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「表徵學習」（Representation Learning）是機器學習和人工智慧領域的一個概念，其主要關注自動構建有意義和有用的數據表示（特徵或抽象），將原始的高維數據轉換成更緊湊且信息豐富的形式，以捕捉其中重要的潛在模式或特徵。

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「Causal Relation」可以翻譯成「因果關係」。在哲學、科學、統計學和語言學等領域中，「因果關係」指的是一種事件或概念之間的關聯，其中一個事件被認為是另一個事件發生的原因或結果。換句話說，當一個事件或行為影響或導致另一個事件或行為發生時，我們稱之為「因果關係」。這種關係可以是直接的或間接的，但通常涉及一個事件引起另一個事件的變化或影響。

在科學研究中，確定因果關係對於理解事件之間的關聯性和原因和結果之間的聯繫至關重要。因此，科學家們使用不同的方法，如實驗設計和統計分析，來確定事件之間是否存在因果關係。

需要注意的是，僅僅因為兩個事件相互發生，並不一定意味著它們之間存在因果關係。要確定因果關係，需要進一步的研究和證據支持。

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TensorRT（TensorRT：Tensor Runtime）是由NVIDIA開發的深度學習推理（Inference）優化庫，旨在提高深度學習模型的推理性能。它針對 NVIDIA GPU 進行了高度優化，可用於加速各種深度學習工作負載，包括圖像分類、目標檢測、自然語言處理等任務。

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在自然語言處理中，”Chain-of-Thought Prompting”（連鎖思維提示）是一種技術，用於語言模型（如ChatGPT）中生成更具上下文連貫性和相關性的回應。使用此方法時，克戶提供一系列相關的提示或問題，形成一個連貫的思維鏈。這種方法有助於引導模型以邏輯和一致的方式進行回應。

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機器學習（Machine Learning，簡稱ML）是人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）的一個重要分支，旨在使計算機能夠通過學習從數據中提取模式和知識，並使用這些模式和知識來做出預測、做出決策或執行特定任務，而不需要明確地進行編程。

機器學習的主要目標是使計算機能夠自動學習並改進它們的性能，而不需要人類明確地指導或規定每個步驟。這通常是通過使用大量的數據和數學算法來實現的。

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主動學習（Active Learning）是機器學習的一種學習範式，旨在改進模型性能和減少標記數據的成本。在傳統的監督學習中，我們需要一個已經標記好的數據集來訓練機器學習模型。然而，標記數據通常需要大量時間和人力成本。

主動學習通過智能地選擇最具信息量的樣本，並請求專家（人類標記者）來標記這些樣本，從而優化模型的學習過程。這樣做的目的是使模型能夠更快速和準確地達到特定性能水平，並且減少對標記數據的需求。

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Kubernetes（中文譯為「容器集群管理系統」）是一個開源的容器管理平台，用於自動化部署、擴展和管理容器化應用程序。它提供了一個可靠的容器環境，能夠跨多個主機進行應用程序的部署和運行。

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醫學影像（Medical Imaging）是一個重要的領域，用於檢測、診斷和監測人體內部結構和功能的方法。它通常使用各種技術和設備，如X射線、核磁共振（MRI）、計算機斷層掃描（CT）、超聲波、正子發射斷層掃描（PET）等來生成影像。

醫學影像的目的是提供醫生和醫學專業人員對患者狀態進行評估和診斷的工具。它可以提供關於結構、形狀、位置和功能的詳細信息，幫助檢測和識別疾病、傷害、異常或其他體內變化。醫學影像在各個醫學領域中廣泛應用，包括放射學、核醫學、超聲診斷學、神經科學、心血管學等。

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輕量化網路模型（Lightweight Network Models）是指具有較小尺寸和低計算資源需求的深度學習模型。這些模型的設計旨在在保持良好性能的同時，減少模型的複雜性和計算成本，以適應資源受限的環境，例如移動設備、嵌入式系統或低功耗設備。

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自動機器學習（Automated Machine Learning，AutoML）是一種利用機器學習和人工智慧技術自動化機器學習流程的方法。它的目標是使機器學習模型的訓練和部署過程更加容易，降低對專業知識和手動調整的需求。