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# 附录C：关键术语表
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本附录按章节整理书中涉及的关键中英文术语。
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## A
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 自编码器 | Autoencoder, AE | 11 |
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| 注意力机制 | Attention | 8 |
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| 人类反馈强化学习 | RLHF | 10 |
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| 人工智能 | AI, Artificial Intelligence | 1 |
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| AI for Science | AI4S | 1 |
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| AI in Education | AIED | 1 |
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## B
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 边界框 | Bounding Box | 6 |
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| 生物多样性 | Biodiversity | 24 |
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## C
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 卷积神经网络 | CNN | 5, 6, 7 |
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| 卷积核 | Kernel/Filter | 5 |
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| 因果推断 | Causal Inference | - |
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| 连通性 | Connectivity | 25 |
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| 交叉熵 | Cross Entropy | 4 |
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## D
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 扩散模型 | Diffusion Model | 11 |
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| 数字孪生 | Digital Twin | 14 |
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| 深度学习 | Deep Learning | 2 |
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| 设计生成式AI | Generative Design | 20 |
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## E
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 生态系统服务 | Ecosystem Services | 24 |
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| 具身智能 | Embodied AI | 14 |
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| 编码器 | Encoder | 9 |
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| 解码器 | Decoder | 9 |
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## F
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 特征图 | Feature Map | 5 |
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| 前馈网络 | FFN, Feed-Forward Network | 2, 9 |
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| 俯瞰 | Foundation Model | - |
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## G
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 生成对抗网络 | GAN | 11 |
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| 生成式AI | AIGC | 1, 11, 16 |
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| 梯度下降 | Gradient Descent | 4 |
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| 图神经网络 | GNN | 2 |
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## H
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| HITL | Human-in-the-Loop | 15 |
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| 隐藏层 | Hidden Layer | 3 |
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| 超参数 | Hyperparameter | - |
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## I
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 交并比 | IoU | 6 |
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| 图像分类 | Image Classification | 6 |
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| 实例分割 | Instance Segmentation | 7 |
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## K
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 键 | Key | 8 |
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| 核函数 | Kernel Function | - |
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## L
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 大语言模型 | LLM | 10 |
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| 损失函数 | Loss Function | 4 |
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| 学习率 | Learning Rate | 4 |
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| LoRA | Low-Rank Adaptation | 12 |
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| 潜在空间 | Latent Space | 11 |
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## M
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 多头注意力 | Multi-Head Attention | 8 |
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| 多层感知机 | MLP | 3, 4 |
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| 多模态 | Multimodal | 10 |
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| MCP | Model Context Protocol | 15 |
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| 平均精度 | mAP | 6 |
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## N
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 归一化 | Normalization | 9 |
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| 神经网络 | Neural Network | 2 |
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| 非极大值抑制 | NMS | 6 |
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## O
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 目标检测 | Object Detection | 6 |
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| 优化器 | Optimizer | 4 |
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| One-Stage检测器 | One-Stage Detector | 6 |
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## P
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 位置编码 | Positional Encoding | 8 |
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| 池化 | Pooling | 5 |
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| 提示工程 | Prompt Engineering | 10 |
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| 预训练 | Pre-training | 10 |
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| 像素 | Pixel | 7 |
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## Q
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 查询 | Query | 8 |
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| Q学习 | Q-Learning | 14 |
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## R
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| RAG | Retrieval-Augmented Generation | 10 |
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| ReAct | Reasoning + Acting | 13 |
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| 强化学习 | RL, Reinforcement Learning | 14 |
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| 循环神经网络 | RNN | 2 |
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| 残差连接 | Residual Connection | 9 |
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| 值 | Value | 8 |
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| 感受野 | Receptive Field | 5 |
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## S
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| Self-Attention | 自注意力 | 8 |
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| 语义分割 | Semantic Segmentation | 7 |
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| Scaling Law | 缩放定律 | 2 |
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| Sigmoid | 激活函数 | 4 |
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| Softmax | 激活函数 | 4 |
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| 境况 | State | 14 |
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| 潜变量 | Latent Variable | 11 |
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| 支持向量机 | SVM | - |
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## T
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| Transformer | Transformer架构 | 9 |
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| 拓扑优化 | Topology Optimization | 21 |
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| Token | 令牌/词元 | 9 |
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| 目标检测 | Two-Stage Detector | 6 |
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## U
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 万能逼近定理 | Universal Approximation Theorem | 2 |
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| U-Net | 分割网络架构 | 7 |
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## V
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| VAE | Variational Autoencoder | 11 |
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| 向量数据库 | Vector Database | 10 |
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| 视觉Transformer | Vision Transformer | 5 |
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## W
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| 权重 | Weight | 3 |
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| 权重共享 | Weight Sharing | 5 |
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| 权重衰减 | Weight Decay | - |
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## Y
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| 中文 | 英文 | 章节 |
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| YOLO | You Only Look Once | 6 |
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**更新日期**：2026年4月
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