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科学术语,科学术语都有哪些

来源:整理 时间:2023-03-01 15:07:40 编辑:好学习 手机版

1,科学术语都有哪些

如 有且只有 就是了 科学术语必然是很准确的描述某一事物

科学术语都有哪些

2,写出9个有关科学的关键术语

营养级、隐性遗传、显性遗传、应激性、种群、静电屏蔽、丁达尔效应、电泳现象、粒子性
科学术语是在科学上的专用语言,有特定的意义,和生活语言有时略有不同.比如盐,化学名称就是氯化钠;水,就叫氧化氢. 再比如有关自然的科学术语 适应辐射:在相同的地理范围内,一个物种以不同的方式分化成多个物种。一个经典的例子是:澳大利亚有袋类哺乳动物都是从一个远祖演化成袋鼠、袋熊、袋貂,乃至世界上其他地方类似的哺乳动物。   古细菌:一种古老、独特、像细菌一样的单细胞生物体。这些生物,现在常常可以在一些像温泉这样的极端生存环境下找到,也常常可以在开阔的海洋或者其他更加“正常” 的环境中发现。   自养生物:不依靠取食其他生物或其某部分就可以生活繁殖的一类生物。例如,绝大多数植物,可以利用阳光获取能量,还有一些微生物,可以从无机物分子氧化作用中获取能量。   生物多样性:生物多样性,是指生物体所有的变异,从各生态系统的多样性,到构成生态系统的物种的多样性,进而到单个物种的遗传变异上的多样性。   生物圈:泛指地球上所有生命,包括所有植物、动物、微生物。生物圈,就像一个透明的薄膜覆盖在地球的表面,构成了一个空心的球体。   生态足迹:平均每人所需的食物、水、交通、垃圾管理、政府及娱乐等消费的总和,按一定的规则,折算成生产性土地,即生态足迹。   嗜极生物:一些生物,常常是细菌、古细菌、藻类、真菌和某些无脊椎动物,它们常常能适应一些极端环境而生活,比如温泉、泥浆海水和深层地下岩缝。   物种:最基本的分类学单元,是构成种群和相近或相似生物种群的基本单位。在有性生殖的生物中,物种往往按照生物学概念狭义地定义为:自然条件下,一个种群或者一系列种群内同一物种内的生物间可以自由交配,但与其他物种的个体无法交配。   亚种:将“物种”进一步细分,就是亚种。通常定义为某个地理宗由于地理上的隔离,造成不同地理种群在遗传上有显著差异。

写出9个有关科学的关键术语

3,科技术语有哪些

科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多,指的是科技类的术语,属于专业术语、科技名词。科技术语,是指科技类的术语,属于专业术语、科技名词。主要有两层意思:第一,科学有若干种解释,每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征,而且科学本身也在发展,人们对它的认识不断深化,给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括,指出为多数人可以接受的共同概念,那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二,技术是人类运用知识、经验和技能,并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合,对自然界进行改造的过程。科技术语有很多,如下:1、虚拟现实虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲,就是使用技术手段,让人身临其境,并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面,除了计算机图形技术所生成的视觉感知外,还有听觉、触觉、力觉、运动等感知,甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前,虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。3、认知计算认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓,而现在,它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加,计算机可在已有经验的基础上随着时间推移,以学习的、交互的方式,随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为,就像大脑会自然而然地做事情,“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算,是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机,基于量子力学特性的量子计算机,拥有超乎想象的并行计算与存储能力,求解一个亿亿亿变量的方程组,具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年,而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时,现在的密码破译、基因测序等科学难题,将可迎刃而解。5、深度学习深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。自2006年以来,机器学习领域,取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。6、DT时代DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上,马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称,二者的区别在于,IT时代以“我“为中心,DT时代则以“别人”为中心,让别人更强大,开放和承担更多的责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说,就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法),让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比,机器有了视觉以后的前途是不可估量的,例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。8、人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。9、物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分,其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

科技术语有哪些

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