AI 術語詞典

資料品質監控是指持續追蹤和評估資料的準確性、完整性、一致性、時效性和有效性，以確保資料符合預期標準。

深度Q網路（DQN）是一種結合深度學習與Q學習的強化學習演算法，利用深度神經網路逼近Q函數，解決高維度狀態空間的強化學習問題。

深度強化學習結合深度學習與強化學習，透過深度神經網路學習複雜策略，以在特定環境中最大化累積獎勵。

深度偽造是利用深度學習技術合成的逼真音訊、圖像或影片，通常用於製造假新聞、詐騙或惡意中傷。

深度偽造偵測旨在辨識經由深度學習技術偽造或操縱的影音內容，以防止不實資訊傳播和維護資訊真實性。

稠密檢索模型使用神經網路將查詢和文檔嵌入到一個低維向量空間中，通過計算向量相似度來檢索相關文檔，克服了傳統方法的詞彙不匹配問題。

從2D影像推斷場景的3D深度資訊，用於3D重建、機器人導航、AR應用和自動駕駛。

在多輪對話中自動追蹤和維護對話狀態（如用戶意圖、槽值），支持對話管理和任務完成。

對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統，目標是理解使用者意圖並提供適當的回應，完成特定任務或提供資訊。

透過收集設備或用戶的多種可識別資訊，建立獨特且穩定的識別碼。

數位分身是真實世界實體或系統的虛擬化身，通過收集數據進行模擬、監控和預測，以優化性能、預防故障和做出更明智的決策。

直接侵權指未經授權而直接複製、散布或使用受版權保護作品的行為，在AI領域涉及模型訓練與輸出。

透過部署在廣大空間中的多個智慧感測器節點協同合作，收集並分析環境與系統狀態的分散式資料處理技術。

DNA序列分析是計算生物學領域的關鍵技術，旨在解讀、比較和理解生物體的遺傳信息，對於疾病診斷、藥物開發和演化研究至關重要。

將掃描或數位文檔轉換為結構化信息的技術，理解文檔內容、版面和邏輯關係。

藥物發現是指使用 AI 和機器學習從海量化學分子中識別和優化具有治療潛力的藥物候選物。AI 可以加速分子篩選、性質預測和優化過程，將藥物開發週期從十年縮短為數年。

AI藥物發現利用人工智慧加速藥物研發流程，從靶點識別、候選藥物篩選、臨床試驗設計到藥物重定位，降低成本並縮短開發週期。

藥物靶點預測是利用機器學習預測候選藥物分子與生物靶點蛋白質之間的結合力，加速新藥研發並降低實驗成本。