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本文将介绍一些常见的学术领域中英文术语对照，帮助各位读者在学术路上过关斩将。

📚 学术基础

学术写作

英文术语	中文翻译
Abstract	摘要
Introduction	引言
Methodology	方法论
Results	结果
Discussion	讨论
Conclusion	结论
Citation	引用
Bibliography	参考文献
Footnote	脚注

学术活动

英文术语	中文翻译
Conference	会议
Journal	期刊
Workshop	研讨会
Poster Session	海报展示会

基础概念

英文术语	中文翻译
Qualitative Research	定性研究
Quantitative Research	定量研究
Peer Review	同行评审
Validity	有效性
Reliability	可靠性

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🧑🏻‍💻 计算机科学研究方向

英文术语	英文简写	中文翻译
Artificial Intelligence	AI	人工智能
Machine Learning	ML	机器学习
Deep Learning	DL	深度学习
Natural Language Processing	NLP	自然语言处理
Computer Vision	CV	计算机视觉
Data Mining	/	数据挖掘
Cloud Computing	/	云计算
Edge Computing	/	边缘计算
Cybersecurity	/	网络安全
Internet of Things	IoT	物联网
Reinforcement Learning	RL	强化学习
Graph Neural Networks	GNN	图神经网络
Blockchain	/	区块链
Bioinformatics	/	生物信息学
Medical Image Processing	/	医学图像处理
Social Network Analysis	/	社交网络分析
Robotics	/	机器人学
Distributed Systems	/	分布式系统
Parallel Computing	/	并行计算
Quantum Computing	/	量子计算
Computer Graphics	/	计算机图形学
Human-Computer Interaction	HCI	人机交互

👁 计算机视觉 CV

推荐阅读资料

• Know your Neural Network architecture more by understanding these terms

基本概念

英文术语	中文翻译
Image Processing	图像处理
Object Detection	目标检测
Image Classification	图像分类
Semantic Segmentation	语义分割
Instance Segmentation	实例分割
Image Enhancement	图像增强
Image Restoration	图像修复
3D Reconstruction	3D重建
eypoint Detection	关键点检测
Image Retrieval	图像检索
Edge Detection	边缘检测
Depth Estimation	深度估计
Pose Estimation	姿态估计
Image Captioning	图像字幕/描述
Transfer Learning	迁移学习
Attention Mechanism	注意力机制
Bounding Box	边界框

图像基本操作

英文术语	中文翻译	解释
Data Augmentation	数据增强	在深度学习中对训练图像进行变换（如翻转、旋转、缩放等）以扩展数据集，防止过拟合。
Image Preprocessing	图像预处理	深度学习中对图像进行的一系列操作，如去噪、缩放、裁剪等，以提高模型输入质量。
Image Resizing	图像缩放	调整图像的尺寸以匹配神经网络的输入要求。
Image Cropping	图像裁剪	将图像的一部分作为输入，常用于数据增强。
Random Flipping	随机翻转	图像数据增强的一种方式，随机沿水平或垂直方向翻转图像。
Random Rotation	随机旋转	图像增强的一种方式，随机旋转图像到一定角度。
Image Padding	图像填充	向图像的边缘添加像素，使其符合特定大小的操作。
Image Denoising	图像去噪	去除图像中的噪声，常用方法包括高斯模糊、中值滤波等。
Image Sharpening	图像锐化	增强图像中的边缘和细节，使图像更清晰。
Image Thresholding	图像阈值化	将图像中像素值根据预定阈值划分为前景和背景。
Normalization	归一化	将图像像素值缩放到某个固定范围（如0到1或-1到1），用于加快模型训练收敛。
Batch Normalization	批量归一化	在每一层神经网络中对批次数据进行标准化，帮助加快模型收敛并稳定训练。
Image Binarization	图像二值化	将灰度图像转换为只有黑白两种像素值的图像。
Grayscale Conversion	灰度转换	将彩色图像转换为灰度图像，仅保留亮度信息。
Gaussian Blurring	高斯模糊	使用高斯核对图像进行模糊处理，常用于噪声去除。
Dropout	随机失活	在训练过程中随机失活部分神经元，以减少过拟合现象。
Feature Scaling	特征缩放	将图像中的特征按比例缩放，常用于提高模型的收敛速度。
Upsampling	上采样	将低分辨率的特征图转换为高分辨率，常用于图像生成和分割任务中。
Downsampling	下采样	将高分辨率图像或特征图转换为低分辨率，用于降低计算复杂度。
Convolution Operation	卷积操作	深度学习中用于提取图像局部特征的操作，通过卷积核与图像进行计算。
Max Pooling	最大池化	对卷积特征图进行降维操作，保留局部最大值以减少特征图大小和计算量。
Average Pooling	平均池化	类似于最大池化，但取局部区域的平均值用于降维。
Strided Convolution	步幅卷积	在卷积操作中通过设置步幅跳过部分像素，以减少特征图的尺寸。
Dilated Convolution	空洞卷积	在卷积操作中引入间隔以扩大感受野，同时保持图像分辨率。
Deconvolution (Transposed Convolution)	反卷积（转置卷积）	用于将特征图恢复为高分辨率图像的操作，通常用于图像分割和生成。
Skip Connection	跳跃连接	深度学习中用于将前层的特征图直接传递到后层，以缓解梯度消失问题。
Feature Pyramid Network (FPN)	特征金字塔网络	用于目标检测和分割任务中多尺度特征提取的网络结构。
Non-Maximum Suppression (NMS)	非极大值抑制	在目标检测中移除重复检测框，只保留最高置信度的框。
Affine Transformation	仿射变换	一种保持图像直线性变换的几何操作，包括缩放、旋转、平移等。
Perspective Transformation	透视变换	改变图像的透视效果，通过矩阵运算进行几何校正。

经典模型

英文术语	英文简写	中文翻译	年份	论文链接
Convolutional Neural Network	CNN	卷积神经网络	1998	Link
Visual Geometry Group	VGG	VGG网络	2014	Link
Inception Network	GoogLeNet	Inception网络	2014	Link
Residual Network	ResNet	残差网络	2015	Link
DenseNet	DenseNet	密集连接网络	2017	Link
Recurrent Neural Network	RNN	循环神经网络	1986	Link
Long Short-Term Memory	LSTM	长短期记忆网络	1997	Link
Faster R-CNN	Faster R-CNN	Faster R-CNN	2015	Link
You Only Look Once	YOLO	YOLO	2016	Link
Feature Pyramid Network	FPN	特征金字塔网络	2017	Link
U-Net	U-Net	U型网络	2015	Link
Attention U-Net	Attention U-Net	注意力U型网络	2018	Link
Generative Adversarial Network	GAN	生成对抗网络	2014	Link
CycleGAN	CycleGAN	循环生成对抗网络	2017	Link
Transformer	Transformer	Transformer	2017	Link
Vision Transformer	ViT	视觉Transformer	2020	Link

📝 自然语言处理

基本概念

英文术语	中文翻译	解释
Token	词元	文本中最小的可处理单元，通常为单词或符号。
Corpus	语料库	大规模的文本集合，用于语言模型的训练或测试。
Language Model	语言模型	预测文本中词序列概率的模型，用于生成或理解语言。
Word Embedding	词向量	将词语映射为连续向量表示，捕捉词语间的语义相似性。

基本操作

英文术语	中文翻译	解释
Tokenization	分词	将文本拆分为独立的词或符号。
Lemmatization	词形还原	将词还原到其基本词形，如将”running”还原为”run”。
Stemming	词干提取	将词削减为词干形式，如将”running”削减为”run”。
Stop Word Removal	停用词移除	移除文本中对理解无关紧要的词，如”the”、”is”等。
Named Entity Recognition (NER)	命名实体识别	从文本中识别出特定的命名实体，如人名、地名等。
Part-of-Speech Tagging (POS Tagging)	词性标注	对文本中的每个词语进行词性标注，如名词、动词等。
Syntax Parsing	句法分析	分析文本中词与词之间的语法关系的技术。
Sentiment Analysis	情感分析	分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
Dependency Parsing	依存句法分析	分析句子中词与词之间的依存关系。
Text Classification	文本分类	根据文本内容将其归类到预定义的类别。
Text Summarization	文本摘要生成	从文本中提取或生成简短摘要的过程。
Bag of Words (BoW)	词袋模型	忽略词序的文本表示方法，统计词语出现的频率。
TF-IDF	词频-逆文档频率	衡量词在文本中的重要性，常用于文本分类任务。
Topic Modeling	主题模型	自动识别文档集合中的隐藏主题的过程。
Machine Translation	机器翻译	使用机器学习模型自动翻译文本。

经典模型

英文术语	英文简写	中文翻译	年份	论文链接
Recurrent Neural Network	RNN	循环神经网络	1986	Link
Long Short-Term Memory	LSTM	长短期记忆网络	1997	Link
Gated Recurrent Unit	GRU	门控循环单元	2014	Link
Transformer	Transformer	Transformer	2017	Link
Bidirectional Encoder Representations from Transformers	BERT	BERT	2018	Link
Generative Pretrained Transformer	GPT	生成式预训练Transformer	2018	Link
GPT-2	GPT-2	GPT-2模型	2019	Link
GPT-3	GPT-3	GPT-3模型	2020	Link

👨‍⚕️ 智慧医疗

医学基础

英文术语	中文翻译
Magnetic Resonance Imaging (MRI)	磁共振成像
Computed Tomography Scans	CT扫描
X-ray Imaging	X光成像
Federated Learning	联邦学习

目标

英文术语	中文翻译	解释
Image Segmentation	图像分割	将医学影像中的不同区域分割出来，用于诊断分析。
Anomaly Detection	异常检测	在健康数据或医学影像中检测异常模式或病灶。
Patient Stratification	患者分层	根据疾病风险、治疗需求等对患者进行分类和分层。
Real-time Monitoring	实时监控	实时收集和分析患者数据，特别是危重病人的健康状况。
Image Registration	图像配准	将不同时间或不同模态的医学图像对齐，以便进行比较或分析。
Federated Learning	联邦学习	将不同医院的分散数据联合训练机器学习模型，保护数据隐私。

经典模型

英文术语	英文简写	中文翻译	年份	论文链接
Convolutional Neural Network	CNN	卷积神经网络	1998	Link
Recurrent Neural Network	RNN	循环神经网络	1986	Link
Long Short-Term Memory	LSTM	长短期记忆网络	1997	Link
U-Net	U-Net	U型网络	2015	Link
Visual Geometry Group	VGG	VGG网络	2014	Link
Residual Network	ResNet	残差网络	2015	Link
DeepLab	DeepLab	深度实验室	2017	Link
Autoencoder	AE	自动编码器	2006	Link
Generative Adversarial Network	GAN	生成对抗网络	2014	Link
Transformer	Transformer	Transformer模型	2017	Link
Bidirectional Encoder Representations from Transformers	BERT	BERT模型	2018	Link
Attention U-Net	Attention U-Net	注意力U型网络	2018	Link
3D Convolutional Neural Network	3D CNN	三维卷积神经网络	2015	Link
Vision Transformer	ViT	视觉Transformer	2020	Link
Contrastive Learning	CL	对比学习	2020	Link
Graph Convolutional Network	GCN	图卷积网络	2017	Link
Dynamic Unet	Dynamic U-Net	动态U型网络	2020	Link
Medical Transformer	MedT	医学Transformer	2021	Link
ConvNeXt	ConvNeXt	ConvNeXt	2022	Link
Squeeze-and-Excitation Network	SENet	压缩与激励网络	2017	Link
UNet++	UNet++	UNet++	2019	Link