碳捕集从工业气体或环境空气中分离二氧化碳，以供后续利用或封存。
carbon-capture碳捕集与封存碳捕集与封存将二氧化碳从排放源中分离并长期封存，通常储存在深部地质构造中。
carbon-capture-and-storage特征工程特征工程是创建、转换和选择数据表示的过程，这些表示用作机器学习模型的输入。
feature-engineering特征缩放特征缩放将数值输入变量转换到可比较的范围或统计尺度，影响机器学习中的距离、优化和正则化。
feature-scaling特征提取特征提取将原始观测数据转换为适合机器学习及其他计算分析的表征。
feature-extraction梯度提升梯度提升依次添加学习器，近似求取降低现有集成模型损失的修正，从而构建预测模型。
gradient-boosting梯度消失问题梯度消失问题是指反向传播时导数不断缩小，导致跨越多个神经网络层或时间步的学习信号减弱。
vanishing-gradient-problem提示工程提示工程通过设计、测试和改进输入，引导生成式人工智能模型产生符合指定要求的输出。
prompt-engineering铁路铁路是由基础设施、车辆、信号和运营规程共同支撑，供列车沿轨道运送旅客或货物的导向运输系统。
railway同步（计算机）同步通过控制共享资源的访问、规定操作顺序和确立变更的可见时机，协调并发计算。
synchronization-computing图灵机图灵机是一种抽象计算模型，用于定义算法、确定可计算性的界限并分析计算资源。
turing-machine图像处理图像处理主要通过对数字数据进行计算，实现图像的变换、增强、复原、压缩和分析。
image-processing图像分类图像分类是根据图像的视觉内容，通过计算为其分配一个或多个类别标签的任务。
image-classification图形处理单元图形处理单元是一种并行处理器，用于图像渲染和加速计算密集型任务。
graphics-processing-unit网络安全网络安全通过技术防护、组织流程和安全风险管理，保护数字系统、网络与信息。
cybersecurity微调（深度学习）微调通过进一步训练选定的参数，使预训练神经网络适应特定任务或领域。
fine-tuning位置编码位置编码为神经网络提供输入元素的顺序或空间位置信息。
positional-encoding无监督学习一种无需外部提供目标标签，即可从数据中发现模式、表征或概率分布的机器学习范式。
unsupervised-learning信号处理信号处理通过分析和变换信号来提取信息、改进表示方式，并支持通信与决策。
signal-processing学习曲线（机器学习）学习曲线展示模型性能随训练集大小或训练进度的变化，用于分析泛化能力、数据需求和优化行为。
learning-curve循环神经网络循环神经网络通过反复更新内部状态，在序列位置之间传递信息，从而处理序列数据。
recurrent-neural-network训练数据训练数据是用于拟合机器学习模型的样本集合，影响模型学到的模式、能力及局限。
training-data验证集验证集是在机器学习开发过程中用于评估和选择模型的预留数据，与训练数据和最终测试数据不同。
validation-set遥感遥感通过远距离测量信号，获取物体和环境的信息，描绘其特性及变化。
remote-sensing异常检测异常检测用于识别偏离既定预期行为模型的观测、事件或模式。
anomaly-detection印刷印刷是将油墨从制版表面转移到纸张等材料上，以大量复制文字和图像的技术，起源于东亚的雕版印刷。
printing语义分割语义分割为图像中的每个像素赋予类别标签，生成细致的物体、材料和场景区域分布图。
semantic-segmentation语音识别语音识别通过声学分析及统计或神经模型，将口语转换为文本。
speech-recognition约翰·麦卡锡（计算机科学家）约翰·麦卡锡是美国计算机科学家、人工智能创始人之一，创立了Lisp，并开创了基于逻辑的机器推理方法。
john-mccarthy约瑟夫森结约瑟夫森结是一种支持相位相关超电流的超导弱连接，可用于精密电压标准、灵敏磁测量和超导量子电路。
josephson-junction云计算云计算通过网络提供共享计算资源，支持按需获取、弹性扩缩容和用量计量。
cloud-computing造纸术造纸术是把植物纤维分散在水中、在网帘上滤成薄层再脱水干燥成纸的技术。它起源于中国汉代，是四大发明之一。
papermaking张量处理器张量处理器是谷歌设计的专用处理器，通过高吞吐量矩阵运算加速神经网络训练和推理。
tensor-processing-unit长短期记忆长短期记忆是一种门控循环神经网络架构，用于学习序列中的依赖关系，并缓解梯度消失问题。
long-short-term-memory蒸汽船蒸汽船由蒸汽动力机械推进，自十九世纪起改变了内河航运和远洋运输。
steamship蒸汽机蒸汽机是利用蒸汽做机械功的热机，工业化时期曾为矿山、工厂、铁路和船舶提供动力。
steam-engine支持向量机支持向量机是一类基于间隔优化、可结合核函数的学习模型，用于分类、回归及相关任务。
support-vector-machine知识库知识库是有组织的信息集合，供人查阅、自动推理或软件系统检索使用。
knowledge-base直流电直流电是沿单一方向流动的电流，广泛用于电池、电子设备、电能转换和高压输电。
direct-current注意力机制注意力机制动态赋予输入表示不同权重，使神经网络能够选取并整合与特定计算相关的信息。
attention-mechanism自编码器自编码器是一种神经网络，在架构或训练约束下，通过编码输入并重构输入来学习数据表征。
autoencoder自动化自动化是利用技术执行、监测或控制任务与流程，以减少人的直接干预。
automation自动微分自动微分通过在数值程序的运算中传播局部求导规则，计算程序所表示函数的导数。
automatic-differentiation自监督学习一种从数据本身构造训练目标、无需人工提供任务标签即可学习的机器学习方法。
self-supervised-learning自然语言处理自然语言处理研究通过计算方法分析、理解和生成人类文本及语音语言。
natural-language-processing自注意力自注意力是一种神经网络机制，通过加权整合同一输入中各元素的信息，为输入元素构建上下文相关的表示。
self-attentionAlexNetAlexNet 是一种深度卷积神经网络，其在2012年 ImageNet 竞赛中的胜利推动了深度学习在计算机视觉中的应用。
alexnetAlphaFoldAlphaFold是一系列用于预测蛋白质三维结构及生物分子复合物结构的人工智能系统。
alphafoldAlphaGoAlphaGo 是 DeepMind 开发的围棋人工智能系统，结合神经网络、强化学习与树搜索，达到并超越职业棋手水平。
alphagoBERT（语言模型）BERT是一种预训练的Transformer编码器，可学习双向文本表示，并适配多种自然语言处理任务。
bertDNA测序DNA测序确定DNA中核苷酸碱基的排列顺序，用于分析基因、基因组、生物变异及疾病相关变化。
dna-sequencingDropout（神经网络）Dropout 是一种神经网络正则化技术，通过在训练时随机屏蔽激活值来减少过拟合。
dropoutFlashAttentionFlashAttention是一系列GPU注意力算法，通过分块计算减少内存传输，无需稀疏化稠密注意力即可加速Transformer。
flashattentionIBMIBM是一家美国跨国科技公司，业务涵盖企业软件、计算基础设施、咨询、人工智能和量子计算。
ibmImageNetImageNet 是按层级组织的大型图像数据集，已成为视觉识别与深度学习的重要基准。
imagenetK近邻算法一种非参数学习算法，根据距离样本最近的已标注样例，预测其类别或数值。
k-nearest-neighbors-algorithmPN结PN结是p型与n型半导体区域之间的交界，其内建电场使整流、载流子注入和光电转换成为可能。
pn-junctionQ学习Q学习是一种无模型强化学习算法，通过经验估计最优动作价值，学习使期望累积奖励最大化的决策。
q-learningTransformer架构一种利用注意力处理序列的神经网络架构，可用于语言理解、文本生成和图像识别。
transformer-architecture