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人工智能专业答题术语？

达优高科 来源: 达优高科 2025-03-17 阅读(281)

一、人工智能专业答题术语？ A 算法（Algorithms）：一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常见的类型。 人工智

一、人工智能专业答题术语？

A

算法（Algorithms）：一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常见的类型。

人工智能（Artificial intelligence）：机器模拟人类智力和行为做出决策、执行任务的能力。

人工神经网络（ANN）：这种学习模型，模拟人脑运作，从而解决传统计算机系统难以解决的任务。

自主计算（Autonomic computing）：系统自适应自我管理自身资源用于高级计算功能的能力，而无需用户输入。

C

聊天机器人（Chatbots）：聊天机器人（简称chatbot）通过文本对话、语音命令来模拟与人类用户进行对话。它们是有AI功能的计算机程序的常用界面。

分类（Classification）：分类算法让机器根据训练数据给数据点进行分类。

聚类分析（Cluster analysis）：一种用于探索性数据分析的无监督学习，查找数据中的隐藏模式或分组；群集的建立是通过欧氏距离（Euclidean）或概率距离等定义的相似性度量。

聚类（Clustering）：聚类算法让机器将数据点或项目分成具有相似特征的组。

认知计算（Cognitive computing）：一种模仿人类大脑思维方式的计算模型。通过使用数据挖掘、自然语言处理和模式识别来进行自学习（self-learning）。

卷积神经网络（CNN）：一种识别和处理图像的神经网络。

二、人工智能七大危害？

威胁1

模型中毒

模型中毒（Model poisoning）是一种对抗性攻击形式，旨在操纵机器学习模型的结果。威胁行为者可以尝试向模型中注入恶意数据，进而导致模型对数据进行错误分类并做出错误的决策。例如，工程图像可以欺骗机器学习模型，将它们分类到与人类最初分类不同的类别中（例如，将猫的图像标记为老鼠）。研究发现，这是一种欺骗AI系统的有效方法，因为在输出之前，不可能判断特定的输入是否会导致错误的预测。

为了防止恶意行为者篡改模型输入，企业组织应该实施严格的访问管理策略来限制对训练数据的访问。

威胁2

隐私泄露

隐私保护是一个敏感的问题，需要额外的关注和重视，尤其是AI模型中包含有未成年人的数据时，问题就更复杂了。例如，针对青少年的一些借记卡选项，银行必须确保其安全标准符合监管合规要求。所有以任何形式或途径收集客户信息的公司都需要制定数据保护政策。这样，客户就可以知道组织如何处理他们的数据。然而，用户如何知道他们的数据是否流入了人工智能算法的应用中？很少（或者可以说几乎没有）隐私策略包含这些信息。

我们正在步入人工智能驱动的时代，对于个人来说，了解企业如何使用人工智能、人工智能的功能及其对数据的影响将变得非常重要。同样地，攻击者可能会试图使用恶意软件窃取包含信用卡号码或社会安全号码等个人信息的敏感数据集。企业组织必须定期进行安全审计，并在人工智能开发的所有阶段实施强有力的数据保护实践。隐私风险可能发生在数据生命周期的任何阶段，因此为所有利益相关者制定统一的隐私安全策略非常重要。

威胁3

数据篡改

数据操纵、暴露和篡改所带来的风险，在AI规模化应用背景下正在被不断放大，因为这些系统需要基于大量数据进行分析决策，而这些数据很容易被恶意行为者操纵或篡改。此外，算法偏见是人工智能规模化应用中所面临的另一个主要问题。人工智能算法和机器学习程序应该是客观和公正的，但事实却并非如此。

人工智能算法的数据篡改威胁是一个巨大的问题，这没有简单的解决方案，但它需要引起重视。如何确保输入算法的数据是准确、可靠且不被篡改的？如何确保数据不会以令人讨厌的方式使用？所有这些问题都是非常现实的问题，但目前行业还没有找到明确的答案。

威胁4

内部威胁

就数据安全而言，来自内部威胁无疑是最危险的一种，也是代价最高昂的一种类型。根据最新的《内部威胁成本：全球报告》显示，在过去两年中，内部威胁事件的数量上升了44%，每起事件的平均损失成本为1538万美元。

内部威胁之所以如此危险，是因为他们的动机不一定是金钱，还可能是出于报复、好奇心或人为错误等其他因素。正因如此，它们比外部的攻击者更难预测和阻止。

对于那些涉及公民健康的公司来说，内部威胁无疑是更有害的。以医疗保健服务商HelloRache为例，该公司使用了AI模式的虚拟记录员（virtual scribes，协助医生处理计算机相关任务的助手）工具，因此他们可以远程协助医生护理病人，做病情记录工作。但如果内部人员找到了方法，可能会导致系统被错误连接，甚至可以监控获取患者的医疗信息。

威胁5

针对性蓄意攻击

一项研究数据显示，86%的企业组织开始将人工智能作为未来数字化发展的“主流”技术，并加大投资各种数据驱动的AI技术，以帮助企业做出更好的决策、改善客户服务并降低成本。但有一个问题：对人工智能系统的蓄意攻击正在增加，如果没有适当的控制措施，它们可能会为组织带来超百万美元的损失。

“蓄意攻击”是指有目的地通过侵入人工智能系统来破坏一个组织的业务运作，目的是获取领先于对手的竞争优势。在蓄意攻击场景中，对AI和ML的数据安全威胁可能尤其具有破坏性。因为这些系统中使用的数据通常是专有的，具有很高的价值。当人工智能系统遭到针对性的蓄意攻击时，其后果不仅仅是数据被窃取，而是公司的竞争能力被破坏。

威胁6

大规模采用

人工智能是正在快速增长的行业，这意味着它们仍然很脆弱。随着AI应用越来越受欢迎，并在世界范围内被采用，黑客将会找到新的方法来干扰这些程序的输入和输出。AI通常是一套复杂的系统，以至于开发人员很难知道他们的代码在各种应用情况下会如何表现。当无法预测会发生什么时，就很难阻止它的发生。

保护企业免受大规模应用威胁的最佳方法是结合良好的编码实践、测试流程，并在发现新漏洞时及时更新。当然，不要放弃传统形式的网络安全预防措施，例如使用托管数据中心来保护服务器免受恶意攻击和外部威胁。

威胁7

AI驱动的攻击

研究人员发现，恶意攻击者正在将人工智能武器化，帮助他们设计和实施攻击。在这种情况下，“设计攻击”指的是选择一个目标，确定他们试图窃取或破坏什么数据，然后决定一种传输方法。非法攻击者可以使用机器学习算法寻找绕过安全控制的方法来进行攻击，或者使用深度学习算法，根据真实世界的样本创建新的恶意软件。安全专家必须不断防御愈发智能的机器人，因为一旦他们阻止了一种攻击，另一种新的攻击就会出现。简而言之，人工智能使攻击者在当前安全保障措施中寻找漏洞变得更容易。

三、人工智能这一术语正式诞生于？

人工智能”一词最初是在1956年年Dartmouth学会上提出的。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

四、芯片测试术语是什么

芯片测试术语是什么？如果您对半导体行业及芯片技术有所了解，您可能已经听说过一些与芯片测试相关的术语。在本篇博客文章中，我们将探讨一些与芯片测试密切相关的关键术语，并为您提供对其含义的详细解释。

1. 芯片测试

芯片测试是指对集成电路芯片进行各种类型的测试以验证其性能、可靠性和质量。芯片测试旨在检测芯片设计和制造过程中的缺陷、故障以及与规范不符的问题。

2. 无忧测试

无忧测试（DFT，Design for Testability）是一种设计芯片时将测试需求纳入考虑的方法。无忧测试可以提高芯片测试的效率，减少测试时间和成本，并最大限度地提高芯片的可测试性。

3. 功能测试

功能测试是对芯片进行的最基本的测试，它旨在验证芯片的各个功能模块是否按照设计要求正常工作。功能测试通常使用各种测试模式和信号来覆盖芯片的不同功能区域。

4. 时序测试

时序测试是一种用来验证芯片内部时序关系的测试方法。时序测试确保芯片的各个功能模块在正确的时间和顺序下进行操作，以满足芯片设计的时序要求。

5. 边界扫描

边界扫描测试是一种常用的测试方法，它通过在芯片的边界进行扫描操作，以验证芯片内部的连接和寄存器的状态。

6. 延时测试

延时测试是一种用来测量芯片内部信号传输延迟的测试方法。延时测试可以帮助检测芯片中存在的延迟问题，并对性能进行评估。

7. 异常响应测试

异常响应测试是一种测试方法，用于检测芯片在遇到异常情况时的响应能力。异常响应测试可以验证芯片的容错性和可靠性。

8. 打孔测试

打孔测试是一种针对芯片内部连通性的测试方法。它使用针对性的电子束或其他方法在芯片上创建微小的孔，以验证芯片内部的电路连接。

9. 特性测试

特性测试是对芯片特定功能的深入测试，以验证其是否满足设计要求。特性测试可以涵盖关键参数的测量和性能评估。

10. 失效分析

失效分析是一种对芯片测试失效的原因进行诊断和分析的方法。失效分析可以帮助找出芯片设计和制造中的问题，并为改进芯片的可靠性提供有价值的反馈。

通过了解这些芯片测试术语，您可以更好地理解芯片测试过程并参与其中。芯片测试在半导体行业中扮演着重要的角色，它确保了芯片的质量和可靠性，为技术进步和创新提供了有力的支持。


> 本文共计 250 字。

五、外贸术语解析：GM外贸术语是什么意思

什么是GM外贸术语

GM外贸术语是指国际贸易中常用的一种术语体系。GM是英文General Merchandise的简写，意为“综合商品”，主要指的是非食品类商品。GM外贸术语在国际贸易中广泛使用，并且被各个行业所接纳。

常见GM外贸术语解析

以下是一些常见的GM外贸术语及其解析：

  • FOB（Free On Board）——这是指卖方将货物交给承运人后，不包括任何运输费用在内的意思。这意味着买方需要承担货物从卖方仓库装运到目的地的费用和风险。
  • CIF（Cost, Insurance and Freight）——这是指卖方将货物装运到指定港口，并负责支付运费和保险费用。这意味着卖方负责把货物交付到目的地，并承担了货物的运输和保险费用。
  • EXW（Ex Works）——这是指卖方将货物交付给买方之前，在卖方工厂里的意思。买方需要承担货物从卖方工厂运输到目的地的费用和风险。
  • DDP（Delivered Duty Paid）——这是指卖方负责将货物交付到买方指定的目的地，包括所有的费用和关税。这意味着卖方承担了货物从起运地到目的地的运输、保险和报关等相关费用。

GM外贸术语的重要性

GM外贸术语在国际贸易中扮演着重要的角色，它能够准确描述交易过程中的各个环节和责任，避免产生歧义，确保买卖双方对交易条件和责任有清晰的认识。同时，熟悉GM外贸术语也有助于外贸从业者更好地与国际合作伙伴进行沟通和交流。

总结

GM外贸术语是国际贸易中常用的一种术语体系，用于描述非食品类商品的交易过程和责任。常见的GM外贸术语包括FOB、CIF、EXW和DDP等。熟悉GM外贸术语对于从事国际贸易的人来说非常重要，它能够确保交易过程顺利进行，并避免因交流不清晰而产生纠纷。

感谢您阅读本文，相信通过本文您对GM外贸术语有了更加全面的了解。希望本文能对从事外贸工作的人士提供帮助。

六、逆向思维掘金术语是什么

逆向思维掘金术语是什么 在当今快节奏的社会中，逆向思维成为了一个备受瞩目的话题。逆向思维是指从与主流观点相反的角度出发，通过思考和行动来寻求创新和突破的一种思维方式。在商业领域，逆向思维被广泛应用于策划、市场营销、产品设计等各个方面。而在掘金领域，逆向思维同样起到了重要的作用。 那么，逆向思维掘金术语是什么呢？在接下来的文章中，我将为大家介绍一些与逆向思维掘金相关的术语，并解释其含义和应用。 1. 逆向思维（Reverse Thinking） 逆向思维是逆向思考问题或解决问题的一种方法。它要求我们从不同的角度思考，挑战传统的观点和做法。逆向思维可以帮助我们打破固有思维模式，发现问题的本质，并找到创新的解决方案。在掘金中，逆向思维可以用来寻找市场的盲点，创造独特的产品或服务。 2. 假设逆向（Reverse Assumption） 假设逆向是一种逆向思维的技巧，它要求我们假设与传统观点完全相反的前提条件，然后通过推理和实验证明其中的真相。假设逆向能够帮助我们发现隐藏在问题背后的可能性和机会。在掘金中，假设逆向可以用来验证市场的假设，并找到市场的真实需求。 3. 敌人逆向（Reverse Enemy） 敌人逆向是一种通过设身处地地思考竞争对手的逆向思维方法。它要求我们从竞争对手的角度出发，思考他们的动机、策略和弱点。敌人逆向可以帮助我们预测竞争对手的行动，并采取相应的措施。在掘金中，敌人逆向可以用来分析竞争对手的掘金策略，找到自己的竞争优势。 4. 时间逆向（Reverse Time） 时间逆向是指从未来的角度出发，逆向思考当前的行动和决策。它要求我们预测未来的趋势和变化，并根据这些趋势和变化来制定相应的计划。时间逆向可以帮助我们规避风险，把握机会。在掘金中，时间逆向可以用来预测市场的发展趋势，制定长期的掘金策略。 5. 利益逆向（Reverse Benefit） 利益逆向是一种通过考虑利益的反向关系来进行逆向思考的方法。它要求我们思考如果逆向利益会怎样影响我们的决策和行动。利益逆向可以帮助我们发现潜在的风险和机会，并做出更加明智的决策。在掘金中，利益逆向可以用来评估投资项目的风险收益比，并制定合理的投资策略。 6. 数据逆向（Reverse Data） 数据逆向是一种通过对现有数据进行逆向分析的方法。它要求我们从数据的反面来思考，挖掘数据中隐藏的信息和规律。数据逆向可以帮助我们发现数据中的异常和趋势，并做出相应的调整和决策。在掘金中，数据逆向可以用来分析市场的供需关系，找到潜在的投资机会。 掘金是一项需要创新和突破的任务，而逆向思维正是我们实现创新和突破的关键。通过运用逆向思维掘金的术语和技巧，我们可以更好地理解市场和竞争环境，发现机会，避免风险，并制定更加有效的掘金策略。 当然，逆向思维并非万能之策，它仅仅是我们分析和解决问题的一种工具和方法。在实际应用中，我们还需要结合具体的情况和领域知识，进行综合思考和判断。 总之，逆向思维掘金的术语和技巧为我们在掘金过程中提供了一种创新的思考模式和方法论。通过运用这些术语和技巧，我们可以不断探索和发现市场的可能性和机会，实现更加成功的掘金。希望本文对你了解逆向思维掘金术语有所帮助。

七、辩证思维答题术语是什么

在学习和应用辩证思维答题术语方面，我们需要深入了解这一概念的本质和实践方法。辩证思维答题术语是指在回答问题或解决问题时，采用辩证思维的方法论和技巧，从多个角度全面分析问题，提出合理的观点和解决方案。

辩证思维的基本原理

辩证思维强调正确认识客观事物的全貌，不偏激、不片面，要善于统筹兼顾，善于综合分析。在回答问题时，我们应该充分考虑问题的多方面因素，避免过分偏颇，提高解决问题的准确性和完整性。

辩证思维的运用技巧

1. 全面性：要考虑问题的多个方面，包括社会、经济、文化、政治等多个维度。

2. 综合性：要善于整合各种信息和观点，形成一个完整的认识框架。

3. 灵活性：要能够根据不同情况灵活运用各种分析方法，避免僵化思维。

4. 逻辑性：要保持思维的逻辑性和连贯性，避免脱离实际和随意猜测。

辩证思维答题术语实例分析

举例来说，如果一个问题是关于环境保护的政策措施，我们可以从环境、经济、社会等方面进行全面、综合的分析。比如，环境方面可以考虑环境污染情况、生态平衡状况等；经济方面可以考虑环保政策对产业发展的影响；社会方面可以考虑环保意识的普及程度等。

结语

通过学习和运用辩证思维答题术语，我们可以提高问题解决能力和论述水平，培养全面洞察问题的能力，不断提升自身的认知水平和思维深度。希望大家在学习和工作中能够充分运用辩证思维的方法，解决问题，取得更好的成果。

八、学习人工智能，术语看不懂怎么办？

我相信很多朋友在刚开始阅读某领域论文时，会有看不懂专业术语的困扰。

与此类似的，在查询论文的时候，如果不能使用恰当的术语（特别是英文关键词），所查询的结果就会和预期千差万别。

因此，我们有必要针对自己的科研领域，找寻对应的术语表，以达到事半功倍的学习效果。

针对我所在的人工智能领域，就有很棒的整理工作，在此进行分享。

术语索引

Aminer机器学习课程术语表 @学术头条

谷歌开发者机器学习词汇表 @谷歌开发者

机器之心人工智能词汇集项目 / Artificial-Intelligence-Terminology @机器之心

cheat sheet

该部分的 cheat sheet 可用于查阅概念。图文并茂的 cheat sheet 还可以用于复习和整理思路。

其它[1]：

其他

规范书写：

机器学习通用数学符号集[2] @北京智源人工智能研究院

suggested-notation-for-machine-learning

中文释义：

此处应该有相关的术语的简洁释义的中文版本，但目前没有找到合适的，等待后续补充

好的工具能让我们的学习和科研事半功倍，

为了达到这一点，不能只把资源收藏起来，还得尝试使用，提高熟练度。

本回答的完整修订版请移步~

白小鱼：掌握人工智能术语，一篇就够了

希望这个资源整理可以帮到你 (๑•ᴗ•๑)

九、机器术语是什么？

去机械。

机械是指机器与机构的总称。

机械就是能帮人们降低工作难度或省力的工具装置，像筷子、扫帚以及镊子一类的物品都可以被称为机械，是简单的机械。而复杂机械就是由两种或两种以上的简单机械构成。

通常把这些比较复杂的机械叫做机器。从结构和运动的观点来看，机构和机器并无区别，泛称为机械。

十、kp是什么术语？

是土力学中的术语。

KP：土力学中的被动土压力系数。

计算被动土压力强度和总土压力的必备参数，其数值的大小和正确性是基坑支护设计的成败和是否经济可靠的重要因素。

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