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影像分割是一種計算機視覺技術，涉及將圖像分成多個區塊或區域。影像分割的目標是為圖像中的每個像素分配一個標籤或類別，將相似的像素分組在一起。

影像分割是各種計算機視覺任務的基礎步驟，包括物體識別、物體追蹤、圖像編輯和場景理解。通過識別和分離不同的對象或感興趣區域，它在從圖像中提取有意義的信息方面起著關鍵作用。

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神經導航（Neuronavigation）是一種在神經外科手術中使用的技術，旨在提供實時的三維解剖圖像和導航資訊，以引導醫生在患者大腦或神經結構中進行準確的手術操作。

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多模態學習（Multi-Modal Learning）是一種機器學習方法，旨在處理和結合來自不同模態（如圖像、語音、文本等）的數據來源。它利用多種數據模態的信息來增強模型的學習和表示能力，從而提取更全面、更豐富的特徵。

傳統的機器學習方法通常僅關注單一模態的數據，例如僅使用圖像或僅使用文本來進行學習和預測。然而，現實世界中的許多應用情境涉及到多種模態的數據，例如在視頻中同時存在圖像和語音信息，或者在社交媒體中同時存在文本和圖像內容。多模態學習的目標就是利用這些不同模態之間的關聯和相互作用，提供更全面和准確的學習和預測。

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增量學習（Incremental Learning）是一種機器學習的方法，其中模型能夠持續地從新數據中學習和更新，而無需重新訓練整個模型。它允許模型在接收到新數據時進行適應和增量更新，以保持對新樣本的準確性和預測能力。傳統的機器學習方法通常需要重新訓練整個模型，每次有新數據進入時，都需要使用先前的數據和新數據一起重新訓練模型。然而，在某些情況下，重新訓練整個模型可能是耗時且資源密集的。增量學習的目標是在不重新訓練整個模型的情況下，利用新數據進行快速更新和改進。

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轉移學習（Transfer Learning）是一種機器學習的技術，它將在一個任務上訓練好的模型的知識和經驗轉移到另一個相關任務上。這種方法可以加速和改善在新任務上的學習，尤其是當新任務的訓練數據有限時。

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知識適應（Knowledge Adaptation）指的是修改或調整現有知識或模型，以適應新的或變化的情境、環境或需求的過程。它涉及更新或微調現有知識，使其在不同的情境下具有相關性和有效性。

在機器學習、人工智慧和商業等各個領域中，知識適應對於確保現有模型或系統的適用性和有用性至關重要。它允許整合新的資訊、調整模型並改進演算法，以應對不斷變化的需求和挑戰。

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知識融合（Knowledge Amalgamation）指的是將來自多個來源或領域的信息和見解結合或合併，以創建一個統一而全面的理解。它涉及整合來自不同學科、數據集或觀點的知識，以獲得對主題更廣泛和整體性的視角。

在人工智慧和數據分析的背景下，知識融合在提高模型和系統的準確性、完整性和可靠性方面起著重要作用。它允許整合來自不同的數據來源，包括結構化和非結構化數據，以生成更健壯的見解和預測。

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軟體部署（Software Deployment）是指將軟體應用程式從開發環境或測試環境轉移到生產環境中的過程。它涉及將應用程式的程式碼、資源、設定和相關元件安裝、配置和啟動到目標環境中，以便用戶可以使用和運行該軟體。

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分散式機器學習（Distributed Machine Learning）是指在多台機器或計算資源上進行機器學習模型的訓練。它涉及將訓練過程分成多個任務，並在不同的機器上同時執行，通常這些機器連接在一個分散式系統中。

在分散式機器學習中，每台機器處理部分資料或模型的一部分，它們通過協作來共同訓練模型。機器之間交換信息，例如模型參數或梯度，以確保同步和收斂。這種協作方法利用了多台機器的計算能力，實現更快速和高效的訓練。

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影像品質評估（Image Quality Assessment, IQA）是評估影像感知品質的過程。它在各種影像處理應用中扮演著關鍵角色，例如影像壓縮、影像修復和影像增強。影像品質評估技術可以分為三種類型：全參考(Full-Reference, FR)、減參考(Reduced-Reference, RR)和無參考(No-Reference, NR)。