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人机界面 (HMI) 是促进人类用户与机器、设备或系统之间交互和通信的接口。HMI 允许用户控制机器、监控其性能并通过图形显示屏、触摸屏、按钮、语音命令或其他输入/输出机制接收反馈。HMI 广泛应用于制造业、汽车、消费电子和医疗保健等行业，以提高可用性、效率和决策。

Human-in-the-Loop (HITL) 是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 系统中的一种交互模型，其中人类的判断和决策被整合到流程中。这种方法将自动化系统的效率与人类专家的细致理解相结合，从而得出更准确、更适合情境的结果。Human-in-the-loop 的含义在自动化系统可能难以模糊或需要持续监督和改进的应用中至关重要。

以人为本的人工智能是指优先考虑人类需求、价值观和福祉的人工智能系统的设计和开发。这种方法侧重于创造不仅有效和高效而且符合人类目标的人工智能，确保它增强人类能力，尊重道德原则，增进信任。以人为本的人工智能的含义对于确保人工智能技术有益、易于理解和可供所有用户使用，使其成为支持而不是取代人类决策的工具至关重要。

停止问题是计算机科学中的一个概念，它涉及确定给定的计算机程序在提供特定输入时最终会停止（停止）还是无限期地继续运行。1936 年，艾伦·图灵证明这个问题是不可判断的，这意味着没有通用的算法可以解决所有可能的程序输入对的暂停问题。暂停问题的含义是计算理论的基础，因为它说明了算法可以计算或决定的内容的固有局限性。

分层强化学习 (HRL) 是传统强化学习的扩展，它涉及将复杂的任务分解为更小、更易于管理的子任务，这些子任务按层次结构组织。在 HRL 中，上级控制器或策略决定要执行哪些子任务，而较低级别的控制器则负责这些子任务的执行。分层强化学习的含义对于通过利用任务结构来简化学习和提高可扩展性来更有效地解决复杂问题非常重要。

分层数据格式 (HDF5) 是一种文件格式和一组工具，在存储和组织的大量数据中。它支持复杂的数据类类型的存储，特别适合管理不适合传统关系数据库的大型数据集。分层数据格式的含义对于 cojiccustical 计算、大数据分析，以及需要高效存储空间、访问和共享结构化数据的应用至关重要。

分层特征学习是机器学习中的一个过程，在这个过程中，模型自动发现和学习多个抽象级别的特征，从低级的简单特征到高级复杂的模式。这种方法最常用于深度学习模型，例如卷积神经网络 (CNN)，其中网络的每个连续层学习输入数据的更抽象表示。分层特征学习的含义对于图像识别、自然语言处理和其他复杂的数据驱动应用程序等任务至关重要，在这些任务中，了解多级特征对于准确预测至关重要。

启发式是一种解决问题的方法，它使用实用的方法或捷径来产生可能不完美但足以实现近期短期目标的解决方案。启发式方法通常用于决策过程，尤其是在寻找最佳解决方案过于复杂或耗时时。启发式的含义在包括人工智能、运筹学和心理学在内的各个领域都至关重要，它们有助于快速找到足够好的解决方案来解决棘手的问题。

定向梯度直方图 (HOG) 是用于对象检测的计算机视觉和图像处理的特征描述符。HOG 通过计算图像局部部分中渐变方向的出现次数来捕获图像中对象的局部形状和外观。HOG 的含义对于行人检测和其他物体识别挑战等任务至关重要，在这些任务中，梯度的空间排列提供了有关物体形状的关键信息。

超参数调整是系统地调整机器学习模型的超参数以找到产生最佳性能的最佳组合的过程。与从训练数据中学习的模型参数不同，超参数是在训练过程开始之前设置的，用于控制模型学习方式的各个方面。超参数调整的含义对于最大限度地提高机器学习模型的准确性、效率和泛化至关重要。

超参数是一个参数，其值是在机器学习模型的训练过程开始之前设置的，它控制学习算法的行为。与从训练数据中学习的模型参数不同，超参数是用于优化模型性能的外部配置。超参数的含义对于微调机器学习模型以实现最佳的准确性、效率和泛化至关重要。

超启发式是一种更高级别的启发式方法，旨在选择或生成较低级别的启发式方法来解决复杂的优化问题。与针对特定问题量身定制的传统启发式方法不同，超启发式方法基于一组启发式算法来确定在给定环境中应用的最佳方法。超启发式的含义对于开发灵活、适应性强的算法至关重要，这些算法可以应用于不同的问题领域，而无需为每个新问题进行大量自定义。

超平面是机器学习中使用的几何概念，特别是在支持向量机（SVM）等算法中，用于分隔多维空间中的数据点。在二维空间中，超平面只是一条线，而在三维空间中，它变成了平面。在更高的维度中，它被称为超平面。超平面的含义在分类任务中至关重要，其目标是找到最能分隔不同类别数据的最佳边界。

隐藏单元是位于隐藏层内的神经网络的组成部分，隐藏层位于输入层和输出层之间。每个隐藏单元（也称为神经元）处理来自前一层的输入，应用变换，并将结果传递到下一层。隐藏单位的含义对于使网络能够学习和建模数据中的复杂模式和关系，从而为网络的整体决策过程做出贡献至关重要。

神经网络中的隐身藏层是位于输入层和输出层的神经元层。隐藏层中的神经元对输入数据进行中介计算机和转换，提示取和学员帮助帮助模版进行预测的复杂特征。隐藏层的含义是深度学习的基础，因为它使网络能捕获数据中错综复杂的和关系，而简单的模型可能就会错过这些和关系。

高清地图（HD Maps）是道路环境的详细、高度准确的数字表示，旨在支持自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）。与用于导航的传统地图不同，高清地图提供厘米级的精度，并包含丰富的信息层，例如车道几何形状、路标、交通信号和周围环境的三维表示。这些地图通过提供对前方道路的详细了解，是实现自动驾驶车辆安全可靠运行的关键组成部分。