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《人工智能英语听力500句》张强华司爱侠编例句(English)例句翻译(中文)1Afeedforwardneuralnetworkprocessesdatainasingledirection,makingitsuitablefortaskslikesimplepatternrecognition.前馈神经网络沿单一方向处理数据,适用于简单模式识别等任务。2Thesystem'sabilitytoprocesscomplexdatastreamshasrevolutionizedmedicaldiagnostics.该系统处理复杂数据流的能力为医疗诊断带来了革命性变化。3Aspecializedacceleratorcansignificantlyspeedupthetrainingprocessfordeeplearningmodels.专用加速器能显著加快深度学习模型的训练过程。4Thesepredictivemodelsarehighlyaccurateinforecastingmarkettrendswithina3%marginoferror.这些预测模型在市场趋势预测方面非常准确,误差率在3%以内。5Thesystemtriggersanautomaticactionwhenabnormalpatternsaredetectedinthenetwork.当检测到网络中的异常模式时,系统会触发自动操作。6Theroboticarm'sactuatorconvertselectricalsignalsintoprecisephysicalmovements.机械臂的执行器将电信号转换为精确的物理动作。7Themodel'sadaptationtonewenvironmentsensuresconsistentperformanceacrossdifferentscenarios.该模型对新环境的适应能力确保了在不同场景下的稳定表现。8Aminoradjustmenttothetrainingparametersimprovedthemodel'sperformanceby15%.对训练参数的微小调整使模型性能提升了15%。9Thewidespreadadoptionofmachinelearningtechniqueshastransformedthefinancialindustry.机器学习技术的广泛采用改变了整个金融行业。10Eachintelligentagentinthesystemspecializesinaspecifictaskwhilecoordinatingwithothers.系统中的每个智能代理专门负责特定任务,同时与其他代理协作。11Thissortingalgorithmcanorganizeonemillionrecordsinlessthanasecond.这种排序算法能在不到一秒钟内整理一百万条记录。12Naturallanguageambiguitypresentschallengesforsystemstryingtounderstandhumancommunication.自然语言的歧义性给试图理解人类交流的系统带来了挑战。13Analogicalreasoningallowssystemstosolvenewproblemsbyrelatingthemtofamiliarones.类比推理使系统能够通过将新问题与熟悉问题关联来解决它们。14Thesetoolscananalyzecustomerbehaviorpatternstoidentifypotentialmarketopportunities.这些工具能分析客户行为模式,以识别潜在的市场机会。15Thesimulatedannealprocesshelpsfindoptimalsolutionsincomplexoptimizationproblems.模拟退火过程有助于在复杂优化问题中找到最佳解决方案。16Thesystemflagsanyanomalyintransactionpatternsforfurtherinvestigation.该系统标记交易模式中的任何异常,以便进一步调查。17Predictivesystemscananticipateequipmentfailuresbeforetheyoccur,reducingdowntime.预测系统能在设备故障发生前预见它们,减少停机时间。18Thekeyargumentforthismodelisitsabilitytohandlemissingdatawithoutperformanceloss.这个模型的关键参数是它能处理缺失数据而不损失性能。19Researcherscontinuetoexplorethepossibilitiesofdevelopingartificialgeneralintelligence.研究人员继续探索开发通用人工智能的可能性。20Anartificialneuralnetworkconsistsofinterconnectednodesthatprocessinformationinlayers.人工神经网络由相互连接的节点组成,这些节点分层处理信息。21Onecriticalaspectofmodeldesignisbalancingcomplexityandcomputationalefficiency.模型设计的一个关键方面是平衡复杂性和计算效率。22Processautomationhassignificantlyreducedhumanerrorinmanufacturingqualitycontrol.流程自动化显著减少了制造业质量控制中的人为错误。23Autonomousdrivingtechnologyreliesonmultiplesensorsandcomplexdecision-makingsystems.自动驾驶技术依赖多个传感器和复杂的决策系统。24Thesystemcanoperateautonomouslyforweekswithouthumanintervention.该系统可以自主运行数周,无需人工干预。25Autoregressivemodelsgeneratesequencesbypredictingeachelementbasedonpreviousones.自回归模型通过基于先前元素预测每个元素来生成序列。26Theavailabilityofpre-trainedmodelshasloweredthebarriertoentryformachinelearningapplications.预训练模型的可获得性降低了机器学习应用的入门门槛。27Thesystem'sbackendhandlesdataprocessingandmodeltrainingawayfromtheuserinterface.系统的后端在用户界面之外处理数据处理和模型训练。28Themodelistrainedtodistinguishbetweenforegroundobjectsandtheirbackground.该模型经过训练,能够区分前景物体和它们的背景。29Back-propagationisessentialforadjustingweightsinneuralnetworksduringtraining.反向传播对于训练期间调整神经网络中的权重至关重要。30Regularbackupofmodelparametersensureswecanrecoverfromsystemfailures.定期备份模型参数确保我们能从系统故障中恢复。31Thebackwardpasscalculatesgradientstoguideweightadjustmentsinneuralnetworks.反向传播过程计算梯度,以指导神经网络中的权重调整。32Sufficientbandwidthisrequiredforreal-timedatatransmissionbetweensystemcomponents.系统组件之间的实时数据传输需要足够的带宽。33Weestablishedaperformancebaselinebeforeimplementingthenewoptimizationtechniques.在实施新的优化技术之前,我们建立了性能基准。34Thesystemidentifiesrecurringbehaviorpatternstopersonalizeuserexperiences.该系统识别重复出现的行为模式,以个性化用户体验。35Thebiastermhelpsmodelsaccountforconstantoffsetsintheinputdata.偏置项帮助模型解释输入数据中的恒定偏移。36Bidirectionalsearchefficientlyfindsshortestpathsbyexploringfrombothstartandendpoints.双向搜索通过从起点和终点同时探索,高效地找到最短路径。37Themodelstartsasablankslate,acquiringallknowledgethroughtrainingdata.该模型初始时像一块白板,通过训练数据获取所有知识。《人工智能英语听力500句》张强华司爱侠编38Advancedsystemscaninterpretbodylanguagecuestogaugeuserengagement.先进的系统能解读肢体语言线索,以评估用户参与度。39Abrainneuron'sstructureinspiredthedesignofartificialneuralnetworknodes.大脑神经元的结构启发了人工神经网络节点的设计。40Breadth-firstsearchexploresallpossiblemovesatthecurrentlevelbeforeproceedingdeeper.广度优先搜索在深入之前探索当前层级的所有可能移动。41Thesystemintegrateswithabrowsertoextractinformationfromwebpagesforanalysis.该系统与浏览器集成,可从网页中提取信息进行分析。42Brute-forcesearchiseffectiveforsimplepasswordcrackingbutinefficientforcomplexproblems.暴力搜索对简单密码破解有效,但在复杂问题上效率低下。43Themodel'srapidcalculationcapabilitiesenablereal-timedecisionmakingintime-sensitiveapplications.该模型快速的计算能力使其能在时间敏感型应用中实时决策。44Ahigh-resolutioncameraprovidesvisualinputforsystemstorecognizeobjectsintheirenvironment.高分辨率摄像头为系统提供视觉输入,使其能识别环境中的物体。45Awell-designedchatbotcanhandlecustomerinquirieswithouthumaninterventionforcommonissues.设计良好的聊天机器人能处理常见问题的客户咨询,无需人工干预。46Thesystemwillautomaticallycheckforinconsistenciesinthedatabeforeprocessing.系统在处理前会自动检查数据中的不一致之处。47Aspecializedchipdesignedforneuralprocessingcanruncomplexmodelswithlowerpowerconsumption.专为神经处理设计的专用芯片能以更低功耗运行复杂模型。48Themodeladjustsitsresponsesbasedonenvironmentalcircumstanceslikenoiselevelsorlightingconditions.该模型会根据环境情况(如噪音水平或光照条件)调整其响应。49Imageclassificationsystemscandistinguishbetweenhundredsofobjectcategorieswithhighprecision.图像分类系统能高精度地区分数百种物体类别。50Cloudcomputingenablesaccesstopowerfulprocessingcapabilitieswithoutlocalhardwareinvestments.云计算使人无需投资本地硬件就能获得强大的处理能力。51Trainingdataissecurelystoredincloudstorageforaccessacrossmultipledevelopmentenvironments.训练数据安全地存储在云存储中,可在多个开发环境中访问。52Aclusterofserversworkstogethertohandlethecomputationaldemandsoflarge-scalemodels.服务器集群协同工作,处理大规模模型的计算需求。53Aneffectiveclusteringalgorithmcangroupsimilarcustomerprofilesfortargetedmarketing.高效的聚类算法能将相似客户资料分组,用于精准营销。54Thiscognitivemodelsimulateshumanthoughtprocessestosolvecomplexreasoningproblems.这种认知模型模拟人类思维过程,解决复杂的推理问题。55Humanandmachinecollaborationyieldsbetterresultsthaneitherworkingindependentlyinmanytasks.在许多任务中,人机协作比两者单独工作产生更好的结果。56Sensorscollectenvironmentaldatacontinuouslyforthesystemtomonitorandrespondtochanges.传感器持续收集环境数据,供系统监测和响应变化。57Thecombinationofdifferentmodelarchitecturesoftenproducesmorerobustresultsthansingleapproaches.不同模型架构的组合通常比单一方法产生更稳健的结果。58Systemswithcommonsensereasoningcanhandleeverydaysituationsmorenaturally.具备常识推理能力的系统能更自然地处理日常情况。59Theplatform'scompatibilitywithvariousfileformatssimplifiesdataintegrationfrommultiplesources.该平台对多种文件格式的兼容性简化了来自多个来源的数据集成。60Themodel'scompetenceinhandlingedgecasesdistinguishesitfromlesssophisticatedalternatives.该模型处理边缘情况的能力使其有别于较简单的替代方案。61Advancedanalyticsgivecompaniesacompetitiveedgebyenhancingtheircompetitivenessinthemarket.先进的分析技术通过提升公司的市场竞争力,为其带来竞争优势。62Thecomplementarityofsymbolicandstatisticalapproachesimprovesoverallsystemperformance.符号方法和统计方法的互补性提高了整体系统性能。63Thecomplexityoftheproblemrequiresamoresophisticatedapproachthanbasicrule-basedsystems.该问题的复杂性需要比基本基于规则的系统更复杂的方法。64Eachhardwarecomponentplaysacriticalroleintheoverallperformanceoftheprocessingsystem.每个硬件组件在处理系统的整体性能中都起着关键作用。65Computationalefficiencyiscrucialfordeployingmodelsonresource-constraineddeviceslikesmartphones.计算效率对于在智能手机等资源受限设备上部署模型至关重要。66Thiscomputationalmodelaccuratelysimulateshowinformationspreadsthroughsocialnetworks.这种计算模型准确模拟信息如何在社交网络中传播。67Computationalvisionsystemscannowidentifysubtlefacialexpressionsthatindicateemotionalstates.计算视觉系统现在能识别指示情绪状态的细微面部表情。68Anefficientcomputeralgorithmcanprocessmillionsoftransactionsinamatterofseconds.高效的计算机算法能在几秒钟内处理数百万笔交易。69Increasedcomputingpowerhasenabledthedevelopmentofmorecomplexandcapablemodels.增强的计算能力使更复杂、更强大的模型得以开发。70Efficientallocationofcomputingresourcesensuresoptimalperformanceacrossallrunningapplications.计算资源的高效分配确保所有运行中应用的最佳性能。71Thesystemappliesaconditionalruletoprioritizeurgenttasksoverroutineones.该系统应用条件规则,将紧急任务置于常规任务之上。72Areliableconfidencescoringschemahelpsusersunderstandhowtrustworthythesystem'spredictionsare.可靠的置信度评分机制帮助用户了解系统预测的可信度。73Userscanconfigurethesystem'sparameterstomatchtheirspecificrequirementsandpreferences.用户可以配置系统参数,以匹配其特定要求和偏好。74Astablenetworkconnectionisessentialforreal-timecommunicationbetweendistributedsystems.稳定的网络连接对于分布式系统之间的实时通信至关重要。75Researchersdebatewhethermachinescaneverachievetrueconsciousnessorself-awareness.研究人员争论机器是否能实现真正的意识或自我意识。76Edgedevicesconsumelesspowerwhileprocessingdatalocallyinsteadoftransmittingittothecloud.边缘设备在本地处理数据(而非传输到云端)时消耗更少功率。77Automatedcontentcategorizationorganizesdigitalmediaintorelevanttopicsforeasierretrieval.自动化内容分类将数字媒体组织到相关主题中,便于检索。78Contextualextractiontechniquesidentifykeyinformationlikedatesandlocationsfromunstructuredtext.上下文提取技术从非结构化文本中识别日期和地点等关键信息。79Advancedsystemsdemonstratecontextualunderstandingbyinterpretingmeaningbasedonsurroundinginformation.先进系统通过基于周围信息解释含义来展示上下文理解能力。80Maintainingcontinuityinconversationsallowssystemstohavemorenaturalandcoherentinteractions.在对话中保持连贯性使系统能进行更自然、更连贯的交互。81Trainingprocessesconvergewhenthemodelstopsimprovingsignificantlywithadditionaldata.当模型在添加更多数据后不再显著改进时,训练过程就会收敛。82Naturalflowinaconversationsystemrequiresunderstandingbothexplicitandimplicitcues.对话系统中的自然流畅性需要理解显性和隐性线索。83Predictiveanalyticscanidentifyfactorsthatmostinfluencecustomerconversionrateone-commerceplatforms.预测分析能识别对电商平台客户转化率影响最大的因素。84Convolutionoperationshelpextractimportantfeatureslikeedgesandtexturesfromimages.卷积操作有助于从图像中提取边缘和纹理等重要特征。85Awell-designedconvolutionallayercandetectcomplexpatternsinvisualdatawithminimalcomputationalresources.设计良好的卷积层能以最少的计算资源检测视觉数据中的复杂模式。86Largetextcorporaprovidethefoundationfordevelopingrobustlanguageunderstandingsystems.大型文本语料库为开发强大的语言理解系统提供了基础。87Systemscanidentifycorrelationsbetweenweatherpatternsandconsumerpurchasingbehavior.系统能识别天气模式与消费者购买行为之间的相关性。88Advancedmonitoringsystemscandetectandneutralizeacyberattackbeforesignificantdamageoccurs.先进的监控系统能在重大损害发生前检测并中和网络攻击。89Multi-layeredcybersecurityprotocolsprotectsensitiveinformationfromunauthorizedaccess.多层网络安全协议保护敏感信息免受未授权访问。90Dataacquisitiontoolsgatherinformationfromvarioussourcesformodeltrainingandtesting.数据采集工具从各种来源收集信息,用于模型训练和测试。91Dataactivationtechniquestransformrawinformationintoformatssuitableforanalysisandprocessing.数据激活技术将原始信息转换为适合分析和处理的格式。92High-qualitydataannotationensuresthattrainingexamplesaccuratelyrepresentreal-worldscenarios.高质量的数据标注确保训练样本准确反映现实世界场景。93Customerbehaviorinformationrepresentsavaluabledataassetforpersonalizedservicedevelopment.客户行为信息是开发个性化服务的宝贵数据资产。94Dataassociationmethodsconnectrelatedpiecesofinformationacrossdifferentdatabases.数据关联方法在不同数据库之间连接相关信息。95Amoderndatacenterhousesthousandsofserversthatprocessandstoremassiveamountsofinformation.现代化的数据中心容纳数千台服务器,用于处理和存储海量信息。96Thoroughdatacleaningremoveserrorsandinconsistenciesthatcouldcompromisemodelperformance.彻底的数据清洗消除了可能影响模型性能的错误和不一致之处。97Comprehensivedatagovernanceensuresresponsiblecollection,storage,anduseofinformation.全面的数据治理确保信息的负责任收集、存储和使用。98Strictprotocolspreventdataleakageduringtransferbetweendifferentprocessingsystems.严格的协议防止在不同处理系统之间传输时发生数据泄露。99Dataminingtechniquesuncoverhiddenpatternsinlargedatasetsthatmanualanalysiswouldmiss.数据挖掘技术能发现大型数据集中人工分析会遗漏的隐藏模式。100Awell-structureddatamodelrepresentsrelationshipsbetweendifferenttypesofinformationclearly.结构良好的数据模型清晰地表示不同类型信息之间的关系。101Meticulousdatapreparationsignificantlyimprovestheaccuracyofpredictivesystems.细致的数据准备显著提高预测系统的准确性。102Robustdatasecuritymeasuresprotectsensitiveinformationfromtheftandunauthorizedaccess.强大的数据安全措施保护敏感信息免遭盗窃和未授权访问。103Adiversedatasetensuresthattrainedmodelsperformwellacrossdifferentscenarios.多样化的数据集确保训练后的模型在不同场景下都能表现良好。104Anefficientdatastructureallowsforquickretrievalandprocessingofinformation.高效的数据结构能实现信息的快速检索和处理。105Effectivedatavisualizationmakescomplexpatternsandinsightsaccessibletonon-technicalstakeholders.有效的数据可视化使非技术人员也能理解复杂的模式和见解。106Awell-organizeddatabaseenablesquickaccesstospecificinformationwhenneededforanalysis.组织良好的数据库能在分析需要时快速访问特定信息。107Thislabeleddatasetcontainsmillionsofexamplesfortrainingimagerecognitionsystems.这个带标签的数据集包含数百万个用于训练图像识别系统的样本。108Developersmustdebugcomplexsystemstoeliminateerrorsthataffectperformance.开发人员必须为复杂系统调试,以消除影响性能的错误。109Intelligentsystemscandecideonoptimalactionsbasedonreal-timeenvironmentaldata.智能系统能根据实时环境数据决定最佳行动方案。110Adecisiontreeprovidesaclearvisualrepresentationofhowchoicesleadtodifferentoutcomes.决策树清晰直观地展示了选择如何导致不同结果。111Efficientdecodingprocessesconvertencodedinformationbackintoitsoriginalformatforuse.高效的解码过程将编码信息转换回原始格式以供使用。《人工智能英语听力500句》张强华司爱侠编112Deductiveapproachesapplygeneralrulestospecificcasestoreachconclusions.演绎方法将一般规则应用于特定情况以得出结论。113Deductivereasoningallowssystemstodrawspecificconclusionsfromgeneralprinciples.演绎推理使系统能从一般原则中得出具体结论。114Deeplearninghasrevolutionizedfieldslikecomputervisionandnaturallanguageprocessing.深度学习彻底改变了计算机视觉和自然语言处理等领域。115Thisinnovativedeeplearningalgorithmachievesstate-of-the-artresultsonspeechrecognitiontasks.这种创新的深度学习算法在语音识别任务上取得了最先进的成果。116Awell-traineddeeplearningmodel(DLmodel)canrecognizecomplexpatternsinunstructureddata.训练良好的深度学习模型(DL模型)能识别非结构化数据中的复杂模式。117Advanceddeeplearningreasoningenablessystemstosolveproblemsrequiringmultiplestepsoflogic.先进的深度学习推理使系统能解决需要多步逻辑的问题。118Adeepnetworkwithmanylayerscanlearnincreasinglyabstractrepresentationsofdata.具有多层的深度网络能学习越来越抽象的数据表示。119Apowerfuldeepneuralnetworkcanprocessandunderstandcomplexinputslikehumanspeech.强大的深度神经网络能处理和理解人类语音等复杂输入。120Sophisticateddeepfaketechnologycancreaterealisticaudioandvideocontentthat'sdifficulttodistinguishfromrealrecordings.复杂的深度伪造技术能创建逼真的音频和视频内容,难以与真实记录区分。121De-identificationtechniquesremovepersonalinformationfromdatasetstoprotectprivacy.去标识化技术从数据集中移除个人信息以保护隐私。122Thesystemcanautomaticallydeleteredundantdatathat'snolongerneededforanalysis.该系统能自动删除不再需要用于分析的冗余数据。123Predictivemodelsdeliverinsightsthathelpbusinessesmakemoreinformeddecisions.预测模型提供的见解帮助企业做出更明智的决策。124Casestudiesdemonstratehowthesetechniquesimproveaccuracyinreal-worldapplications.案例研究证明了这些技术如何在实际应用中提高准确性。125Thealgorithmmeasuresdatadensitytoidentifyclustersofrelatedinformation.该算法测量数据密度以识别相关信息的聚类。126Engineersdeploytrainedmodelstoproductionenvironmentsforreal-worlduse.工程师将训练好的模型部署到生产环境中供实际使用。127Thedepthofaneuralnetworkreferstothenumberoflayersitcontains.神经网络的深度指的是它包含的层数。128Depth-firstsearchexploresasfaraspossiblealongeachbranchbeforebacktracking.深度优先搜索在回溯前沿每个分支尽可能深入探索。129Thesystemadjustsitsparameterstominimizethedifferencebetweenresultsandthedesiredvalue.系统调整参数以最小化结果与目标值之间的差异。130High-resolutionanalysiscapturesimportantdetailsthatsimplermethodsmightmiss.高分辨率分析捕捉到简单方法可能遗漏的重要细节。131Sensorsdetectchangesinenvironmentalconditionsandtriggerappropriateresponses.传感器检测环境条件的变化并触发相应的响应。132Earlydetectionofanomaliespreventssmallissuesfrombecomingmajorproblems.异常的早期检测防止小问题演变成大麻烦。133Themodel'sdeterminationofoptimalsolutionsimproveswithlargertrainingdatasets.模型对最佳解决方案的确定能力随着训练数据集增大而提高。134Rapiddevelopmentofnewalgorithmsisdrivingprogressincomputationalfields.新算法的快速开发推动着计算领域的进步。135Advancedsystemscandiagnoseequipmentfailuresbyanalyzingperformancedata.先进系统能通过分析性能数据来诊断设备故障。136Aspecializeddiagnosticmodelidentifiespatternsassociatedwithspecificmedicalconditions.专用的诊断模型识别与特定疾病相关的模式。137Adigitalsignalrepresentsinformationasasequenceofdiscretevalues.数字信号将信息表示为离散值序列。138Thedigitalizationofhealthcarerecordsenablesmoreefficientanalysisandsharing.医疗记录的数字化使更高效的分析和共享成为可能。139Technologicaldisruptionoftencomesfrominnovativeapplicationsofexistingmethods.技术变革通常来自现有方法的创新性应用。140Patternrecognitionsystemscandistinguishbetweensimilarobjectswithhighaccuracy.模式识别系统能高精度地区分相似物体。141Distributedcomputingspreadsprocessingtasksacrossmultiplemachinesforefficiency.分布式计算将处理任务分配到多台机器以提高效率。142Userscandownloadpre-trainedmodelsandadaptthemfortheirspecificneeds.用户可以下载预训练模型并根据自身特定需求进行调整。143Predictivemaintenancereducesdowntimebyaddressingissuesbeforeequipmentfails.预测性维护通过在设备故障前解决问题来减少停机时间。144Themodelcalculatesthedurationrequiredtocompletetasksbasedonhistoricaldata.该模型根据历史数据计算完成任务所需的持续时间。145Dynamicsystemsadjusttheirbehaviorinreal-timebasedonchangingconditions.动态系统根据不断变化的条件实时调整其行为。146Anecologicalnetworkmodelsimulatesrelationshipsbetweendifferentspeciesinanecosystem.生态网络模型模拟生态系统中不同物种之间的关系。147Edgecomputingprocessesdatalocallyondevicesratherthansendingittocentralservers.边缘计算在设备本地处理数据,而非将其发送到中央服务器。148Anedgedevicelikeasmartcameracanperformcomplexanalysiswithoutcloudconnectivity.像智能摄像头这样的边缘设备无需云连接就能进行复杂分析。149Systemsembedinformationintonumericalvectorsforefficientprocessingandcomparison.系统将信息嵌入到数值向量中,以便高效处理和比较。150Embeddinglayersconvertcategoricaldataintocontinuousvectorsforneuralnetworkprocessing.嵌入层将分类数据转换为连续向量以供神经网络处理。151Advancedinterfacescanrecognizeemotionalcuesfromvoicetoneandfacialexpressions.先进的界面能从语气和面部表情中识别情感线索。152Researchexploreshowsystemscanexhibitempathybyrecognizingandrespondingtohumanemotions.研究探索系统如何通过识别和响应人类情感来展现同理心。153Systemsencodeinformationintoformatssuitableforstorage,transmission,orprocessing.系统将信息编码为适合存储、传输或处理的格式。154Anencoderconvertsinputdataintoacompressedrepresentationforefficientprocessing.编码器将输入数据转换为压缩表示以实现高效处理。155Strongencryptionprotectssensitivedataduringtransmissionandstorage.强大的加密技术在传输和存储过程中保护敏感数据。156End-to-endlearningtrainssystemstomapinputsdirectlytooutputswithoutmanualfeatureengineering.端到端学习训练系统直接将输入映射到输出,无需人工特征工程。157Apowerfulsearchengineusescomplexalgorithmstofindrelevantinformationquickly.强大的搜索引擎使用复杂算法快速找到相关信息。158Anenhancedalgorithmprocessesdata30%fasterwhilemaintainingaccuracy.增强算法在保持准确性的同时将数据处理速度提高了30%。159Entityrecognitionidentifiesandclassifieskeyelementslikenamesandlocationsintext.实体识别在文本中识别并分类名称和位置等关键元素。160Themodeladaptstoitsenvironmentbylearningfromfeedbackandchangingconditions.该模型通过从反馈和变化的条件中学习来适应其环境。161Researchersestablishperformancebenchmarkstomeasuresystemimprovementsovertime.研究人员建立性能基准,以衡量系统随时间的改进。162Theevaluationofmodelperformanceincludesaccuracy,speed,andresourceusagemetrics.模型性能的评估包括准确性、速度和资源使用等指标。163Anevaluationfunctionscorespotentialsolutionstoguidesearchalgorithmstowardbetteroutcomes.评估函数对潜在解决方案进行评分,引导搜索算法找到更优结果。164Regularexerciseofthesystemwithnewdatahelpsmaintainitsperformanceovertime.定期用新数据检验系统有助于长期保持其性能。165Controlledexperimentscomparedifferentapproachestodeterminewhichperformsbest.对照实验对不同方法进行比较,以确定哪种方法表现最佳。166Amedicalexpertsystemprovidesdiagnosticrecommendationsbasedonsymptomsandmedicalknowledge.医疗专家系统根据症状和医学知识提供诊断建议。167Thesystemdrawsonspecializedexpertisetosolveproblemsbeyondgeneralapproaches.该系统利用专业知识解决一般方法难以处理的问题。168Aclearexplanationofhowdecisionsaremadeincreasestrustinautomatedsystems.对决策过程的清晰解释能增强人们对自动化系统的信任。169Exponentialgrowthincomputationalpowerhasenabledmorecomplexmodelingapproaches.计算能力的指数级增长使更复杂的建模方法成为可能。170Advancedtechniquesextractmeaningfulpatternsfromnoisyorincompletedatasources.先进技术能从嘈杂或不完整的数据源中提取有意义的模式。171Facialrecognitionsystemsidentifyindividualsbyanalyzinguniquefacialfeatures.人脸识别系统通过分析独特的面部特征来识别个人。172Thealgorithmidentifieseachcontributingfactortopredictoutcomesmoreaccurately.该算法识别每个影响因素,以更准确地预测结果。173Afastclusteringalgorithmprocesseslargedatasetsinafractionofthetimeoftraditionalmethods.快速聚类算法处理大型数据集的时间仅为传统方法的一小部分。174Automatedfaultdiagnosisreducesrepairtimesbyquicklyidentifyingequipmentissues.自动化故障诊断通过快速识别设备问题来缩短维修时间。175Effectivefeatureengineeringtransformsrawdataintorepresentationsthatimprovemodelperformance.有效的特征工程将原始数据转换为能提高模型性能的表示形式。176Featureextractionidentifiesthemostimportantelementsindataforsolvingspecificproblems.特征提取识别数据中对解决特定问题最重要的元素。177Aspecializedfeatureextractorisolatesrelevantpatternsfromcomplexinputslikeimagesorsounds.专用特征提取器从图像或声音等复杂输入中分离出相关模式。178Featurelayerdatacontainsprocessedrepresentationsthatcaptureessentialinformation.特征层数据包含捕捉关键信息的经过处理的表示形式。179Continuousfeedbackhelpssystemslearnandimprovetheirperformanceovertime.持续的反馈帮助系统学习并逐步提高性能。180Feedforwardprocessesmoveinformationinasingledirectionthroughasystem.前馈过程使信息在系统中沿单一方向传递。《人工智能英语听力500句》张强华司爱侠编181Eachfeedforwardlayerinanetworkprocessesinformationbeforepassingittothenextlayer.网络中的每个前馈层在将信息传递到下一层之前对其进行处理。182Developersfine-tunepre-trainedmodelstoadaptthemtospecifictasksordatasets.开发人员微调预训练模型,使其适应特定任务或数据集。183Formalmethodsensuresystemsfollowstrictrulesforconsistencyandreliability.形式化方法确保系统遵循严格的规则,以保证一致性和可靠性。184Theformalizationofknowledgeallowsittoberepresentedandprocessedbycomputationalsystems.知识的形式化使其能够被计算系统表示和处理。185Aflexibleframeworksupportsdifferentapproachestosolvingcomplexproblems.灵活的框架支持多种解决复杂问题的方法。186Eachfunctioninthesystemperformsaspecifictaskaspartoftheoverallprocess.系统中的每个函数在整个过程中执行特定任务。187Systemsfusedatafrommultiplesourcestocreatemorecompleterepresentationsofinformation.系统融合来自多个来源的数据,以创建更完整的信息表示。188Fuzzyapproacheshandleuncertaintybyallowingpartialmembershipincategories.模糊方法通过允许部分属于某个类别来处理不确定性。189Fuzzylogicenablessystemstomakedecisionsbasedonimpreciseorambiguousinformation.模糊逻辑使系统能够基于不精确或模糊的信息做出决策。190Theprinciple"garbagein,garbageout"emphasizesthatpoordataleadstopoorresults.“输入垃圾,输出垃圾”这一原则强调劣质数据会导致劣质结果。191Gesturerecognitionsystemsinterpretphysicalmovementstocontroldevicesorinteractwithinterfaces.手势识别系统通过解读肢体动作来控制设备或与界面交互。192Agraphrepresentsrelationshipsbetweenentitiesasnodesandconnectingedges.图将实体之间的关系表示为节点和连接的边。193Agraph-basedsearchalgorithmnavigatesrelationshipsbetweenentitiestofindsolutions.基于图的搜索算法通过导航实体之间的关系来寻找解决方案。194Greedybestfirstsearchselectsthemostpromisingnextstepbasedoncurrentinformation.贪婪最佳优先搜索根据当前信息选择最有希望的下一步。195Interactiveguidancehelpsusersunderstandhowtooptimizesystemperformance.交互式指导帮助用户了解如何优化系统性能。196Robustsystemscanhandleunexpectedinputswithoutcrashingorproducinginvalidresults.健壮的系统能处理意外输入,不会崩溃或产生无效结果。197Aheuristicapproachusespracticalrulestofindgoodsolutionsefficiently.启发式方法使用实用规则高效地找到良好的解决方案。198Hiddenpatternsindataoftenrevealinsightsnotapparentthroughcasualobservation.数据中隐藏的模式往往能揭示随意观察难以发现的见解。199Ahiddenlayerinanetworkprocessesinformationthatisn'tdirectlyobservableininputsoroutputs.网络中的隐藏层处理在输入或输出中无法直接观察到的信息。200Advancedanalyticsuncoverhiddenpatternsthatexplaincomplexphenomenaorbehaviors.先进的分析技术揭示隐藏的模式,这些模式能解释复杂的现象或行为。201High-throughputsystemsprocessthousandsofdatapointssimultaneouslyforrapidanalysis.高通量系统可同时处理数千个数据点,实现快速分析。202Hill-climbingsearchiterativelyimprovessolutionsbymakingsmalladjustmentstowardbetteroutcomes.爬山搜索通过向更优结果方向进行小幅调整,迭代改进解决方案。203AHopfieldnetworkcanrecallcompletepatternsfrompartialornoisyinputs.霍普菲尔德网络能从部分或嘈杂的输入中回忆起完整模式。204Systemsthatrecognizehumanemotioncanrespondmoreappropriatelytouserneeds.能识别人类情感的系统可以更恰当地响应用户需求。205Humanintelligenceinvolvesabilitieslikecreativityandabstractthinkingthatremainchallengingtoreplicate.人类智能包含创造力和抽象思维等能力,这些能力的复制仍具挑战性。206Understandinghumanlanguagerequiresgraspingcontext,idioms,andculturalnuances.理解人类语言需要掌握语境、习语和文化细微差别。207Effectivehuman-machinecollaborationcombineshumanjudgmentwithmachineefficiency.有效的人机协作将人类判断与机器效率相结合。208Human-readableoutputspresentcomplexanalysesinformatseasyforpeopletounderstand.人类可读的输出将复杂分析以人们易于理解的格式呈现。209Clearhuman-to-machinecommunicationsensureaccurateinterpretationofcommandsandinputs.清晰的人机通信确保命令和输入得到准确解读。210Ahyperlinkindigitaltextconnectsrelatedinformationforquicknavigationandreference.数字文本中的超链接连接相关信息,便于快速导航和查阅。211Identificationofuniquepatternsallowssystemstodistinguishbetweendifferententities.对独特模式的识别使系统能够区分不同的实体。212Advancedalgorithmscanidentifyearlywarningsignsofsystemfailuresbeforetheyoccur.先进的算法能在系统故障发生前识别出早期预警信号。213Animagecontainsvisualinformationthatcanbeanalyzedforpatternsorobjects.图像包含可用于分析模式或物体的视觉信息。214Imageacquisitioncapturesvisualdatafromsourceslikecamerasforprocessingandanalysis.图像采集从摄像头等来源捕获视觉数据,用于处理和分析。215Imageannotationmarkskeyelementsinpicturestotrainsystemsforrecognitiontasks.图像标注标记图片中的关键元素,用于训练系统执行识别任务。216Imageclassificationcategorizespicturesintopredefinedgroupsbasedontheircontent.图像分类根据图片内容将其归类到预定义的组别中。217Imageprocessingenhancesortransformsvisualdatatoimproveanalysisorpresentation.图像处理对视觉数据进行增强或转换,以改进分析或呈现效果。218Imagerecognitionidentifiesandlabelsspecificobjectsorfeatureswithinvisualdata.图像识别在视觉数据中识别并标记特定物体或特征。219Imagesegmentationdividespicturesintodistinctregionsfordetailedanalysisofeachpart.图像分割将图片划分为不同区域,以便对每个部分进行详细分析。220Systemscanimitatehumanbehaviorsbylearningpatternsfromobservedactions.系统可通过从观察到的行为中学习模式来模仿人类行为。221Theimplementationofnewalgorithmsrequirescarefultestingtoensurereliability.新算法的实施需要仔细测试以确保可靠性。222Imprecisioninmeasurementscanaffecttheaccuracyofpredictivemodels.测量中的不精确性会影响预测模型的准确性。223Anunexpectedincidenttriggersthesystem'semergencyresponseprotocols.意外事件触发系统的应急响应协议。224Comprehensivemodelsincludemultiplefactorsthatinfluencetheoutcomesbeingpredicted.全面的模型包含影响预测结果的多种因素。225Outdatedsoftwaremaybeincompatiblewithnewdataformatsorprocessingsystems.过时的软件可能与新的数据格式或处理系统不兼容。226Modernsystemsincorporatefeedbackmechanismstocontinuouslyimproveperformance.现代系统整合反馈机制,以持续改进性能。227Distributedcomponentscanoperateindependentlywhilestillcontributingtotheoverallsystem.分布式组件可独立运行,同时仍为整个系统做出贡献。228A
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