻译(升序排列)
mysql order by中文排序规则-概述说明以及解释
mysql order by中文排序规则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述MySQL是一种广泛应用于数据库管理系统的开源软件，它支持多种数据类型包括文字字符类型。
在实际应用过程中，我们经常会遇到需要对中文数据进行排序的情况。
然而，由于中文字符的特殊性，传统的排序规则并不能直接适用于中文字符排序。
因此，本文将重点介绍MySQL中文排序规则的概念和应用，帮助读者更好地理解如何在MySQL中对中文数据进行排序。
MySQL中文排序规则的理解和运用将有助于提高数据库查询的效率和准确性，进而提升数据库管理的整体水平。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将首先介绍MySQL中的ORDER BY语句的基本概念和用法，包括对数据进行排序的方式和语法示例。
接着，我们将重点讨论中文排序规则在数据库中的重要性，探讨其对数据排序和检索的影响。
然后，我们将详细分析在MySQL中如何应用中文排序规则，包括配置数据库和查询语句的示例。
最后，我们将总结中文排序规则对数据库应用的影响，探讨MySQL中文排序规则的优势和展望未来的发展方向。
通过本文的阐述，读者将更深入地了解中文排序规则在数据库中的重要性和应用方法。
1.3 目的本篇文章的主要目的在于探讨MySQL中文排序规则的重要性和应用。
通过了解和掌握MySQL中文排序规则，可以更好地理解和利用数据库中文数据的排序和检索功能。
同时，本文也旨在帮助读者了解中文数据在数据库中的排序机制，提高数据库查询的效率和准确性。
最终，希望通过本文的介绍，读者能够更好地应用MySQL中文排序规则，提升数据库操作的效率和准确性。
2.正文2.1 MySQL中的ORDER BY语句在MySQL中，ORDER BY语句用于对查询结果进行排序。
通过ORDER BY语句，我们可以按照一个或多个列的值对结果集进行排序。
在默认情况下，ORDER BY将按照升序方式对列进行排序，也可以使用DESC 关键字来指定降序排序。
计算机基础知识单选题(117题)
~DE38
~5EB8
~7E58}
下列关于计算机病毒的叙述中，正确的是________。
{~反病毒软件可以查、杀任何种类的病毒
~计算机病毒是一种被破坏了的程序
=反病毒软件必须随着新病毒的出现而升级，提高查、杀病毒的功能
~感染过计算机病毒的计算机具有对该病毒的免疫性}
=计算机病毒可以通过读写U盘、光盘或Internet网络进行传播
~计算机病毒是通过电力网进行传播的
~计算机病毒是由于软盘片表面不清洁而造成的。}
计算机的应用领域可大致分为6个方面，下列选项中属于这几项的是______。
{~计算机辅助教学、专家系统、人工智能
~工程计算机、数据结构、文字处理
{=电子管 ~晶体管 ~集成电路 ~大规模集成电路}
计算机能够自动地按照人们的意图进行工作的最基本思想是程序存储，这个思想是由______提出来的。
{~布尔 ~图灵 =冯•诺依曼 ~爱因斯坦}
在汉字库中查找汉字时，输入的是汉字的机内码，输出的是汉字的______。
{~交换码 ~信息码 ~外码 =字形码 }
第3代电子计算机使用的电子元件是______。
{~晶体管 ~电子管 =中、小规模集成电路 ~大规模和超大规模集成电路}
汉字国标码规定的汉字编码每个汉字用______个字节表示。
{~1 =2 ~3 ~4}
计算机网络的应用越来越普遍, 它的最大好处在于______。
{~节省人力 ~存储容量扩大 =可实现资源共享 ~使信息存取速度提高}
1983年，我国第一台亿次巨型电子计算机诞生了，它的名称是______。
{~东方红 ~神威 ~曙光 =银河}
心得体会 人工智能课程收获
人工智能课程收获人工智能课程收获人工智能学习心得今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。
我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。
如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。
目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。
我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
第二篇、人工智能课程知识总结人工智能课程收获Agent：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。
感知信息：表示任意给定时刻Agent的感知输入/感知序列：该Agent 所收到的所有输入数据的完整历史Agent函数：把任意给定感知序列映射到Agent行动的描述/Agent程序：抽象的Agent函数的一个具体实现，该程序在Agent自身结构上运行。
性能度量：通常由理性设计者给出，根据实际在所处的环境中希望得到的结果来设计度量，而不是根据Agent应该表现的行为。
理性的判断取决于：性能度量、Agent对环境的先验知识、Agent可执行的行动、Agent到那时为止的感知序列。
理性Agent应该选择期望能使其性能度量最大化的行动。
任务环境的属性:完全可观察的vs部分可观察的；确定性的vs随机的；片段式的vs延续式的；静态的vs动态的；离散的vs连续的；单Agentvs多Agent。
(会议管理)CS专业重要国际学术会议
ACM/IFIP/USENIX中间件国际会议
58.
ACMInternational Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing
MobiHoc
ACM移动自组织网络与计算国际会议
59.
InternationalConference on MobileSystems,Applications,andServices
ICCCN
计算机通信和网络国际会议
45.
International Conference on Distributed Computing Systems
ICDCS
分布式计算系统国际会议
46.
IEEEInternational Conference on Data Engineering
ICDE
IEEE数据工程国际会议
EUROCRYPT
加密技术的理论与应用国际会议
37.
The AnnualConference of the European Association for Computer Graphics
Eurographics
计算机图形学欧洲协会年度会议
38.
ACMEUROSYSConference
EUROSYS
11.
International Conference on Computer Vision
ICCV
计算机视觉国际会议
12.
IEEE International Conference on Network Protocols
ICNP
IEEE网络协议国际会议
13.
IEEE International Conference on Computer Communication
计算机科学与导论题库
1. ____A____被公认为是制造出机械计算机的第一人。
A. 帕斯卡(B.Pascal) B. 莱布尼茨(G.W.Leibniz)C. 沃尔斯(N.Wirth)D. 巴贝奇(C.Babbage)2. __D____第一次在布尔代数和继电器开关电路之间架起了桥梁，以脉冲方式处理信息的继电器开关，从理论到技术彻底改变了数字电路的设计。
A. 斯蒂比兹(G.Stibitz)B. 楚泽(K.Zuse)C. 艾肯(H.Aiken)）D. 香农(C.Shannon)3. __C____被称为人工智能之父。
A. 香农(C.Shannon)B. 布尔(G.Boole)C. 图灵(A.Turing)D. 冯.诺依曼(J.V.Nouma)4. 以下____C__不是冯·诺依曼模型具有的特点。
A．采用存储程序方式B．指令由操作码和地址组成C. 机器以存储器为中心D. 数据以二进制表示。
5. 一个计算机系统最基本的组成是____C__。
A．ALU，控制器，指令寄存器B．CPU，主存储器，I/O 子系统C. 主机，主存储器，外部设备D. 主机，存储器，I/O 子系统6. 16 位字长的机器，其可访问物理地址大小为__A_____。
A. 64KB. 64MC. 16KD. 16M7. 以下总线中，_______总线带宽最大。
A. PC/ATB. EISAC. PCI、D. AGP8. 以下______不是输入输出接口的基本功能。
A. 数据的缓冲B. 数据的转换C. 提供外设和接口的状态D. 控制外设完成与主机之间的数据传输9. 以下关于操作系统的描述中，___B___最为完整。
.A. 操作系统提供人机接口及GUI 界面B. 操作系统是扩展的虚拟机及资源管理器C. 操作系统是设备无关软件的集合D. 操作系统是提供操作管理的程序的集合10. 以下操作系统中，_B______具有强大的通信与网络功能。
A. WindowsB. LinuxC. AndroidD. Chrome OS11. 以下关于进程的描述，不正确的是_B____。
机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇
机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。
AI（人工智能）术语中英文对照表
AI（人工智能）术语中英文对照表缩写英语汉语A网课代上Activation Function激活函数Adversarial Networks对抗网络Affine Layer仿射层agent代理/智能体algorithm算法alpha-beta pruningα-β剪枝anomaly detection异常检测approximation近似AGI Artificial General Intelligence通用人工智能AI Artificial Intelligence人工智能association analysis关联分析attention mechanism注意机制autoencoder自编码器ASR automatic speech recognition自动语音识别automatic summarization自动摘要average gradient平均梯度Average-Pooling平均池化BBP backpropagation反向传播BPTT Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播BN Batch Normalization分批标准化Bayesian network贝叶斯网络Bias-Variance Dilemma偏差/方差困境Bi-LSTM Bi-directional Long-Short TermMemory双向长短期记忆bias偏置/偏差big data大数据Boltzmann machine玻尔兹曼机CCPU Central Processing Unit中央处理器chunk词块clustering聚类cluster analysis聚类分析co-adapting共适应co-occurrence共现Computation Cost计算成本Computational Linguistics计算语言学computer vision计算机视觉concept drift概念漂移CRF conditional random field条件随机域/场convergence收敛CA conversational agent会话代理convexity凸性CNN convolutional neural network卷积神经网络Cost Function成本函数cross entropy交叉熵DDecision Boundary决策边界Decision Trees决策树DBN Deep Belief Network深度信念网络DCGAN Deep Convolutional GenerativeAdversarial Network深度卷积生成对抗网络DL deep learning深度学习DNN deep neural network深度神经网络Deep Q-Learning深度Q学习DQN Deep Q-Network深度Q网络DNC differentiable neural computer可微分神经计算机dimensionality reduction algorithm降维算法discriminative model判别模型discriminator判别器divergence散度domain adaption领域自适应DropoutDynamic Fusion动态融合EEmbedding嵌入emotional analysis情绪分析End-to-End端到端EM Expectation-Maximization期望最大化Exploding GradientProblem梯度爆炸问题ELM Extreme Learning Machine超限学习机FFAIR Facebook Artificial IntelligenceResearchFacebook人工智能研究所factorization因子分解feature engineering特征工程Featured Learning特征学习Feedforward Neural Networks前馈神经网络Ggame theory博弈论GMM Gaussian Mixture Model高斯混合模型GA Genetic Algorithm遗传算法Generalization泛化GAN Generative Adversarial Networks生成对抗网络Generative Model生成模型Generator生成器Global Optimization全局优化GNMT Google Neural Machine Translation谷歌神经机器翻译Gradient Descent梯度下降graph theory图论GPU graphics processing unit 图形处理单元/图形处理器HHDM hidden dynamic model隐动态模型hidden layer隐藏层HMM Hidden Markov Model隐马尔可夫模型hybrid computing混合计算hyperparameter超参数IICA Independent Component Analysis独立成分分析input输入ICML International Conference for Machine Learning国际机器学习大会language phenomena语言现象latent dirichlet allocation隐含狄利克雷分布JJSD Jensen-Shannon Divergence JS距离KK-Means Clustering K-均值聚类K-NN K-Nearest Neighbours AlgorithmK-最近邻算法Knowledge Representation知识表征KB knowledge base知识库LLatent Dirichlet Allocation隐狄利克雷分布LSA latent semantic analysis潜在语义分析learner学习器Linear Regression线性回归log likelihood对数似然Logistic Regression Logistic回归LSTM Long-Short Term Memory长短期记忆loss损失MMT machine translation机器翻译Max-Pooling最大池化Maximum Likelihood最大似然minimax game最小最大博弈Momentum动量MLP Multilayer Perceptron多层感知器multi-document summarization多文档摘要MLP multi layered perceptron多层感知器multimodal learning多模态学习multiple linear regression多元线性回归NNaive Bayes Classifier朴素贝叶斯分类器named entity recognition命名实体识别Nash equilibrium纳什均衡NLG natural language generation自然语言生成NLP natural language processing自然语言处理NLL Negative Log Likelihood负对数似然NMT Neural Machine Translation神经机器翻译NTM Neural Turing Machine神经图灵机NCE noise-contrastive estimation噪音对比估计non-convex optimization非凸优化non-negative matrix factorization非负矩阵分解Non-Saturating Game非饱和博弈Oobjective function目标函数Off-Policy离策略On-Policy在策略one shot learning一次性学习output输出PParameter参数parse tree解析树part-of-speech tagging词性标注PSO Particle Swarm Optimization粒子群优化算法perceptron感知器polarity detection极性检测pooling池化PPGN Plug and Play Generative Network即插即用生成网络PCA principal component analysis主成分分析Probability Graphical Model概率图模型QQNN Quantized Neural Network量子化神经网络quantum computer量子计算机Quantum Computing量子计算RRBF Radial Basis Function径向基函数Random Forest Algorithm随机森林算法ReLU Rectified Linear Unit 线性修正单元/线性修正函数RNN Recurrent Neural Network循环神经网络recursive neural network递归神经网络RL reinforcement learning强化学习representation表征representation learning表征学习Residual Mapping残差映射Residual Network残差网络RBM Restricted Boltzmann Machine受限玻尔兹曼机Robot机器人Robustness稳健性RE Rule Engine规则引擎Ssaddle point鞍点Self-Driving自动驾驶SOM self organised map自组织映射Semi-Supervised Learning半监督学习sentiment analysis情感分析SLAM simultaneous localization and mapping同步定位与地图构建SVD Singular Value Decomposition奇异值分解Spectral Clustering谱聚类Speech Recognition语音识别SGD stochastic gradient descent随机梯度下降supervised learning监督学习SVM Support Vector Machine支持向量机synset同义词集Tt-SNE T-Distribution Stochastic Neighbour EmbeddingT-分布随机近邻嵌入tensor张量TPU Tensor Processing Units张量处理单元the least square method最小二乘法Threshold阙值Time Step时间步骤tokenization标记化treebank树库transfer learning迁移学习Turing Machine图灵机Uunsupervised learning无监督学习VVanishing Gradient Problem梯度消失问题VC Theory Vapnik–Chervonenkis theory 万普尼克-泽范兰杰斯理论von Neumann architecture 冯·诺伊曼架构/结构WWGAN Wasserstein GANW weight权重word embedding词嵌入WSD word sense disambiguation词义消歧XYZZSL zero-shot learning零次学习zero-data learning零数据学习。
人工智能术语中英文对照
boundary mutation 边界变异
building block hypothesis 基因块假设,积木块假设
cell 细胞
character genes 符号编码基因
chromosome 染色体
classifier system,CS 分类器系统
reproduction 复制
ribonucleic acid,RNA 核糖核酸
robustness 稳健性
roulette wheel selection 赌盘选择
scaling with sigma truncation O~截断尺度变换
schema 模式
schema defining length 模式定义长度
function optimization 函数最优化
GA deceptive problem 遗传算法欺骗问题
Gaussian mutation 高斯变异
gene 基因
generation gap 代沟
genetic algorithms,GAs 遗传算法
genetic operators 遗传算子
population size 群体大小
power law scaling 乘幂尺度变换
premature convergence 早熟现象,早期收敛
preselection 预选择
probabilistic algorithms 概率算法
probabilistic operator 概率算子
random walks 随机游走
rank-based model 排序选择模型
人工智能柴玉梅版第二章知识整理
问题：指事件或事物的已知或当前状态与目标状态之间的有差异。
问题求解：指在一定的控制策略下，通过一系列的操作或运算来改变问题的状态，使之与目标状态接近或一直。
问题求解所需的知识（求解框架）：叙述性知识、描述客观事物的特点及关系。
过程性知识、通常是解决问题的操作步骤和过程的知识，也称为操作性知识。
控制性知识、求解问题的方法和技巧的知识，确定解决问题的策略。
知识表示:研究在计算机中如何用最合适的形式表示问题求解过程中所需要的各种知识，包括构成问题求解框架的全部知识。
常用的知识表示形式:状态空间图，与或图，谓词逻辑，产生式，框架，语义网络盲目搜索：无向导的搜索，也称穷举搜素。
在搜索过程中，没有任何背景知识作指导，不考虑任何与解有关的信息，随机地或按预先规定的顺序（如广度优先和深度优先）机械地生成树的节点，并判断是否为解，直到找到解或证明问题无解为止。
特点：搜索效率太低，所以在实际中往往是不可行的。
启发函数：通过函数计算来评价每种选择的价值大小，用以指导搜索过程。
启发式搜索：利用问题本身的“启发性信息”不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着问题本身最希望的方向进行，加速问题的求解并找到最优解。
特点：重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展。
启发式搜索—全局择优算法：也叫做最好优先搜索，在启发性知识导航下的广度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成而为考察的节点，对其中的每个节点x计算启发函数h（x）,从全部节点中选出最优节点进行扩展，而不管这个结点出现的搜索树的什么地方。
步1、把初始几点S。
放入OPEN表中，计算h(S。
)；步2、若OPEN表为空，则搜索失败，退出。
步3、否则，移出OPEN表中第一节点N放入CLOSED表中，并冠以序号n;步4、若目标结点S。
=N，则搜索成功，利用CLOSED表中的返回指针找出S。
到N的路径即为所求解，退出。
步5、若N不可扩展，则转步2；步6、否则，扩展N，计算N的每个子节点x的启发函数h(x)，并将N所有子节点x配以指向N的返回指针后放入OPEN表中，依据启发函数值h(x)对节点的计算，对OPEN表中所有节点按其启发函数值的大小以升序排列，转步2.局部择优：是启发性知识导航下的深度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成为为考察的节点，对其中新生成的每个子节点x计算启发函数h(x),从全部子节点中选出最优节点进行扩展，其选择下一个要考察的结点的范围是刚刚生成的全部子节点。
2022-2023学年教科版(2019)必修1高一(上)综合信息技术试卷+答案解析(附后)
2022-2023学年教科版（2019）必修1高一（上）综合信息技术试卷1. 有下面一段程序：p=[2，1，3，4，5]c=0for i in range（2，6，2 ）：if p[i-2]+p[i-1]==p[i]：c+=1print（c ）执行该段程序后，计算机显示的是（ ）A. 1B. 2C. 3D. 42. 使用UltaEdit软件查看字符内码，部分界面如图所示。
下列说法正确的是（ ）A. 字符“H”的十六进制内码值是4CHB. 字符“J”内码值的二进制表示为01001010BC. “冬奥会@”这些字符的内码共8个字节D. 字符“2”内码值的十进制表示为23. 把二进制数10001 转换成十进制数是（ ）A. 17B. 15C. 19D. 134. 有如下Python程序段s=“aabbccabc“st=s[1]for i in range（1，len（s））：if len（st）==0 or s[i]!=st[len（st）-1]：st=st+s[i]else：st=st[0：len（st）-1]print（st）运行该段代码后，输出结果为（ ）A. abcB. abcabcC. ababcD. aabbc5. “最强大脑”游戏问题的算法分析：显示游戏规则，显示物品以及编号，屏幕停留10秒；随机出题，给出物品，回答编号；判断回答是否正确，如果正确，则答对的题数加1。
重复以上步骤，直到答完5道题；显示答对的题数（ ）import random；import time；import osprint（“你好，现在你有10 秒钟的时间记忆下列物品及其编号“）things=[“苹果“，“香蕉“，“橙子“，“梨子“，“猕猴桃“，“柚子“，“猴魁“，“铁观音“，“彩蛋“，“复活节“]for i in range（10）：print（i,“：“，）；#在屏幕上显示编号及物品名称time.sleep（10）#延时10 秒os.system（“cls“）#清屏幕，隐去编号及物品n=0#记录答对的题数，初值为0t2=random.sample（，5）#随机抽出5 个物品for i in t2：#出5 题ans=int（input（i+“的编号是：“））#输入编号答题if i== ：n=n+1#如果回答正确，答对的题数加1print（“\n 你一共答对了“，n,“次“）#屏幕显示答对的题数input（“\n 按回车键结束程序“）A. ①things[i]②things ③things[ans]B. ①things ②things ③things[i]C. ①things[i]②things[i]③things[ans]D. ①things[ans]②things[ans]③things[i]6. 下列用字母表示法表示十六进制的数是（ ）A. 101BB. 101OC. 101DD. 101H7. 下列十进制数与二进制100000等值的是（ ）A. 30B. 31C. 32D. 338. 某算法的VB程序段如下：key=randint（0，3）*2+13i,j,c=0，len（a）–1，0while i＜=j：m=（i+j+1）//2if a[m]＞=key：i=m+1else：j=m-1列表a=[23，21，19，18，16，15，14，11]，该程序段执行后，下列说法不正确的是（ ）A. i的值为j+1B. i的值可能是8C. j的值可能是5D. c的值一定是39. 下列有关进制与字符编码的描述，正确的是（ ）A. 十进制数98，转为七进制数表示为：170B. 任意进制的一个数n,若末尾为0，该数转为十进制一定是偶数C. 用n位二进制数给m种不同的信息编码，则必满足2^n≥mD. 汉字在计算机内部编码采用十六进制编码，英文字符在计算机内部ASCII编码10. 某加密程序的代码如下：sl=input（“请输入明文：“）q=“1357902468“；S2=““for ch in sl：if“0“＜=ch＜=“9“：s2+=q[int（ch）]elif“a“＜=ch＜=“z“：s2+=chr（（ord（ch）-ord（“a“）+2）%26+ord（“a“））else：s2+=chprint（s2）运行该程序，输入s1的值为“**************“，则输出结果为（ ）A. **************B. **************C.************** D. **************11. 下列程序，运行结果为______。
AI技术用于语言翻译的最佳实践与技术分享
AI技术用于语言翻译的最佳实践与技术分享一、引言随着人们在全球范围内的交流日益增多，语言翻译成为一项重要的工具和技术。
传统的语言翻译存在着种种挑战，例如时间成本高、准确度低等。
然而，人工智能（AI）技术的快速发展为语言翻译提供了新的解决方案。
本文将详细介绍如何利用AI技术进行语言翻译，并分享最佳实践。
二、基础概念与原理1. AI技术简介人工智能是模拟人类智能行为的科学和工程领域。
它涉及到机器学习、自然语言处理以及数据分析等多个学科。
在语言翻译领域，AI技术主要通过机器学习算法来实现。
2. 机器学习与神经网络机器学习是指计算机通过从数据中不断“学习”来改善性能，并自动调整程序以适应新输入的过程。
神经网络作为一种常见的机器学习方法，在语言翻译中发挥了重要作用。
三、AI技术在语言翻译中的应用1. 传统机器翻译（MT）与统计机器翻译（SMT）传统机器翻译是通过构建一个基于规则和词典的系统来实现的。
然而，这种方法需要大量的人工参与和规则编写，且准确度较低。
统计机器翻译则是利用大量的双语句子进行训练，并利用统计模型对未知句子进行翻译。
2. 神经机器翻译（NMT）神经机器翻译是利用神经网络模型来进行语言翻译的新方法。
相比于传统方法，NMT具有更好的表达能力和处理能力，能够更好地捕获句子中的上下文信息，并且准确度更高。
3. 远程监督学习远程监督学习是一种使用来自互联网上公开可访问的双语数据进行训练的方法。
它可以大大降低数据收集和标注成本，并提升模型性能。
远程监督学习在AI技术用于语言翻译中发挥了重要作用。
四、最佳实践与技术分享1. 数据预处理在使用AI技术进行语言翻译之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括对文本进行切分、标注句子边界、标准化等操作，以提高模型的性能。
2. 模型选择与训练选择适当的翻译模型是确保语言翻译准确的关键。
常见的翻译模型包括RNN （循环神经网络）、LSTM（长时记忆网络）和Transformer。
人工智能英汉
人工智能英汉Aβα-Pruning, βα-剪枝, (2) Acceleration Coefficient, 加速系数, (8) Activation Function, 激活函数, (4) Adaptive Linear Neuron, 自适应线性神经元,(4)Adenine, 腺嘌呤, (11)Agent, 智能体, (6)Agent Communication Language, 智能体通信语言, (11)Agent-Oriented Programming, 面向智能体的程序设计, (6)Agglomerative Hierarchical Clustering, 凝聚层次聚类, (5)Analogism, 类比推理, (5)And/Or Graph, 与或图, (2)Ant Colony Optimization (ACO), 蚁群优化算法, (8)Ant Colony System (ACS), 蚁群系统, (8) Ant-Cycle Model, 蚁周模型, (8)Ant-Density Model, 蚁密模型, (8)Ant-Quantity Model, 蚁量模型, (8)Ant Systems, 蚂蚁系统, (8)Applied Artificial Intelligence, 应用人工智能, (1)Approximate Nondeterministic Tree Search (ANTS), 近似非确定树搜索, (8) Artificial Ant, 人工蚂蚁, (8)Artificial Intelligence (AI), 人工智能, (1) Artificial Neural Network (ANN), 人工神经网络, (1), (3)Artificial Neural System, 人工神经系统，(3) Artificial Neuron, 人工神经元, (3) Associative Memory, 联想记忆, (4) Asynchronous Mode, 异步模式, (4) Attractor, 吸引子, (4)Automatic Theorem Proving, 自动定理证明,(1)Automatic Programming, 自动程序设计, (1) Average Reward, 平均收益, (6) Axon, 轴突, (4)Axon Hillock, 轴突丘, (4)BBackward Chain Reasoning, 逆向推理, (3) Bayesian Belief Network, 贝叶斯信念网, (5) Bayesian Decision, 贝叶斯决策, (3) Bayesian Learning, 贝叶斯学习, (5) Bayesian Network贝叶斯网, (5)Bayesian Rule, 贝叶斯规则, (3)Bayesian Statistics, 贝叶斯统计学, (3) Biconditional, 双条件, (3)Bi-Directional Reasoning, 双向推理, (3) Biological Neuron, 生物神经元, (4) Biological Neural System, 生物神经系统, (4) Blackboard System, 黑板系统, (8)Blind Search, 盲目搜索, (2)Boltzmann Machine, 波尔兹曼机, (3) Boltzmann-Gibbs Distribution, 波尔兹曼-吉布斯分布, (3)Bottom-Up, 自下而上, (4)Building Block Hypotheses, 构造块假说, (7) CCell Body, 细胞体, (3)Cell Membrane, 细胞膜, (3)Cell Nucleus, 细胞核, (3)Certainty Factor, 可信度, (3)Child Machine, 婴儿机器, (1)Chinese Room, 中文屋, (1) Chromosome, 染色体, (6)Class-conditional Probability, 类条件概率,(3), (5)Classifier System, 分类系统, (6)Clause, 子句, (3)Cluster, 簇, (5)Clustering Analysis, 聚类分析, (5) Cognitive Science, 认知科学, (1) Combination Function, 整合函数, (4) Combinatorial Optimization, 组合优化, (2) Competitive Learning, 竞争学习, (4) Complementary Base, 互补碱基, (11) Computer Games, 计算机博弈, (1) Computer Vision, 计算机视觉, (1)Conflict Resolution, 冲突消解, (3) Conjunction, 合取, (3)Conjunctive Normal Form (CNF), 合取范式,(3)Collapse, 坍缩, (11)Connectionism, 连接主义, (3) Connective, 连接词, (3)Content Addressable Memory, 联想记忆, (4) Control Policy, 控制策略, (6)Crossover, 交叉, (7)Cytosine, 胞嘧啶, (11)DData Mining, 数据挖掘, (1)Decision Tree, 决策树, (5) Decoherence, 消相干, (11)Deduction, 演绎, (3)Default Reasoning, 默认推理（缺省推理）,(3)Defining Length, 定义长度, (7)Rule (Delta Rule), 德尔塔规则, 18(3) Deliberative Agent, 慎思型智能体, (6) Dempster-Shafer Theory, 证据理论, (3) Dendrites, 树突, (4)Deoxyribonucleic Acid (DNA), 脱氧核糖核酸, (6), (11)Disjunction, 析取, (3)Distributed Artificial Intelligence (DAI), 分布式人工智能, (1)Distributed Expert Systems, 分布式专家系统,(9)Divisive Hierarchical Clustering, 分裂层次聚类, (5)DNA Computer, DNA计算机, (11)DNA Computing, DNA计算, (11) Discounted Cumulative Reward, 累计折扣收益, (6)Domain Expert, 领域专家, (10) Dominance Operation, 显性操作, (7) Double Helix, 双螺旋结构, (11)Dynamical Network, 动态网络, (3)E8-Puzzle Problem, 八数码问题, (2) Eletro-Optical Hybrid Computer, 光电混合机, (11)Elitist strategy for ant systems (EAS), 精化蚂蚁系统, (8)Energy Function, 能量函数, (3) Entailment, 永真蕴含, (3) Entanglement, 纠缠, (11)Entropy, 熵, (5)Equivalence, 等价式, (3)Error Back-Propagation, 误差反向传播, (4) Evaluation Function, 评估函数, (6) Evidence Theory, 证据理论, (3) Evolution, 进化, (7)Evolution Strategies (ES), 进化策略, (7) Evolutionary Algorithms (EA), 进化算法, (7) Evolutionary Computation (EC), 进化计算,(7)Evolutionary Programming (EP), 进化规划,(7)Existential Quantification, 存在量词, (3) Expert System, 专家系统, (1)Expert System Shell, 专家系统外壳, (9) Explanation-Based Learning, 解释学习, (5) Explanation Facility, 解释机构, (9)FFactoring, 因子分解, (11)Feedback Network, 反馈型网络, (4) Feedforward Network, 前馈型网络, (1) Feasible Solution, 可行解, (2)Finite Horizon Reward, 横向有限收益, (6) First-order Logic, 一阶谓词逻辑, (3) Fitness, 适应度, (7)Forward Chain Reasoning, 正向推理, (3) Frame Problem, 框架问题, (1)Framework Theory, 框架理论, (3)Free-Space Optical Interconnect, 自由空间光互连, (11)Fuzziness, 模糊性, (3)Fuzzy Logic, 模糊逻辑, (3)Fuzzy Reasoning, 模糊推理, (3)Fuzzy Relation, 模糊关系, (3)Fuzzy Set, 模糊集, (3)GGame Theory, 博弈论, (8)Gene, 基因, (7)Generation, 代, (6)Genetic Algorithms, 遗传算法, (7)Genetic Programming, 遗传规划（遗传编程）,(7)Global Search, 全局搜索, (2)Gradient Descent, 梯度下降, (4)Graph Search, 图搜索, (2)Group Rationality, 群体理性, (8) Guanine, 鸟嘌呤, (11)HHanoi Problem, 梵塔问题, (2)Hebbrian Learning, 赫伯学习, (4)Heuristic Information, 启发式信息, (2) Heuristic Search, 启发式搜索, (2)Hidden Layer, 隐含层, (4)Hierarchical Clustering, 层次聚类, (5) Holographic Memory, 全息存储, (11) Hopfield Network, 霍普菲尔德网络, (4) Hybrid Agent, 混合型智能体, (6)Hype-Cube Framework, 超立方体框架, (8)IImplication, 蕴含, (3)Implicit Parallelism, 隐并行性, (7) Individual, 个体, (6)Individual Rationality, 个体理性, (8) Induction, 归纳, (3)Inductive Learning, 归纳学习, (5) Inference Engine, 推理机, (9)Information Gain, 信息增益, (3)Input Layer, 输入层, (4)Interpolation, 插值, (4)Intelligence, 智能, (1)Intelligent Control, 智能控制, (1) Intelligent Decision Supporting System (IDSS), 智能决策支持系统，(1) Inversion Operation, 倒位操作, (7)JJoint Probability Distribution, 联合概率分布,(5) KK-means, K-均值, (5)K-medoids, K-中心点, (3)Knowledge, 知识, (3)Knowledge Acquisition, 知识获取, (9) Knowledge Base, 知识库, (9)Knowledge Discovery, 知识发现, (1) Knowledge Engineering, 知识工程, (1) Knowledge Engineer, 知识工程师, (9) Knowledge Engineering Language, 知识工程语言, (9)Knowledge Interchange Format (KIF), 知识交换格式, (8)Knowledge Query and ManipulationLanguage (KQML), 知识查询与操纵语言，(8)Knowledge Representation, 知识表示, (3)LLearning, 学习, (3)Learning by Analog, 类比学习, (5) Learning Factor, 学习因子, (8)Learning from Instruction, 指导式学习, (5) Learning Rate, 学习率, (6)Least Mean Squared (LSM), 最小均方误差,(4)Linear Function, 线性函数, (3)List Processing Language (LISP), 表处理语言, (10)Literal, 文字, (3)Local Search, 局部搜索, (2)Logic, 逻辑, (3)Lyapunov Theorem, 李亚普罗夫定理, (4) Lyapunov Function, 李亚普罗夫函数, (4)MMachine Learning, 机器学习, (1), (5) Markov Decision Process (MDP), 马尔科夫决策过程, (6)Markov Chain Model, 马尔科夫链模型, (7) Maximum A Posteriori (MAP), 极大后验概率估计, (5)Maxmin Search, 极大极小搜索, (2)MAX-MIN Ant Systems (MMAS), 最大最小蚂蚁系统, (8)Membership, 隶属度, (3)Membership Function, 隶属函数, (3) Metaheuristic Search, 元启发式搜索, (2) Metagame Theory, 元博弈理论, (8) Mexican Hat Function, 墨西哥草帽函数, (4) Migration Operation, 迁移操作, (7) Minimum Description Length (MDL), 最小描述长度, (5)Minimum Squared Error (MSE), 最小二乘法,(4)Mobile Agent, 移动智能体, (6)Model-based Methods, 基于模型的方法, (6) Model-free Methods, 模型无关方法, (6) Modern Heuristic Search, 现代启发式搜索,(2)Monotonic Reasoning, 单调推理, (3)Most General Unification (MGU), 最一般合一, (3)Multi-Agent Systems, 多智能体系统, (8) Multi-Layer Perceptron, 多层感知器, (4) Mutation, 突变, (6)Myelin Sheath, 髓鞘, (4)(μ+1)-ES, (μ+1) -进化规划, (7)(μ+λ)-ES, (μ+λ) -进化规划, (7) (μ,λ)-ES, (μ,λ) -进化规划, (7)NNaïve Bayesian Classifiers, 朴素贝叶斯分类器, (5)Natural Deduction, 自然演绎推理, (3) Natural Language Processing, 自然语言处理,(1)Negation, 否定, (3)Network Architecture, 网络结构, (6)Neural Cell, 神经细胞, (4)Neural Optimization, 神经优化, (4) Neuron, 神经元, (4)Neuron Computing, 神经计算, (4)Neuron Computation, 神经计算, (4)Neuron Computer, 神经计算机, (4) Niche Operation, 生态操作, (7) Nitrogenous base, 碱基, (11)Non-Linear Dynamical System, 非线性动力系统, (4)Non-Monotonic Reasoning, 非单调推理, (3) Nouvelle Artificial Intelligence, 行为智能,(6)OOccam’s Razor, 奥坎姆剃刀, (5)(1+1)-ES, (1+1) -进化规划, (7)Optical Computation, 光计算, (11)Optical Computing, 光计算, (11)Optical Computer, 光计算机, (11)Optical Fiber, 光纤, (11)Optical Waveguide, 光波导, (11)Optical Interconnect, 光互连, (11) Optimization, 优化, (2)Optimal Solution, 最优解, (2)Orthogonal Sum, 正交和, (3)Output Layer, 输出层, (4)Outer Product, 外积法, 23(4)PPanmictic Recombination, 混杂重组, (7) Particle, 粒子, (8)Particle Swarm, 粒子群, (8)Particle Swarm Optimization (PSO), 粒子群优化算法, (8)Partition Clustering, 划分聚类, (5) Partitioning Around Medoids, K-中心点, (3) Pattern Recognition, 模式识别, (1) Perceptron, 感知器, (4)Pheromone, 信息素, (8)Physical Symbol System Hypothesis, 物理符号系统假设, (1)Plausibility Function, 不可驳斥函数（似然函数）, (3)Population, 物种群体, (6)Posterior Probability, 后验概率, (3)Priori Probability, 先验概率, (3), (5) Probability, 随机性, (3)Probabilistic Reasoning, 概率推理, (3) Probability Assignment Function, 概率分配函数, (3)Problem Solving, 问题求解, (2)Problem Reduction, 问题归约, (2)Problem Decomposition, 问题分解, (2) Problem Transformation, 问题变换, (2) Product Rule, 产生式规则, (3)Product System, 产生式系统, (3) Programming in Logic (PROLOG), 逻辑编程, (10)Proposition, 命题, (3)Propositional Logic, 命题逻辑, (3)Pure Optical Computer, 全光计算机, (11)QQ-Function, Q-函数, (6)Q-learning, Q-学习, (6)Quantifier, 量词, (3)Quantum Circuit, 量子电路, (11)Quantum Fourier Transform, 量子傅立叶变换, (11)Quantum Gate, 量子门, (11)Quantum Mechanics, 量子力学, (11) Quantum Parallelism, 量子并行性, (11) Qubit, 量子比特, (11)RRadial Basis Function (RBF), 径向基函数,(4)Rank based ant systems (ASrank), 基于排列的蚂蚁系统, (8)Reactive Agent, 反应型智能体, (6) Recombination, 重组, (6)Recurrent Network, 循环网络, (3) Reinforcement Learning, 强化学习, (3) Resolution, 归结, (3)Resolution Proof, 归结反演, (3) Resolution Strategy, 归结策略, (3) Reasoning, 推理, (3)Reward Function, 奖励函数, (6) Robotics, 机器人学, (1)Rote Learning, 机械式学习, (5)SSchema Theorem, 模板定理, (6) Search, 搜索, (2)Selection, 选择, (7)Self-organizing Maps, 自组织特征映射, (4) Semantic Network, 语义网络, (3)Sexual Differentiation, 性别区分, (7) Shor’s algorithm, 绍尔算法, (11)Sigmoid Function, Sigmoid 函数（S型函数）,(4)Signal Function, 信号函数, (3)Situated Artificial Intelligence, 现场式人工智能, (1)Spatial Light Modulator (SLM), 空间光调制器, (11)Speech Act Theory, 言语行为理论, (8) Stable State, 稳定状态, (4)Stability Analysis, 稳定性分析, (4)State Space, 状态空间, (2)State Transfer Function, 状态转移函数,(6)Substitution, 置换, (3)Stochastic Learning, 随机型学习, (4) Strong Artificial Intelligence (AI), 强人工智能, (1)Subsumption Architecture, 包容结构, (6) Superposition, 叠加, (11)Supervised Learning, 监督学习, (4), (5) Swarm Intelligence, 群智能, (8)Symbolic Artificial Intelligence (AI), 符号式人工智能（符号主义）, (3) Synapse, 突触, (4)Synaptic Terminals, 突触末梢, (4) Synchronous Mode, 同步模式, (4)TThreshold, 阈值, (4)Threshold Function, 阈值函数, (4) Thymine, 胸腺嘧啶, (11)Topological Structure, 拓扑结构, (4)Top-Down, 自上而下, (4)Transfer Function, 转移函数, (4)Travel Salesman Problem, 旅行商问题, (4) Turing Test, 图灵测试, (1)UUncertain Reasoning, 不确定性推理, (3)Uncertainty, 不确定性, (3)Unification, 合一, (3)Universal Quantification, 全称量词, (4) Unsupervised Learning, 非监督学习, (4), (5)WWeak Artificial Intelligence (Weak AI), 弱人工智能, (1)Weight, 权值, (4)Widrow-Hoff Rule, 维德诺-霍夫规则, (4)。
人工智能英文怎么说
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从人工智能诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
那么你想知道人工智能用英文怎么说吗?下面店铺为大家带来人工智能的英文说法，希望对你有所帮助。
artificial intelligence英 [ˌɑ:tiˈfiʃəl inˈtelidʒəns]美 [ˌɑrtəˈfɪʃəl ɪnˈtɛlədʒəns]人工智能系统 artificial intelligence system人工智能语言 artificial intelligence language人工智能机器 artificial intelligence machine表处理语言用于处理包含有表格的数据的编程语言，被广泛地运用于人工智能研究A programming language designed to process data consisting of lists. It is widely used in artificial intelligence research.机器人足球比赛是体育与人工智能技术结合的产物，又是在人工智能学中出现的一个典型的分布式多智能体(Multi-Agent)系统。
Robot soccer is the combo of sports and artifical intelligence.研究者关注的重点从(让人工智能)取代人类发展到了(让人工智能)协助人类。
The focus shifted from replacing humans to augmenting them.人工智能的研究仍然处于初期阶段。
Artificial intelligence research is still in its infancy.人工智能被广泛应用在许多行业中。
参考文献升序排列
参考文献升序排列文献列表1. 张志强, 程新亚, 王刚. 基于大数据的智慧城市发展研究[J]. 情报杂志, 2018, 37(9): 19-23.2. 刘传华, 景志强. 智慧城市建设中的网络空间安全问题[J]. 现代市场营销, 2017, (12): 13-15.3. 蔡军, 邓丽娜. 智慧城市建设中知识产权保护问题探析[J]. 现代经济, 2016, (4): 104-106.4. 胡晓萌, 陈燕. 大数据时代的智慧城市建设模式探讨[J]. 当代经济研究, 2015, (10): 72-75.5. 朱明. 智慧城市发展路径研究[J]. 中国智能城市, 2019, (1): 9-13.智慧城市的发展与建设随着科技的不断进步和城市化进程的推进，智慧城市的建设逐渐走进人们的视野。
智慧城市建设是将现代信息技术、物联网技术、大数据技术等综合应用于城市管理、公共服务等方面，推动城市数字化、智能化和可持续发展的过程。
智慧城市建设从技术、应用、管理等多个方面入手，加强城市规划、建设、管理、服务等，进而提高城市综合管理水平和公共服务水平。
智慧城市建设中的问题与挑战然而，在智慧城市建设中，网络空间安全、知识产权保护、隐私保护等问题也随之浮现。
同时，如何将智慧城市建设与经济社会发展相结合，才能更好地推进智慧城市建设。
因此，智慧城市的建设需要政府、企业、市民和社会多方合作，建立一个开放、协同、共赢的共同治理模式。
智慧城市建设的未来发展随着5G技术、人工智能等技术的迅速发展，智慧城市建设将进一步升级和改变，为城市治理、公共服务、经济社会发展等带来更多的机遇和挑战。
因此，在推进智慧城市建设时，必须注重安全、隐私保护等方面的问题，并加强创新、协同、共享，实现智慧城市建设的可持续发展。
botsort参数
botsort参数随着人工智能技术的不断发展，聊天机器人已经成为了各行各业的热门应用。
为了让聊天机器人更加智能、贴近用户需求，不少开发者开始关注自然语言处理（NLP）领域的一个工具——Botsort。
本文将为您介绍Botsort 参数及其在聊天机器人中的应用。
一、Botsort 简介Botsort 是一款基于Python 的自然语言处理工具，主要用于对输入文本进行排序并提取关键信息。
它可以帮助开发者更好地理解用户输入，从而使聊天机器人更具智能。
Botsort 支持多种语言，包括中文、英文等，适用于不同场景的聊天机器人。
二、Botsort 参数详解1.输入文本：Botsort 支持多种文本格式，如字符串、列表、字典等。
您可以根据实际需求将文本传入Botsort。
2.排序方式：Botsort 支持两种排序方式，分别是按照词频和按照语义。
按照词频排序时，频数较高的词语会排在前面；按照语义排序时，词语会根据其重要性依次排列。
3.提取关键词：Botsort 可以根据您的需求提取文章中的关键词。
您可以通过设置关键词阈值、最小词频等参数来调整提取结果。
4.停用词过滤：Botsort 支持停用词过滤功能，帮助您排除文本中的常见无意义词汇，如“的”、“和”等。
5.结果输出：Botsort 可以将排序和提取结果以列表、字典、CSV 等格式输出，方便您进一步处理和分析。
三、实例演示以下是一个简单的Botsort 应用实例：1.导入Botsort 库：```pythonfrom botsort import Botsort```2.创建Botsort 对象并传入文本：```pythonbs = Botsort()text = "人工智能助手为您解答问题，提供帮助。
"bs.analyze(text)```3.获取排序结果：```pythonsorted_words = bs.get_sorted_words()```4.提取关键词：```pythonkeywords = bs.get_keywords(num=5)```5.输出结果：```pythonprint(sorted_words)print(keywords)```四、总结与建议Botsort 是一款实用的自然语言处理工具，可以帮助聊天机器人更好地理解用户输入。
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B 规则B-ruleF 规则F-ruleNP 完全问题 NP-complete problem本原问题primitive problem博弈game不可解标示过程unsolvable-labeling procedure不可解节点unsolvable node不可满足集unsatisfiable set不确定性uncertainty差别difference产生式production产生式规则production rule冲突解决conflict resolution存在量词existential quantifier代换substitution代换例substitution instance倒退值backed-up value等价equivalence定理证明theorem-proving动作action反演refutation反演树refutation tree费用cost估计费用estimated cost 估值函数evaluation function归结resolution归结反演resolution refutation归结式resolvent归结原理resolution principle归约reduction合取conjunction合取范式conjunctive normal form合取式conjunct合适公式、合式公式well-formed formula (wff)合一unifier回答语句answer statement回溯backtracking机器学习machine learning节点的扩展expansion of node解释器interpreter解树solution tree解图solution graph句子sentence可解标示过程solvable labeling procedure可解节点solvable node 可满足性satisfiability 空子句empty clause控制策略control strategy宽度优先搜索breadth-first search扩展节点expendingnode连词，连接词connective量词quantifier量词辖域scope ofquantifier论域，文字域domainof discourse逻辑logic逻辑连词logicconnective逻辑推理logicreasoning盲目搜索，无信息搜blind search模式匹配match pattern模式识别Patternrecognition母式matrix逆向推理backwardreasoning匹配match启发函数heuristicfunction启发式搜索Heuristicsearch启发搜索heuristicsearch启发信息heuristicinformation前缀prefix全称量词universalquantifier全局数据库Globaldatabase人工神经网络artificialneural network人工智能artificialintelligence,AI人工智能语言AIlanguage深度优先搜索depth-first search事实fact搜索search, searching搜索策略searchingstrategy搜索树searching tree搜索算法searchingalgorithm搜索算法的效率efficiency of searchalgorithm搜索图searching graph算符、算子、操作符operator图graph图表示法graph notation图搜索graph search图搜索控制策略graph-search controlstrategy推导表，引导图derivation graph推理inference推理reasoning推理机reasoning machine谓词predicate谓词逻辑predicatelogic谓词演算predicatecalculus谓词演算公式wffs ofpredicate calculus谓词演算辖域domainin predicate calculus文字literal问题归约problem-reduction问题求解problemsolving析取disjunction析取式disjunct线形输入形策略linear-input formstrategy项term学习learning演绎deduction一阶谓词演算firstorder predicate calculus一致解图consistantsolution graph遗传算法geneticalgorithm永真式validity有向图directed graph有序搜索orderedsearch与或树AND/OR tree与或图AND/OR graph与节点AND node原子公式atomicformula蕴涵，蕴涵式implication正向推理forwardreasoning知识knowledge知识工程knowledgeengineering知识获取knowledgeacquisition知识库knowledge base智能intelligence重言式tautology专家系统Expert system状态state状态空间state space子句clause自动定理证明automatic theoremproving组合爆炸combinatorialexplosion祖先过滤形策略ancestry-filtered formstrategy最一般合一most generalunifier最一般合一者mostgeneral unifier最优解树optimalsolution treeaction 动作AI language 人工智能语言ancestry-filtered form strategy 祖先过滤形策略AND node 与节点AND/OR graph 与或图AND/OR tree 与或树answer statement 回答语句artificial intelligence,AI 人工智能artificial neural network 人工神经网络atomic formula 原子公式automatic theorem proving 自动定理证明backed-up value 倒退值backtracking 回溯backward reasoning 逆向推理blind search 盲目搜索，无信息搜breadth-first search 宽度优先搜索B-rule B 规则clause 子句combinatorial explosion 组合爆炸conflict resolution 冲突解决conjunct 合取式conjunction 合取conjunctive normal form 合取范式connective 连词，连接词consistant solution graph一致解图control strategy 控制策略cost 费用deduction 演绎depth-first search 深度优先搜索derivation graph 推导表，引导图difference 差别directed graph 有向图disjunct 析取式disjunction 析取domain in predicate calculus 谓词演算辖域domain of discourse 论域，文字域efficiency of search algorithm 搜索算法的效率empty clause 空子句equivalence 等价estimated cost 估计费用evaluation function 估值函数existential quantifier 存在量词expansion of node 节点的扩展expending node 扩展节点Expert system 专家系统fact 事实first order predicate calculus一阶谓词演算forward reasoning 正向推理F-rule F 规则game 博弈genetic algorithm 遗传算法Global database 全局数据库graph 图graph notation 图表示法graph search 图搜索graph-search control strategy图搜索控制策略heuristic function 启发函数heuristic information 启发信息Heuristic search 启发式搜索heuristic search 启发搜索implication 蕴涵，蕴涵式inference 推理intelligence 智能interpreter 解释器knowledge 知识knowledge acquisition 知识获取knowledge base 知识库knowledge engineering 知识工程learning 学习linear-input form strategy线形输入形策略literal 文字logic逻辑logic connective 逻辑连词logic reasoning 逻辑推理machine learning 机器学习match 匹配match pattern 模式匹配matrix 母式most general unifier 最一般合一most general unifier 最一般合一者NP-complete problem NP完全问题operator 算符、算子、操作符optimal solution tree 最优解树ordered search 有序搜索Pattern recognition 模式识别predicate 谓词predicate calculus 谓词演算predicate logic 谓词逻辑prefix 前缀primitive problem 本原问题problem solving 问题求解problem-reduction 问题归约production 产生式production rule 产生式规则quantifier 量词reasoning 推理reasoning machine 推理机reduction 归约refutation 反演refutation tree 反演树resolution归结resolution principle 归结原理resolution refutation 归结反演resolvent 归结式satisfiability 可满足性scope of quantifier 量词辖域search, searching 搜索searching algorithm 搜索算法searching graph 搜索图searching strategy 搜索策略searching tree 搜索树sentence 句子solution graph 解图solution tree 解树solvable labeling procedure可解标示过程solvable node 可解节点state 状态state space 状态空间substitution 代换substitution instance 代换例tautology 重言式term 项theorem-proving 定理证明uncertainty 不确定性unifier 合一universal quantifier 全称量词unsatisfiable set 不可满足集unsolvable node 不可解节点unsolvable-labelingprocedure不可解标示过程validity 永真式well-formed formula (wff)合适公式、合式公式wffs of predicate calculus谓词演算公式。