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我们编汇了数百条相关词条，帮助您理解「人工智能」
未来多预测器混合是一种用于时间序列预测的模型组件，它是 TimeMixer 架构的一部分。
PDM 是一种用于时间序列预测的理论概念，它是 TimeMixer 模型的核心组件之一。
MRL 通过优化嵌套的低维向量来学习具有不同粒度的信息，并允许单个嵌入适应下游任务的计算约束。
Hadoop 是一个开源框架，由 Apache 软件基金会开发，用于在普通硬件集群上存储和处理大量数据。
边缘 AI (Edge AI) 是指将 AI 算法和 AI 模型直接部署在传感器或 物联网 (IoT) 设备等本地边缘设备上，从而实现实时数据处理和分析，而无需不断依赖云基础设施。 简单来说，边缘 AI 是指边缘计算与人 […]
开源项目、产品或计划拥抱并推崇开放交流、协作参与、快速原型设计、透明度、精英管理和面向社区的开发原则。
神经形态计算是一种计算机设计和制造以模仿人类大脑结构和功能的过程，旨在通过这种方式使用人工神经元和突触来处理信息。
函数调用 (Function Calling) 是编程中的一个基本概念，指的是在程序执行过程中，通过调用一个已经定义的函数来执行特定的任务。
脉冲神经网络 (SNN) 是神经科学和人工智能的交叉点，是一种神经网络模型，能够模拟大脑中生物神经元的行为。
有限元模型（Finite Element Model，FEM）是一种数值计算方法，它通过将连续的物理结构离散化成有限数量的小部分，即 “元素”，来近似模拟实体的物理行为。这些元素可以是一维的线单元、二维的面单元或三维的体 […]
上下文位置编码是一种新型的位置编码方法，它允许位置信息根据上下文条件进行变化。
容错学习问题（Learning With Errors，简称 LWE），是一个在密码学和理论计算机科学中非常重要的问题，由 Oded Regev 在 2005 年提出。 LWE 问题可以描述为：给定一个线性方程组，其中每 […]
在数学中，低秩近似是一个最小化问题，其中成本函数测量给定矩阵（数据）与近似矩阵（优化变量）之间的拟合度，但近似矩阵的秩必须降低。
知识提炼是一种机器学习技术，旨在将大型预训练模型（「教师模型」）的学习成果转移到较小的「学生模型」。
YOLOv10 实现了在显著降低计算开销的同时达到最先进的性能
基础设施即服务 (IaaS) 是一种云计算服务，它以按需付费的方式提供必要的计算、存储和网络资源。
NAS 指连接到网络并为计算机系统提供文件访问服务的存储设备。
数据湖不同于数据仓库或孤岛，其利用搭载对象存储的扁平架构来维护文件的元数据。
《通用数据保护条例》(GDPR) 是世界上最严格的隐私和安全法。
超融合基础架构（Hyper Converged Infrastructure，简称 HCI）是将服务器和存储组合成一个分布式基础设施平台，通过智能软件创建灵活的构建块，取代由单独服务器、存储网络和存储阵列组成的传统基础设 […]
百亿亿次计算是指能够计算至少” 每秒 10 18 个 IEEE 754 双精度（64 位）运算（乘法和/或加法）（exa FLOPS）” 的计算系统，它是超级计算机性能的衡量标准。 百亿亿级计算是计算 […]
超网络 (HyperNetworks) 是一种神经网络结构，其与传统的神经网络相比，在模型参数化方面有一些不同之处。 Google Brain 于 2016 年发表的论文「HyperNetworks」表示，在 Hyper […]
预测编码 (Predictive Coding，PC) 是认知科学中的一种理论框架，它认为人脑通过对视觉世界的时空预测来处理认知。
扩散概率模模型展示了扩散概率模型与 PC 理论之间的联系。
未来多预测器混合是一种用于时间序列预测的模型组件，它是 TimeMixer 架构的一部分。
PDM 是一种用于时间序列预测的理论概念，它是 TimeMixer 模型的核心组件之一。
MRL 通过优化嵌套的低维向量来学习具有不同粒度的信息，并允许单个嵌入适应下游任务的计算约束。
Hadoop 是一个开源框架，由 Apache 软件基金会开发，用于在普通硬件集群上存储和处理大量数据。
边缘 AI (Edge AI) 是指将 AI 算法和 AI 模型直接部署在传感器或 物联网 (IoT) 设备等本地边缘设备上，从而实现实时数据处理和分析，而无需不断依赖云基础设施。 简单来说，边缘 AI 是指边缘计算与人 […]
开源项目、产品或计划拥抱并推崇开放交流、协作参与、快速原型设计、透明度、精英管理和面向社区的开发原则。
神经形态计算是一种计算机设计和制造以模仿人类大脑结构和功能的过程，旨在通过这种方式使用人工神经元和突触来处理信息。
函数调用 (Function Calling) 是编程中的一个基本概念，指的是在程序执行过程中，通过调用一个已经定义的函数来执行特定的任务。
脉冲神经网络 (SNN) 是神经科学和人工智能的交叉点，是一种神经网络模型，能够模拟大脑中生物神经元的行为。
有限元模型（Finite Element Model，FEM）是一种数值计算方法，它通过将连续的物理结构离散化成有限数量的小部分，即 “元素”，来近似模拟实体的物理行为。这些元素可以是一维的线单元、二维的面单元或三维的体 […]
上下文位置编码是一种新型的位置编码方法，它允许位置信息根据上下文条件进行变化。
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在数学中，低秩近似是一个最小化问题，其中成本函数测量给定矩阵（数据）与近似矩阵（优化变量）之间的拟合度，但近似矩阵的秩必须降低。
知识提炼是一种机器学习技术，旨在将大型预训练模型（「教师模型」）的学习成果转移到较小的「学生模型」。
YOLOv10 实现了在显著降低计算开销的同时达到最先进的性能
基础设施即服务 (IaaS) 是一种云计算服务，它以按需付费的方式提供必要的计算、存储和网络资源。
NAS 指连接到网络并为计算机系统提供文件访问服务的存储设备。
数据湖不同于数据仓库或孤岛，其利用搭载对象存储的扁平架构来维护文件的元数据。
《通用数据保护条例》(GDPR) 是世界上最严格的隐私和安全法。
超融合基础架构（Hyper Converged Infrastructure，简称 HCI）是将服务器和存储组合成一个分布式基础设施平台，通过智能软件创建灵活的构建块，取代由单独服务器、存储网络和存储阵列组成的传统基础设 […]
百亿亿次计算是指能够计算至少” 每秒 10 18 个 IEEE 754 双精度（64 位）运算（乘法和/或加法）（exa FLOPS）” 的计算系统，它是超级计算机性能的衡量标准。 百亿亿级计算是计算 […]
超网络 (HyperNetworks) 是一种神经网络结构，其与传统的神经网络相比，在模型参数化方面有一些不同之处。 Google Brain 于 2016 年发表的论文「HyperNetworks」表示，在 Hyper […]
预测编码 (Predictive Coding，PC) 是认知科学中的一种理论框架，它认为人脑通过对视觉世界的时空预测来处理认知。
扩散概率模模型展示了扩散概率模型与 PC 理论之间的联系。