永續 AI 資料庫

模型登錄庫是管理模型版本、相關資訊及生命週期狀態的集中機制，協助追蹤模型來源、比較版本並協調部署使用。

多代理系統是由多個具不同任務或上下文的代理共同運作的應用架構，可採主管協調、平行分工或交接，需明確分工與結果整合。

多因素驗證是使用兩種以上不同類型因素確認身分的方式，例如知道的秘密、持有的裝置或生物特徵，以降低單一因素失守的影響。

多頭注意力是平行計算多組注意力並整合結果的機制，讓模型在不同表示子空間捕捉關聯，是 Transformer 常見的架構元件。

多模態人工智慧是能結合文字、影像、音訊等不同資料類型進行處理的 AI 技術，可將多種訊息納入同一任務理解或生成。

命名實體辨識是從文字找出人名、組織、地點等實體並標記類型的資訊擷取任務，標籤範圍需配合領域與資料規則設定。

自然語言處理是讓電腦分析、理解或產生人類語言的技術領域，可處理文字與語音相關任務，包括分類、摘要及資訊擷取。

神經網路是由相互連接的運算節點組成的模型，藉由調整連結權重學習輸入與輸出的關係，並以多層結構處理資料特徵。

正規化折損累積增益是依相關程度與排名位置累積效益，再相對理想排序正規化的指標，可用於評估多層相關性的搜尋排序。

非關聯式資料庫是涵蓋文件、鍵值、圖形及寬欄等資料模型的資料庫類型，依情境提供不同查詢與擴展特性，不代表完全不支援 SQL。

OAuth 2.0 是讓應用取得對受保護資源之有限存取權的授權框架，可由資源擁有者委派權限，應依適合流程與安全措施實作。

物件偵測是在影像中判斷物件類別並找出位置的任務，常以邊界框表示範圍，可同時處理多個物件並輸出相關信心分數。

物件儲存是把資料連同中繼資料及識別碼作為物件保存的儲存方式，常用於大量檔案與非結構化資料，操作方式不同於一般檔案系統。

可觀測性是利用系統產生的輸出訊號理解其內部狀態與行為的能力，常結合指標、日誌及追蹤，協助調查未知問題。

獨熱編碼是把類別值轉成多個指示欄位的表示方式，各欄位表示是否屬於指定類別，讓模型能處理沒有自然大小順序的資料。

OpenID Connect 是建立在 OAuth 2.0 之上的身分驗證層，透過標準化身分資訊與 ID Token，讓應用確認使用者驗證結果。

光學字元辨識是把影像、掃描文件中的文字轉換成可由電腦處理文字資料的技術，辨識品質會受版面、字型及影像清晰度影響。

過度擬合是模型過度學習訓練資料中的細節或雜訊，導致訓練表現良好、面對新資料卻變差的現象，需以獨立資料檢查。

API 分頁是把大量查詢結果分成多批回傳的設計方式，可使用頁碼、位移或游標，讓用戶端依序取得資料並控制傳輸負擔。

參數高效率微調是只訓練模型少量或額外參數來適應新任務的方法集合，減少完整微調的資源需求，仍須實測任務品質。

可識別個人資訊是可用來辨識、追蹤個人身分，或與其他資訊連結識別個人的資料，判斷需考量資料組合及可取得的外部資訊。

網路釣魚是透過冒充可信來源的訊息或網站，誘使使用者提供機密資訊或採取不當操作的攻擊手法，常利用緊急性與信任關係。

平台即服務是提供應用開發與執行平台的雲端服務模式，供應商代管部分基礎設施與執行環境，使用者專注程式及資料管理。

位置編碼是為序列表示加入位置資訊的方法，讓缺少內建序列順序的模型辨識絕對或相對位置，可採固定或學習方式建立。