Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Дома активные — здания, которые получают энергию из окружающей среды с помощью альтернативных источников в количестве, превышающем собственные нужны. [Словарь основных терминов в области информационного
Автоматизированная система управления технической эксплуатацией зданий и инженерных систем (АСУ ТЭ) — система, которая включает в себя две составляющие, базу данных и специализированное программное обеспечение.
Модель асимптотическая — информационная модель, построенная на основе общей модели и конкретизирующая ее свойства при определенных условиях, например рецепт на лекарства для конкретного человека, кассовый
ИИ этический — направление, занимающееся разработкой и внедрением систем ИИ, которые являются справедливыми, прозрачными, безопасными и не нарушают права человека. Ключевые проблемы включают борьбу с
ИИ риски экзистенциальные (AGI) — гипотетические сценарии, в которых создание сверхразумного общего ИИ (AGI) может привести к катастрофическим последствиям для человечества, вплоть до его уничтожения.
Человек-в-контуре (human-in-the-loop) — модель взаимодействия, при которой человек активно участвует в процессе работы системы ИИ. Человек может обучать модель, проверять и корректировать ее результаты или
Модель речевого синтеза (Text-to-Speech, TTS) — нейросеть, преобразующая печатный текст в реалистичную человеческую речь. Современные модели способны передавать интонации, эмоции и даже копировать голос конкретного
Модель адаптивная — система ИИ, способная непрерывно дообучаться и подстраиваться под изменяющиеся условия или предпочтения конкретного пользователя в процессе эксплуатации, не требуя полного цикла переобучения
Сеть рекуррентная (RNN) — тип нейросетей, разработанный для обработки последовательных данных (текст, временные ряды, звук). В отличие от стандартных сетей, RNN имеют «память», позволяющую учитывать
Данные синтетические — искусственно сгенерированные данные, которые имитируют свойства реальных данных. Они используются для обучения нейросетей в ситуациях, когда реальных данных не хватает, они слишком