Glossary

0-9

1-shot learning 2-stage detector 3D convolution 4D data 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 9-layer network 0-shot learning

A

Algorithm Autoencoder Artificial Intelligence (AI)Attention AGI / Artificial General Intelligence

B

Batch Normalization Boosting Backpropagation Bias BERT

C

Classifier / Classification Chatbot Cross-Validation Clustering CNN / Convolutional Neural Network

D

Deterministic Model Data Augmentation Deep Learning Discriminative Model Deepfake

E

Explainable AI (XAI)Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch

F

Foundation Model Fine-tuning Forward Propagation Feature Extraction Fusion / Multimodal Fusion

G

Gradient Descent Graph Neural Network (GNN)Generative AI GAN / Generative Adversarial Network Grounding

H

Hierarchical Model Hidden Layer Hyperparameter Hallucination Heuristic

I

Imbalanced Data Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Instruction tuning

J

Juxtaposition Joint Embedding Jittering JAX JSONL / JSON-lines

K

Knowledge Distillation Kernel Trick K-means Clustering K-Shot Learning KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable Learning Rate LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Multimodal / Multimodality Multi-head Attention Meta-learning Model

N

Novelty Detection / Anomaly Detection Neural Network Normalization NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding

O

Objective Function Overfitting Online Learning Optimizer One-hot Encoding

P

Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt Pretraining Pooling

Q

Quantization Query Queue / Buffer Quality Estimation Q-learning

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Regularization Representation Learning RNN / Recurrent Neural Network

S

Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Self-Supervised Learning Softmax

T

Transfer Learning Tokenizer Tuning / Hyperparameter Tuning Transformer Training Data

U

Uncertainty Estimation Unsupervised Learning Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

Validation Set Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Vanishing / Exploding Gradient Vision Transformer (ViT)

W

Whitening / Whitening Transformation Weak Supervision Word Embedding Workflow Weight Decay

X

X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet XOR problem

Y

Yield (model yield / throughput)Yoga of AI Y-transform / YUV Y-axis / feature axis YAGNI (You Aren't Gonna Need It)

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation Z-score Normalization

증강에서의 유전자 동형성은 무엇인가

유전자 동형성은 생물체의 유전자 구성에 관한 것으로, 동형접합체 또는 이형접합체일 수 있습니다. 증강의 맥락에서 유전자 동형성을 이해하는 것은 다양한 치료 개입의 효율성에 중대한 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.

유전자 치료와 같은 분야에서 개인의 유전자 동형성은 특정 특성을 향상시키거나 유전 질환을 교정하기 위한 치료에 대한 반응에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 동형접합체 조건의 개인은 이형접합체 개인과 다른 반응을 보일 수 있으며, 이는 치료 결과에 영향을 미칩니다.

생명공학이 발전하면서 특히 CRISPR와 같은 기술의 발전으로 유전자 동형성을 기반으로 맞춤형 증강 치료의 가능성이 더욱 커질 것입니다. 이는 치료 효과를 최적화하고 위험을 최소화하는 개인화된 의료 접근 방식을 이끌 수 있습니다.

결과적으로, 증강 전략에 유전자 동형성 고려를 통합하는 것은 유전자 치료의 발전에 중요한 진전을 나타내며, 보다 효과적이고 개인화된 치료를 위한 길을 열어줍니다.