عملگرهای منطقی

محاسبات هوش مصنوعی لبه به پردازش داده‌ها در نزدیکی منابع داده در لبه شبکه اطلاق می‌شود که سرعت و دقت پردازش را افزایش می‌دهد.

دوقلو دیجیتال به مدل‌سازی یک سیستم فیزیکی به صورت دیجیتال گفته می‌شود که به آن امکان مانیتورینگ و پیش‌بینی عملکرد در زمان واقعی را می‌دهد.

شبکه‌های عصبی عمیق به شبکه‌هایی گفته می‌شود که دارای چندین لایه شبکه عصبی هستند و برای مدل‌سازی مسائل پیچیده استفاده می‌شوند.

تعریف تابع شامل بدنه تابع است که در آن، منطق اجرای تابع تعیین می‌شود. در این مرحله، تابع به طور کامل معرفی می‌شود.

در این توپولوژی، انتقال اطلاعات در لحظه فقط در یک جهت انجام می‌شود. هر نود شبکه به یک کابل متصل است.

قراردادهای هوشمند قراردادهای دیجیتالی خوداجرایی هستند که قوانین و شرایط توافق‌نامه‌ها را به‌طور خودکار اجرا می‌کنند.

اطلاعات زیستی به استفاده از داده‌ها و فناوری‌های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل اطلاعات زیستی مانند پروتئین‌ها و ژن‌ها اطلاق می‌شود.

شبکه‌ای که در محدوده‌ای جغرافیایی محدود مانند یک ساختمان یا اداره قرار دارد و به اشتراک‌گذاری منابع بین دستگاه‌ها می‌پردازد.

فرآیندی است که برای برنامه‌ریزی، نظارت و کنترل منابع و زمان‌بندی به منظور رسیدن به اهداف پروژه انجام می‌شود.

یادگیری انتقالی به روشی برای استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده در یک دامنه به‌منظور بهبود عملکرد در دامنه‌های دیگر گفته می‌شود.

مدت زمانی که طول می‌کشد تا یک بسته از مبدأ به مقصد برسد. این تأخیر می‌تواند انواع مختلفی مانند تأخیر پردازش، تأخیر انتقال و تأخیر انتشار داشته باشد.

فرآیندی که در آن هر لایه از مدل OSI اطلاعات کنترلی را به داده‌ها اضافه می‌کند تا آن‌ها را برای لایه پایین‌تر آماده کند.

نوعی VLAN که به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد در یک VLAN مشترک باشند اما نتوانند به یکدیگر دسترسی داشته باشند.

متغیر محلی متغیری است که تنها در داخل یک بلوک از کد یا یک تابع قابل دسترسی است و پس از پایان آن بلوک از حافظه حذف می‌شود.

هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی برای بهبود خدمات پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها اطلاق می‌شود.

پشته ساختار داده‌ای است که داده‌ها را به صورت FILO (First In, Last Out) ذخیره می‌کند. اولین داده وارد شده، آخرین داده‌ای است که از پشته برداشته می‌شود.

لیست پیوندی دایره‌ای نوعی از لیست پیوندی است که در آن آخرین عنصر به اولین عنصر اشاره دارد.

رشته مجموعه‌ای از کاراکترها است که به صورت متوالی در حافظه ذخیره می‌شود. این داده‌ها معمولاً برای ذخیره اطلاعات متنی مانند نام یا جملات استفاده می‌شوند.

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به ربات‌هایی گفته می‌شود که با استفاده از AI برای شبیه‌سازی مکالمات انسان طراحی شده‌اند.

پهنای باند به میزان داده‌هایی اطلاق می‌شود که در یک واحد زمانی بین سیستم‌ها یا اجزای مختلف سیستم منتقل می‌شود.

عملگر بازگشت برای بازگرداندن یک مقدار از تابع به کار می‌رود. نوع داده‌ای که تابع باز می‌گرداند باید با نوع مشخص‌شده در اعلان تابع هماهنگ باشد.

تبدیل عدد از مبنای دودویی به ده که هر رقم در مبنای دو را با ضرب در 2 به توان جایگاه آن محاسبه می‌کنیم.

حسگرهای بیومتریک به دستگاه‌هایی اطلاق می‌شود که برای شناسایی ویژگی‌های فیزیکی افراد، مانند اثر انگشت یا شبکیه چشم استفاده می‌شوند.

شبکه‌هایی که افراد و سازمان‌ها را به هم متصل می‌کنند و امکان اشتراک‌گذاری اطلاعات را فراهم می‌آورند.

فلش در فلوچارت برای نشان دادن جریان فرایندها و ترتیب انجام مراحل مختلف استفاده می‌شود.

شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) دو شبکه عصبی را برای تولید داده‌های جدید از داده‌های واقعی به کار می‌گیرد.

فرآیندی است که به ذخیره، سازمان‌دهی، دسترسی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به منظور استفاده مؤثر و کارآمد از آن‌ها می‌پردازد.

کدی که برای گسترش داده‌ها در سیستم‌های CDMA استفاده می‌شود تا از تداخل جلوگیری کرده و داده‌ها را از یکدیگر تفکیک کند.

جدولی که شامل اطلاعات مسیرهای مختلف به مقصدهای مختلف است و به روتر برای انتخاب مسیر به مقصد کمک می‌کند.

کابلی که شامل چندین سیم مسی عایق‌دار است و به صورت جفت به هم تابیده شده‌اند تا نویز الکتریکی کاهش یابد.

داده اصلی که توسط فرستنده ارسال می‌شود و توسط گیرنده دریافت و پردازش می‌شود. برخلاف سرآیند، این بخش داده اصلی است.

لایه‌ای که به‌طور مستقیم با برنامه‌های کاربردی کار می‌کند و خدمات شبکه‌ای برای آن‌ها فراهم می‌کند.

شبکه‌های رادیویی شناختی به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که قادر به شناسایی و استفاده از فرکانس‌های رادیویی بدون تداخل با سایر شبکه‌ها هستند.

هوش محیطی به استفاده از فناوری‌هایی گفته می‌شود که به محیط‌ها امکان درک و پاسخ به نیازهای کاربران خود را می‌دهند.

عمق بازگشت به تعداد دفعاتی اطلاق می‌شود که یک تابع بازگشتی خود را فراخوانی می‌کند. هرچه عمق بازگشتی بیشتر باشد، خطر بروز stack overflow بیشتر خواهد بود.