201 7 年，机器之心发布了第一版人工智能术语库「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」（以下简称「AITD」），一个旨在构建 AI 领域专业术语库的开源项目。 术语库的前两版主要是将机器之心在编译技术文章和论文过程中所遇到的专业术语记录下来，希望为大家写论文、中文博客、阅读文章提供帮助。 此外，读者可以积极指出我们编译 的不当之处，以提高我们的专业性。 同时，这也是一份开放的表单，希望越来越多的人能够提供增添、修改建议，为人工智能的传播助力，共同推进知识高效、广泛地传播。

2021 年 8 月，机器之心发布「AITD」Version 3.0，在 AI 术语库中加入「专项领域」系列，发布了首个「专项领域」机器学习篇，旨在为社区统一专业术语的中文使用提供一个参考。

近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 DeepMind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数据的直觉。阿里达摩院发布的 2022 达摩院十大科技趋势之一也是「AI for Science：人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。」

为此，2022 年 2 月，机器之心联合深势科技更新「AITD」Version 3.1，发布第二个「专项领域」AI for Science 篇。「AITD」项目组从《Machine Learning in Chemistry: The Impact of Artificial Intelligence》以及一些经典论文中提取常见术语，并联合深势科技的专家们进行了翻译。

项目地址：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology-Database

GitBook 地址：https://jiqizhixin.gitbook.io/artificial-intelligence-terminology-database/

划重点：「AITD」Version 3.1「专项领域」AI for Science 篇完整内容在本文文末收录。

「AITD」Version 3.1 更新了什么？

1、 AITD 3.1 版术语库发布，包含了 2442 个术语

「AITD」Version 3.1 相较于第一版的 500 词、第二版的 755 词，在规模上扩大了不少。术语库 3.1 版包含了 2442 个专业术语。

2、增加了新的领域专题 Section，第二个 Section 为 AI for Science 篇，包含了 491 个术语

在深势科技专家的帮助下，「AITD」项目团队完成了第二个「专项领域」篇 —— AI for Science 篇，并收录在 Version 3.1 的更新中。在后续的版本更新中，机器之心将搜集自权威教科书、论文等具有公信力的资料源中的术语表进行校验汇总，并从中筛选出一些具有争议、没有翻译等情况的术语给到领域专家进行集中讨论以确认翻译、统一翻译。

「AITD」后续有什么计划？

本项目中所有英文专业术语对照的中文都来自机器之心编译的文章和系列机器学习教科书（如周志华教授的《机器学习》、李航博士的《统计学习方法》、邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》、李沐博士的《动手学深度学习》、李宏毅教授的《机器学习方法》和 Ian Goodfellow 的《深度学习》中译版等），我们力求在提供准确翻译的同时保留最常用的形式。同时，为了保证术语翻译的准确性，我们将此项目向读者开源，并希望能与读者共同迭代术语的准确度。

除了日常编译工作积累之外，我们将逐专项领域基于权威教科书及文献，联合领域专家进一步扩展并完善本仓库，为社区提供具有统一性的 AI 及相关领域的中英术语翻译对照参考。在接下来的一段时间里，机器之心将从三个方面持续完善术语的收录和扩展阅读的构建：

① 继续完善基础术语的构建，即通过权威教科书或其它有公信力的资料抽取常见术语；

② 续性地把编译论文或其他资料中所出现的非常见术语更新到术语库中；

③ 联合更多专项领域专家，构建专项领域术语库。

自「AITD」Version 3.0 起，机器之心「AITD」项目团队将基于以下标准开展「专项领域」术语库工作：

1）基于权威教科书、论文等具有公信力的资料源提取词汇。

2）邀请对应领域专家进行专业指导

目前 「AITD」Version 3.1 已包含机器学习（Machine Learning）、AI for Science 篇，本项目还将逐步更新更多专项领域篇，在此「AITD」项目组邀请各位专项领域专家学者共同参与指导专项领域篇的形成工作，对「AITD」项目感兴趣并希望贡献一部分您的时间支持这个项目的领域专家学者可通过 lab@jiqizhixin.com 联系我们。

致谢！

衷心感谢深势科技以下专家参与了包含但不限于术语提供、校对、翻译研讨等工作，为该项目扩展了专项领域术语收录的覆盖度、提升了术语中文翻译用法的准确性、专业性及公信力，感谢老师们的辛勤贡献。

AI for Science 篇

1. 张铎，DP Technology，DeepModeling 开源社区成员 @iprozd

2. 蔡淳 ，DP Technology，DeepModeling 开源社区成员 @caic99

3. 董昊森，DP Technology，DeepModeling 开源社区成员 @Asuna981002

深势科技成立于2018年，致力于以新一代分子模拟技术解决微尺度工业设计难题。深势科技自研算法Deep Potential在保持量子力学精度准确性的基础上，将分子动力学的计算速度提升了多个数量级；结合高性能计算，能够对数十亿原子规模的体系进行量子力学精度的计算模拟。围绕领先的分子模拟方法，深势科技正在推动 DeepModeling 开源社区建设，以开放与包容的环境，推动全球科学计算事业发展。发布两年多以来，DeepModeling社区中的开源软件已得到国内外近千个研究组使用，涉及物理、化学、材料、生物、地质等多个领域。

读者及用户的反馈意见和更新建议将贯穿整个阶段，我们也将在项目致谢页中展示对该项目起积极作用的读者及用户。如果您在使用术语库的过程中若发现了存在的错误、或是想要扩展术语库的内容、讨论特定术语的翻译等等非常欢迎大家提 Issue 与我们以及各位读者进行讨论（请附带来源，以便我们能更客观地更新词汇）。同时也非常欢迎读者们进行 Fork、提 Pull Request，共同加强术语的编译质量以及扩充术语库的规模。

「AITD」Version 3.1：「AI for Science」专项领域术语中英对照表

英文术语	中文翻译
Accuracy	准确率
Activation Function	激活函数
Active Learning	主动学习
Area Under ROC Curve	AUC（ROC曲线下方面积，度量分类模型好坏的标准）
Artificial Intelligence	人工智能
Artificial Neural Network	人工神经网络
Attention	注意力
Back Propagation	反向传播
Bagging	袋装
Baseline	基准
Bayesian Inference	贝叶斯推断
Bayesian Network	贝叶斯网/贝叶斯网络
Bernoulli Distribution	伯努利分布
Bias	偏差/偏置
Biased	有偏
Boosting	Boosting（一种模型训练加速方式）
Bottom-Up	自下而上
Classification	分类
Classification And Regression Tree	分类与回归树
Cluster	簇
Computer Vision	计算机视觉
Confusion Matrix	混淆矩阵
Conjugate Gradient	共轭梯度
Correlation	相关系数
Cost Function	代价函数
Covariance	协方差
Covariance Matrix	协方差矩阵
Data Augmentation	数据增强
Data Mining	数据挖掘
Data Set	数据集
Decision Tree	决策树
Deep Learning	深度学习
Deep Neural Network	深度神经网络
Deep Reinforcement Learning	深度强化学习
Dimension Reduction	降维
Dimensionality Reduction Algorithm	降维算法
Encoder-Decoder	编码器-解码器（模型）
Error Function	误差函数
Estimator	估计/估计量
Feature Engineering	特征工程
Feature Extraction	特征抽取
Feature Selection	特征选择
Feedforward Neural Network	前馈神经网络
Gaussian Distribution	高斯分布
Gaussian Kernel Function	高斯核函数
Gaussian Mixtures	高斯混合（模型）
Gaussian Process	高斯过程
Gaussian Process Regression	高斯过程回归
Generative Modeling	生成式建模
Genetic Algorithm	遗传算法
Gradient Descent	梯度下降
Grid Search	网格搜索
Ground Truth	真实值
Hyperplane	超平面
Inductive Bias	归纳偏好
Information Gain	信息增益
Information Gain Ratio	信息增益比
Iteration	迭代
K-Fold Cross Validation	k 折交叉验证
K-Means Clustering	k-均值聚类
K-Nearest Neighbor Method	k-近邻
Kernel Method	核方法
Kernel Trick	核技巧
Label	标签/标记
Lazy Learning	懒惰学习
Linear Combination	线性组合
Linear Discriminant Analysis	线性判别分析
Linear Model	线性模型
Linear Regression	线性回归
Logistic Function	对数几率函数
Logistic Regression	对数几率回归
Long Short Term Memory	长短期记忆
Loss Function	损失函数
Machine Learning	机器学习
Margin	间隔
Meta-Learning	元学习
Metric	指标
Model Predictive Control	模型预测控制
Model Selection	模型选择
Multi-Layer Perceptron	多层感知机
Multiple Linear Regression	多元线性回归
Natural Language Processing	自然语言处理
Neural Model	神经模型
Neural Network	神经网络
Noise	噪声
Non-Parametric	非参数
Normalization	规范化
Occam's Razor	奥卡姆剃刀
One-Shot Learning	单试学习
Orthogonal	正交
Outlier	异常点
Output Layer	输出层
Overfitting	过拟合
Parameter Tuning	调参
Parse Tree	解析树
Particle Swarm Optimization	粒子群优化算法
Pattern Recognition	模式识别
Perceptron	感知机
Precision	查准率/准确率
Principal Component Analysis	主成分分析
Prior Knowledge	先验知识
Probability Distribution	概率分布
Quantum Mechanics	量子力学
Radial Basis Function	径向基函数
Random Forest	随机森林
Random Sampling	随机采样
Recall	查全率/召回率
Receiver Operating Characteristic	受试者工作特征
Rectified Linear Unit	修正线性单元/整流线性单元
Recurrent Neural Network	循环神经网络
Regression	回归
Reinforcement Learning	强化学习
Representation Learning	表示学习
Robustness	稳健性
Sequence-To-Sequence	序列到序列
Sigmoid	Sigmoid（一种激活函数）
Simulated Annealing	模拟退火
Singular	奇异的
Softmax Function	Softmax函数/软最大化函数
Speech Recognition	语音识别
Statistical Learning	统计学习
Supervised Learning	监督学习
Support Vector	支持向量
Support Vector Machine	支持向量机
Support Vector Regression	支持向量回归
Test Set	测试集
Threshold	阈值
Top-Down	自顶向下
Training Sample	训练样本
Training Set	训练集
Trajectory	轨迹
Transfer Learning	迁移学习
True Negative	真负例
True Positive	真正例
True Positive Rate	真正例率
Underfitting	欠拟合
Unsupervised Learning	无监督学习
Validation Set	验证集
Variance	方差
Variational Autoencoder	变分自编码器
Weight	权重
Word Embedding	词嵌入
2D Qsar Models	二维定量构效关系模型
3D Cartesian	三维笛卡尔（坐标）
3D Conformation	三维构象
3D Grids	三维（坐标）网格
3D Qsar Models	三维定量构效关系模型
Aberration-Corrected	像差矫正
Active Machine Learning	主动机器学习
Adaptive Fuzzy Neural Network	自适应模糊神经网络
Adaptive Sampling	自适应采样
Admet Evaluation	毒性评估
Alexnet	AlexNet
Alphago	阿尔法狗
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System	自适应神经模糊推理系统
Approximate Probabilistic Models	近似概率模型
Artificial Neurons	人工神经元
Artificial Synapses	人工突触
Attention-Based	基于注意力（机制）的
Automating Synthetic Planning	自动化综合规划
Automation	自动化
Autonomous Decision-Making	自主决策
B-Clustering Algorithms	B树聚类算法
Balanced Accuracy	平衡精度
Bandgap Energy	带隙能量
Baseline Test	基准测试
Basin Hopping	盆地跳跃（算法）
Bayesian Approach	贝叶斯方法
Bayesian Induction	贝叶斯归纳
Bayesian Mcmc Methods	贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法
Bayesian Methods	贝叶斯方法
Bayesian Molecular	贝叶斯分子（设计方法）
Bayesian Prior	贝叶斯先验
Bayesian Program Learning	贝叶斯程序学习
Bayesian Regularized Neural Network	贝叶斯正则化神经网络
Beam-Scanning	波束扫描
Best Separates	最优分离
Biased Dataset	有偏数据集
Bit Collisions	字节碰撞/冲突
Black Box	黑盒子
Black-Box Attack	黑盒攻击
Bonding Environments	成键环境
Bonferroni Correction	邦弗朗尼校正
Bootstrap Aggregation	引导聚合
Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno	BFGS（算法）
Buchwald−Hartwig Cross-Coupling	Buchwald–Hartwig 偶联（反应）
C4.5 Algorithm	C4.5 算法
Calculation Uncertainties	计算不确定性
Canonical Ml Methods	经典机器学习方法
Cartesian Distance Vector	笛卡尔距离向量
CASP	国际蛋白质结构预测竞赛
Categorical Data	分类数据
Categorization Algorithms	分类算法
ChemDataExtractor	化学数据提取器
Chi-Squared	卡方（分布）
Classification Model	分类模型
Cluster Resolution Feature Selection	聚类分辨率特征选择
Cluster-Based Splitting	基于聚类的分离方法
Clustering Methods	聚类方法
Code Pipeline	代码流水线
Coefficient of Determination	决定系数
Combined Gradient	组合梯度（算法）
Complex Data	复合数据
Computational Cost	计算成本
Computational Optimisation	计算优化
Computational Science	计算科学
Computational Toxicology	计算毒理学
Computer Science	计算机科学
Computer Simulations	计算机模拟
Computer-Aided	计算机辅助
Constraint	约束
Core-Loss Spectrum	（电子能量损失谱中的）高能区域
Coulomb Matrix	库仑矩阵
Coupled-Cluster Predictions	耦合簇预测
Cross-Validated Coefficient of Determination	交叉验证的决定系数
Cross-Validation	交叉验证
Crowd-Sourcing	众包
Cut-Points	切点
Cutoff Radial Function	截断径向函数
Data Availability	数据可用性
Data Cleaning	数据清洗
Data Collection	数据采集
Data Considerations	数据注意事项
Data Curation	数据监管
Data Disparity	数据差异
Data Dredging	数据挖掘
Data Imputation	数据填补
Data Labels	数据标签
Data Leakage	数据泄露
Data Pre-Processing	数据预处理
Data Processing	数据处理
Data Quality	数据质量
Data Reduction	数据缩减
Data Representation	数据表示
Data Selection	数据选择
Data Sources	数据源
Data Splitting	数据拆分
Data Transformation	数据转换
Data-Driven	数据驱动
Data-Driven Decision-Making	数据驱动的决策
Data-Driven Methods	数据驱动的方法
Data-Driven Spectral Analysis	数据驱动的光谱分析
Data-Mining	数据挖掘
Database	数据库
DE Algorithm	差分进化算法
Deeplift	DeepLift模型
Dendrogram	树状图
Density Functional Theory	密度泛函理论
Density-Based Spatial Clustering Of Applications With Noise	DBSCAN密度聚类
Descriptor	描述符
DFT Calculations	DFT计算
Dice Similarity	戴斯相似度
Differential Evolution	差分进化
Dimensionality Reduction	降维
Direct Neural Network Modeling	正向神经网络建模
Discrete Manner	离散方式
Discrete Quanta	离散量子
Discretization	离散化
Distillation	蒸馏
Dynamic Datasets	动态数据集
Dynamic Filter Networks	动态过滤网络
Dynamic Sampling	动态采样
Dynamics Simulations	动力学模拟
Eigenfunction	特征函数
Electronegativity	电负性
Elman	埃尔曼
Empirical Models	经验模型
Energy Derivatives	能源衍生品
Energy Potentials	能量潜力
Ensemble Methods	集成方法
Entity Normalisation	实体规范化
Ethical Considerations	道德考虑
Euclidean Distances	欧几里得距离
Evolutionary Algorithms	进化算法
Evolutionary Method	进化方法
Exchange–Correlation	交换关联（的能量/泛函）
Excited-State Potentials	激发态能量
Expected Reduction In Distortion	符合预期的失真减少
Experimental Validation Data	实验验证数据
Expert Systems	专家系统
Extended-Connectivity Circular Fingerprint	扩展连接环形指纹
Extraction Techniques	提取技术
Faber-Christensen-Huang-Lilienfeld	Faber-Christensen-Huang-Lilienfeld
Facial Recognition	面部识别
FAIR Data Principles	FAIR数据原则
False Negatives	假阴性
False Positives	假阳性
Fchl Representation	Fchl 表示
Feature Binarization	特征二值化
Feature Transform	特征变换
Feature Vectors	特征向量
Features	特征
Feed Back	反馈
Feed-Forward Neural Networks	前馈神经网络
Feedback Structure	反馈结构
Final Evaluation	最终评估
Findable, Accessible, Interoperable, Reusable	可查找、可访问、可互操作、可重用
First-Principles	第一性原理
Flow Rate	流速
Forward Cross-Validation	前向交叉验证
Forward Prediction	前向预测
Forward Reaction Prediction	前向反应预测
Fuzzy Logic	模糊逻辑
Fuzzy Neural Networks	模糊神经网络
Ga-Based Approaches	基于遗传算法的方法
Garbage In, Garbage Out	无用数据入、无用数据出
Gas-Phase Networks	气相网络
Gaussian Kernels	高斯核
Gaussian-Type Structure Descriptors	高斯型结构描述符
General Intelligence	通用智能
Generalized Gradient Approximation	广义梯度近似
Generative Adversarial Networks	生成对抗网络
Gradient Boosting Decision Tree	梯度提升决策树
Gradient-Based	基于梯度的
Grain-Surface Networks	粒面网络
Graph Convolutional	图卷积
Graph Models	图模型
Graph Neural Networks	图神经网络
Graph-Based	基于图形
Graph-Based Models	基于图的模型
Graph-Based Neural Networks	基于图的神经网络
Graph-Based Representation	基于图的表示
Graph-Convolutional Neural Network	图卷积神经网络
Graphics Processing Units	图形处理器
Gravimetric Polymerization Degree	比重聚合度
Hamiltonian Matrix	哈密顿矩阵
Hamiltonian Operator	哈密顿算符
Heterogeneous Data	异构数据
Hidden Layers	隐藏层
High Data Throughput	高数据吞吐量
High Throughput	高通量
High Throughput Screening	高通量筛选
High Variance Models	高方差模型
High-Dimensional Data	高维数据
High-Dimensional NN	高维神经网络
High-Dimensional Objects	高维对象
High-Throughput	高通量
Higher-Dimensional Space	高维空间
Higher-Dimensional Spectral Space	高维光谱空间
Homogenization	同质化
Homomorphic Encryption	同态加密
Human Face Recognition	人脸识别
Human-Encoded	人工编码的
Hybrid Model	混合模型
Hybrid Technique	混合技术
Hybrid-Neural Model	混合神经模型
Hyperparameter Opimization	超参数优化
Hyperparameters	超参数
Hyperplanes Separate	超平面分离
Id3 Algorithm	Id3 算法
Image And Speech Recognition	图像和语音识别
Image Classification	图像分类
Image Classifier	图像分类器
Image Recognition	图像识别
Informative Priors	信息先验
Input-Output Pairs	输入输出对
Instance-Based	基于实例的
Intelligent Machine	智能机器
Intermediate Neurons	中间神经元
Internet Of Things	物联网
Interpolation Coordinate	插值坐标
Interpretability	可解释性
Inverse Neural Modeling	逆神经建模
Inverse Neural Network Modeling	逆神经网络建模
Iterative Learning	迭代学习
Joint Distribution	联合分布
Jordan-Elman Neural Networks	Jordan-Elman 神经网络
K Clusters	K聚类
K Nearest Points	K 最近点
K-1 Folds	K-1 折
K-Edge (O-K Edge)	K-边缘（O-K 边缘）
K-Means	K-均值
Kendall’S Tau	肯德尔等级相关系数
Kernel Ridge Regression	核岭回归
Kernels	内核
Kinetic Curve	动力学曲线
KNN Model	K 近邻模型
Knowledge Extraction	知识提取
Knowledge Gradient	知识梯度
L1 And L2 Regularization	L1与L2正则化
Laboratory Level	实验室级别
Language Processing	语言处理
Laplacian Prior	拉普拉斯先验
Large-Scale Data Storage	大规模数据存储
Lasers	激光器
Lasso Regression	拉索回归
LBP	局部二值模式
Least Absolute Shrinkage And Selection Operator	Lasso回归
Least Square Support Vector Machine	最小二乘支持向量机
Ligand-Field	配位场
Linear	线性的
Linear Dimension Reduction Methods	线性降维方法
Linear Vibronic Coupling Model	线性振子耦合模型
Local Recurrent	本地卷积
Logic And Heuristics Applied To Synthetic Analysis	LHASA 程序
Long-Range Prediction	长期预测
Long-Range Prediction Models	长期预测模型
Long-Term Planning	长期规划
Long-Term Reward	长期回报
Machine-Readable Data	机器可读的数据
Mae	平均绝对误差
Mahalanobis Distances	马氏距离
Matrices	矩阵
Matthews Correlation Coefficient	马修斯相关系数
Maximum Likelihood Methods	最大似然法
Maximum Likelihood Procedures	最大似然估计法
MCTS Method	蒙特卡洛树搜索方法
Mean-Squared Error	均方误差
Mechanical Sympathy	机械同感，软硬件协同编程
Merging	合并
Message Passing Neural Networks	消息传递神经网络
Microarray Data	微阵列数据
Mini Batch	小批次
Mining	挖掘
Mining Out	挖掘
Missing Values	缺失值
ML Algorithm	机器学习算法
ML Modelling	机器学习建模
ML Potentials	机器学习势能
ML-Driven	机器学习驱动的
ML-Driven Optimization	机器学习驱动的最优化
MLP Neural Model	多层感知机神经模型
Model Construction	模型构建
Model Evaluation	模型评估
Model Performance	模型性能
Model Statistics	模型统计
Model Training	模型训练
Model Validation	模型验证
Model-Based Iterative Reconstruction	基于模型的迭代重建
Model-Construction	模型构建
Modelling Scenario	建模场景
Molecular Graph Theory	分子图论
Molecular Modelling	分子建模
Monte Carlo Tree Search	蒙特卡洛树搜索
Moore’S Law	摩尔定律
ms-QSBER-EL Model	基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型
Multi-Agent Control System	多智能体控制系统
Multi-Core Desktop Computer	多核台式计算机
Multi-Dimensional Big Data Analysis	多维度大数据分析
Multi-Layer Feed-Forward	多层前馈
Multi-Objective Genetic Algorithm	多目标遗传算法
Multi-Objective Optimization	多目标优化
Multi-Reaction Synthesis	多反应合成
Multilayer Perceptron	多层感知机
Multivariate Regression	多变量回归
N-Dimensional Space	N维空间
Naive Bayesian	朴素贝叶斯
Naive Bayesian Methods	朴素贝叶斯方法
Named Entity Recognition，NER	命名实体识别
Nearest Neighbors	近邻
Nearest Neighbour Model	近邻模型
Negative Predictive Value	阴性预测值
Network Architecture	网络结构
Network Geometry	网络几何
Neural Turing Machines	神经图灵机
Neural-Network-Based Function	基于神经网络的函数
Neurons	神经元
Nuclear Magnetic Resonance	核磁共振
Noise Filters	噪声过滤器
Noise-Free	无噪的
Non-Linear	非线性
Non-Linear Correlation	非线性相关
Non-Linearity	非线性
Non-Parametric Algorithm	非参数化学习算法
Non-Safety-Critical Applications	非安全关键型应用
Non-Steady-State	非稳态
Non-Stochastic	非随机的
Non-Template	非模板
Non-Template Methods	非模板方法
Non-Zero Weight	非零权重
On-The-Fly Optimization	运行中优化
One-Hot Vector	独热向量
Open-Source	开源
Open-Source Dataset	开源数据集
Predicted Label	预测值
Prediction	预测
Prediction Accuracy	预测准确率
Predictor	预测器/决策函数
Protein Folding	蛋白折叠
Quantum Chemistry	量子化学
Quantum Theory	量子理论
Random Selection	随机选择
Raw Datasets	原始数据集
Root Mean Square Errors	均方根
Scaling	缩放
Simulation	仿真
The Global Minimum	全局最小值
Turing Test	图灵测试
Version Control	版本控制
Workflow	工作流
Sequence-Function	序列-功能

参与「AITD」！

我们邀请更多感兴趣一起参与「AITD」项目的小伙伴通过加入「机器之心分析师网络」加入到「AITD」项目工作中来。除了旨在构建 AI 领域术语库的「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」，机器之心目前还有「开放知识库」 GitHub 项目，例如 ——

「ML-Tutorial-Experiment」算法教程与实现项目目前共获得 2500+ Star。它目前有五篇详细的教程文章，即 CNN 的实现、经典 GAN 的推导实现、 CapsNet 的解读、LSTM 等语言建模和基于 Transformer 的神经机器翻译实现。我们希望能提供高质量和能实现的技术文章，在这些文章中，我们所使用的代码块或整体实现都是我们预先测试的，且提供的 Jupyter Notebook 都带有代码注释，非常适合初学者随文章阅读。

项目地址：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment

「SyncedLeg2018」 机器之腿项目是源于机器之心 2018 年暑期实习生 Hackathon 的输出成果，可基于微信历史文章与相应的流量数据、分析统计出热点词汇。

项目地址：https://github.com/jiqizhixin/SyncedLeg2018

加入机器之心分析师网络，在参与机器之心发起的人工智能及相关技术领域的「开放知识库」项目之外，还将有机会受邀作为特约分析师：

• 现场参与国内外学术、学术及产业盛会，现场观察。

• 参与热点技术解读、指标分析、性能评测等专业性技术分析项目。

• 参与热点事件解读、产业前景分析等专业性产业分析项目。

在过去的五年里数百位兼职分析师们利用自己的工作、学习之余的闲暇时间，与机器之心的全职分析师们共同构建 AI 知识库、维护开源项目、撰写技术分析、开展专业调研、联合发布报告等等。参与机器之心全球开放项目的分析师大部分来自于内一流的研究机构及一流人工智能企业，其中包括卡耐基梅隆大学，滑铁卢大学，多伦多大学，加州大学洛杉矶分校，清华大学等等。点击「阅读原文」，申请加入「机器之心分析师网络」。