深度伪造（Deepfakes）是一种基于深度学习算法，尤其是生成对抗网络（GANs），来创建或操纵音视频内容的技术，使生成的假象（如换脸或合成语音）看起来极其真实。它可以用于娱乐、艺术创作，但也引发了隐私侵犯、虚假信息传播等...

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，将数据处理和分析任务从中心化的数据中心转移到网络边缘，更接近数据源和用户的位置。可以显著减少数据传输的延迟，提高响应速度，优化带宽使用，增强数据处理的实时性和安全...

领域适配（Domain Adaptation）是迁移学习中的一种方法，旨在将一个模型从一个领域（源域）迁移到另一个不同的领域（目标域），提高模型在目标域的性能。主要解决源域和目标域数据分布不一致的问题，通过调整模型使其更好地...

模式崩溃（Mode Collapse）是指在训练过程中，生成器开始生成的样本多样性降低，只产生数据集中某些特定模式的样本，忽略了其他潜在模式。导致生成的数据缺乏真实性和多样性，无法覆盖目标分布的所有可能模式。模式崩溃是GAN...

嵌入向量（Embedding Vectors）是一种将数据（如文本、图像、用户信息）映射到高维空间中的数字向量的技术。能够捕捉数据间的相似性和关系，使得相似的数据点在向量空间中彼此靠近。嵌入向量广泛应用于自然语言处理、图像识...

监督学习(Supervised Learning 是一种机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据来训练算法，使其能够对新的数据进行分类或预测。它包括分类和回归任务，利用算法如支持向量机、决策树等来识别数据中的模式，并做出预测...

语音识别（Speech Recognition）也称为自动语音识别（ASR），是一种将人类语音转换成文本或命令的高技术。通过特征提取、模式匹配和模型训练等步骤，使机器能够识别和理解语音信号。广泛应用于智能助手、语音控制系统和...

神经风格迁移（Neural Style Transfer）通过深度学习手段，将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上，创造出融合了两者特点的新图像。基于预训练的卷积神经网络来分析风格图像的纹理和颜色分布，以及内容图像的结...

决策树通过递归选择最能区分数据的属性来构建树状模型，每个节点代表一个属性测试，每个分支代表测试结果，叶节点代表决策输出。它利用信息增益、增益率或基尼指数等标准进行最优属性选择，并通过剪枝处理避免过拟合，最终形成可解释的分类或...

人工智能安全（AI Security）是指采取必要措施保护人工智能系统免受攻击、侵入、干扰和非法使用，确保其稳定可靠运行，遵循以人为本、权责一致等原则，保障人工智能算法模型、数据、系统和产品应用的完整性、保密性、可用性、鲁棒...