Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Система интернета вещей (IoT system) — система, обеспечивающая функционирование интернета вещей. Примечание. В состав системы интернета вещей могут входить (включая, но не ограничиваясь ими) устройства
Устройство интернета вещей (IoT device) — сущность системы интернета вещей, которая обеспечивает связь с материальным миром через измерение или приведение в действие. Примечание. Устройством интернета
Гетерономия (гетерономность); гетерономный (heteronomy, heteronomous) — характеристика системы, функционирующей в условиях ограничений, связанных с внешним вмешательством, управлением или надзором. [ГОСТ Р 71476-2024. Искусственный интеллект. Концепции
ИИ универсальный (general AI, AGI) — тип систем ИИ, решающих широкий круг задач с приемлемым уровнем качества и производительности. Примечания 1 Ср. определение узконаправленного (слабого)
Второе поколение компьютерной техники — машины, созданные в 1955—65 гг. Элементная база — дискретные транзисторные логические элементы. Оперативная память на магнитных сердечниках. Высокопроизводительные устройства работы
Выражение — в языке программирования — запись правила для вычисления некоторого значения. Строится из констант, переменных и указателей функций, объединенных знаками операций. [Словарь основных понятий
Омметр, или измеритель сопротивления – это прибор, используемый для измерения сопротивления электрическому току в омах. Разновидности омметров в зависимости от чувствительности: мегаомметры, гигаомметры, тераомметры, миллиомметры, микроомметры.
Гомоскедастичность — свойство, означающее постоянство условной дисперсии вектора или последовательности случайных величин. [Энциклопедия Руниверсалис] [Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта. – СПб:
Функция гладкая — функция, имеющая непрерывную производную на всем множестве определения. Часто под гладкими функциями подразумевают функции, имеющие непрерывные производные всех порядков. [Энциклопедия Руниверсалис]
Глубокая декомпозиция Тейлора (Deep Taylor decomposition) — практический метод для декомпозиции прогнозов больших глубоких нейронных сетей. Он работает, выполняя обратный проход по сети с использованием заранее