词汇表

SAE（汽车工程师协会）自动化等级定义了驾驶系统的自动化程度，范围从无自动化到完全自主不等。这些级别在 SAE J3016 中进行了标准化，为对驾驶辅助和自动驾驶技术的功能进行分类提供了清晰的框架。级别从 0（无自动化）到 5（完全自动化）不等，每个级别都描述了驾驶员与系统的责任。

SLAM（同步定位和测绘）是包括机器人和自动驾驶车辆在内的自主系统使用的一种技术，用于绘制未知环境地图，同时确定系统在该环境中的位置。它是使机器无需依赖先前存在的地图或 GPS 即可导航和与周围环境互动的关键组件。

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传感器融合是整合来自多个传感器的数据以获得有关环境或系统的更准确、更可靠和更全面的信息的过程。通过组合来自摄像头、激光雷达、雷达和惯性测量单元 (IMU) 等各种来源的数据，传感器融合增强了对复杂场景的整体感知和理解。传感器融合的含义在自动驾驶汽车、机器人和智慧城市等应用中至关重要，在这些应用中，不同的数据输入有助于做出明智的决策。

半监督学习是一种机器学习方法，它将少量带标签的数据与大量未标记的数据相结合，以构建预测模型。这种方法利用大量的未标注数据来提高模型的准确性，而无需大量的标签工作。当获取带标签的数据成本高昂或耗时时，半监督学习特别有用，使其成为许多现实世界应用的实用解决方案。

可扩展注解是指高效标记大量数据的能力，尤其是在机器学习和人工智能的背景下。该过程允许组织以一种可以根据其需求轻松扩展或收缩的方式对数据集进行注释，从而在不影响速度或准确性的前提下确保高质量的标签数据。可扩展注释的含义对于开发需要大量标签数据才能学习的强大的人工智能模型至关重要。

合成数据是指人工生成的数据，这些数据模仿现实世界的数据特征，但并非来自实际事件或观测结果。它是使用算法、模拟或统计方法创建的，用于生成可用于训练机器学习模型、测试算法和验证系统的数据集。在真实数据稀缺、敏感或获取成本高的情况下，合成数据的含义至关重要，这使研究人员和组织能够使用强大的数据集，同时解决隐私和合规问题。

情感分析，也称为观点挖掘，是一种自然语言处理（NLP）技术，用于确定文本中表达的情感基调或态度。该分析将文本分为正面、负面或中立情绪，使企业能够评估公众意见、客户反馈和社交媒体提及情况。情感分析广泛应用于客户服务、品牌监测和市场研究等领域。

搜索算法是一种用于检索存储在数据结构或数据库中的信息的方法或过程。它系统地探索数据以找到特定的值或问题的解决方案，从而优化查找所需信息的过程。搜索算法的含义在计算机科学中至关重要，因为它支撑着各种应用程序，包括数据库查询、信息检索和优化问题。

支持向量机 (SVM) 是一种监督式机器学习算法，用于分类和回归任务。它的工作原理是找到最能区分特征空间中不同类别的超平面。SVM 的目标是最大化类中最近的数据点（称为支持向量）之间的边距，确保模型可以很好地推广到看不见的数据。由于SVM在处理高维数据方面的有效性以及防止过度拟合的鲁棒性，因此其含义在各种应用中都具有重要意义。

模拟退火是一种受冶金退火过程启发的优化算法，其中使用材料的受控冷却来最大限度地减少缺陷并优化晶体结构。在优化背景下，模拟退火是一种概率技术，旨在找到复杂问题的近似解决方案，尤其是在传统优化方法可能难以解决的大型搜索空间中。它对于解决组合问题和寻找全局最优值特别有效。

监督学习是一种机器学习，其中模型在带标签的数据集上训练。在这种情况下，“已标记” 表示每个训练示例都与输出标签或目标配对。监督学习的主要目标是学习从输入到输出的映射，以便模型能够对看不见的新数据做出准确的预测。监督学习广泛用于各种应用，包括分类、回归和异常检测。

结构化数据是指以可预测的方式组织和格式化的信息，使其易于计算机搜索和分析。这种类型的数据通常存储在关系数据库中，其特征是预定义的架构，该架构定义了数据元素的相互关系。结构化数据的含义对于需要高效数据管理、检索和分析的企业和组织至关重要。

统计分布描述了随机变量的值如何分布或分布在一系列可能的值上。它为理解不同结果的可能性提供了一个数学框架，并且可以通过各种概率函数来表示。统计分布的含义是统计和数据分析的基础，因为它有助于建模和解释数据模式和概率。

统计分类是一种机器学习技术，用于根据数据点的特征为其分配标签或类别。该过程包括分析具有已知分类的数据集，以建立一个可以预测未见的新数据类别的模型。统计分类的含义在各种应用中至关重要，包括垃圾邮件检测、图像识别和医学诊断，在这些应用中，数据的准确分类至关重要。

自我管理是指个人调节思想、情绪和行为以实现个人和职业目标的能力。它包括时间管理、目标设定、自律和情绪调节等技能。自我管理的意义对于个人发展和生产力至关重要，它使个人能够应对挑战并在生活的各个方面做出明智的决定。

自监督学习是一种机器学习范例，在这种模式下，无需标签数据即可在数据集上训练模型。该模型不依赖外部监督，而是通过预测来自其他部分的部分输入，从数据本身生成自己的标签。这种方法使该模型能够从大量未标记的数据中学习有用的表示形式和特征，这使其在标签数据稀缺或获取成本高的情况下特别有价值。自监督学习的意义对于推进需要在没有大量人为干预的情况下进行高质量特征提取的人工智能技术至关重要。

语义分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像中的每个像素分类为预定义的类别或类别。该过程使模型能够在像素级别上理解图像的内容，从而区分场景中的不同对象和区域。语义分割的含义在自动驾驶、医学图像分析和图像编辑等应用中至关重要，在这些应用中，精确的对象定位和识别至关重要。

语义注释是向内容（例如文本、图像或视频）添加元数据的过程，以提供上下文信息，增强对数据的理解和意义。该技术涉及使用相关的概念、类别或关系标记内容中的特定元素，从而实现更有效的数据组织和检索。语义注释的含义在自然语言处理、数据管理和信息检索等领域至关重要，因为它可以帮助机器和人类更智能地解释信息并与之交互。

语音识别是一种使计算机和设备能够识别和处理人类语音，将口语转换为文本或命令的技术。该技术利用算法和机器学习模型来分析音频输入，识别语音和模式，从而准确理解和转录口语。语音识别的含义在各种应用中都很重要，包括虚拟助手、转录服务和无障碍工具。

随机优化是一种数学方法，用于解决所涉及数据或目标函数中不确定性或随机性质的优化问题。与假设所有参数均已知无疑固定的确切定向性优化不一样，随机通过使用概率模进行优化，以整合随机性。随机优化的含义在运筹学、金融和机器人学习等各个领地域都至关重要，在某些领域中，应该是环境定性是一项共同。

随机梯度下降 (SGD) 是一种优化算法，用于最小化机器学习模型中的损失函数，特别是在训练深度学习模型和神经网络时。与使用整个数据集计算损失函数梯度的传统梯度下降不同，SGD 在每次迭代时使用单个数据点或一小批数据更新模型参数。这种方法使 SGD 更快、更高效，尤其是对于大型数据集。