永續 AI 資料庫

人工智慧工作流程是以預先設計的程序協調模型與工具執行任務的系統，透過固定步驟、條件分支及檢查點完成可描述的作業。

注意力機制是依查詢與相關資訊的關聯程度分配權重，再整合資訊的運算方式，使模型在處理輸入時聚焦較相關的內容。

屬性型存取控制是根據主體、資源、操作及環境屬性套用政策來決定存取的方式，可表達較細緻條件，但需管理政策一致性。

稽核是依稽核準則，有系統且獨立地取得證據並作客觀評估的過程，用以判斷要求被滿足的程度；管理系統稽核也需留下適當紀錄。

稽核日誌是依時間記錄系統存取、操作及其他特定事件的紀錄，用來提供活動證據及追查依據，內容完整性與保存方式需妥善管理。

身分驗證是確認使用者、裝置或其他實體所宣稱身分的過程，可透過憑證或其他驗證方法建立信任，供後續存取決策使用。

授權是依政策及權限決定實體可存取哪些資源、執行哪些操作的機制，通常結合角色、情境及資源限制來作成存取決策。

自動語音辨識是將語音訊號轉換為文字的技術，可用於逐字稿與語音介面，辨識結果會受口音、噪音、語速及專有名詞影響。

自迴歸模型是根據先前資料逐步預測下一個值的模型；在文字生成中，通常依已有詞元預測後續詞元並逐步形成序列。

自動擴縮是依負載或政策調整運算資源數量及配置的機制，可因需求增減資源，需設定門檻、等待時間與容量上下限。

平均數據法是以採購品重量或其他適當活動單位，乘上產業平均等次級排放係數估算排放的方法，結果取決於資料是否代表實際採購品。

避免排放是比較某產品或解決方案與提供相同功能的參考情境後，估算的溫室氣體排放差額。結果取決於比較基準、生命週期邊界與假設，應與企業盤查排放分開揭露。

反向傳播是以鏈鎖律從模型輸出向前面各層計算損失梯度的方法，讓訓練演算法得知參數對誤差的影響並據以進行更新。

備份是為了必要時還原而建立的資料或程式副本，可協助處理遺失、損毀等情況；是否能復原仍需確認副本完整性及還原程序。

基準年是企業選定作為排放比較依據的歷史年度，其資料須足以支持後續追蹤；組織或方法重大變更時，應依政策評估重算。

基準年重算是企業因重大組織結構、計算方法變更或錯誤，而依既定政策調整歷史排放的作業，目的在維持不同年度排放比較的一致性。

在 WRI Aqueduct 中，基準水壓力用來比較用水需求與可用水資源，較高數值表示水資源競爭較強；它是區域指標，不能取代在地查核。

批次處理是把累積資料或工作集合集中執行的處理方式，可按時間或條件啟動，適合不需逐筆即時回應的計算及資料整合。

批次大小是一次訓練運算處理的樣本數量，影響記憶體需求與梯度估計。若採梯度累積，一次參數更新的有效批次可涵蓋多個小批次。

束搜尋是在序列生成時保留多個較佳候選路徑，逐步擴展並比較分數的搜尋方法，以兼顧效率與序列整體評分。

標竿學習是將產品、服務或流程與具參考價值的對象比較，理解差距及有效作法，再依自身條件規劃改善。

雙編碼器是分別把查詢與文件轉為向量，再比較向量關聯的架構，可預先計算文件表示以支援大量候選的有效率檢索。

供後續比較生物多樣性變化使用的起始狀況及其紀錄。

山水自然保護中心與北京大學自然保護與社會發展研究中心開發的空間查詢工具，將物種、保護地及建設項目資料相互比對，協助辨識值得進一步查證的生物多樣性議題。