Ниже приведены несколько часто используемых современных технических терминов, объясненных максимально доступно для непрофессионала. Для всех моих товарищей-гиков, которые являются критическими экспертами в этих терминах, не стесняйтесь комментировать и ваши термины непрофессионала! Я знаю, что есть так много замечательных способов объяснить, в зависимости от направления на простом английском языке.

Машинное обучение. Машинное обучение — это когда программа знает, что делают пользователи, где бы она ни анализировала. Затем он записывает все изменяющиеся вещи и отслеживает все. При правильной реализации машина поможет вам изучить ваши решения.

Искусственный интеллект. ИИ — это приложение, используемое, когда вы получаете группу экспертов в определенной области, которые уже знают типичные «следует считать важными атрибутами». Эксперты программируют свой код с уже известными вещами. Когда код ИИ начинает отслеживать, он косвенно знает наиболее логичные решения, поддерживаемые данными, уже запрограммированными опытными людьми.

3D-экосистема — все в реальной жизни можно спроектировать на компьютере и масштабировать до видимого объекта на экране. Таким образом, пользователи могут исследовать созданную сцену.

Исследовательский — контроль того, где вы хотите перемещаться в сцене 3D-объекта.

В режиме реального времени — когда вы двигаетесь, вы двигаетесь в режиме реального времени. Когда компьютер вычисляет, он передает данные как можно ближе к реальному времени.

Интеллектуальный анализ данных — в Интернете полно каталогов, связанных со многими вещами, о которых люди любят говорить. Если вы знаете конкретные каталоги, связанные с конкретными «данными», которые вы хотите «добыть», вы можете создавать программы для захвата всех желаемых данных. Интернет также постоянно меняется, что позволяет отслеживать все изменения, происходящие где угодно, в режиме реального времени.

Данные — данные — это все, что может быть преобразовано в число, которое компьютер может хранить для нас. Имея множество чисел, вы можете анализировать их, систематизировать, сортировать, анализировать и монетизировать.

Сбор пространственных данных — оборудование может излучать эти невидимые лазерные лучи на 360 градусов. Поскольку номера лучей меняются, когда что-то движется, оборудование отмечает это, сохраняя все происходящее в базе данных.

Трехмерная визуализация данных: когда оборудование для сбора данных обнаруживает изменения окружающей среды, интегрированная программа визуализации изменяет визуализацию.