理发学术用语？

一、理发学术用语？

滑剪：用剪刀轻微张开，从发束上滑过，使发尾产生轻柔飘顺的条状效果。

滑剪又分为： 上挑式滑剪：将发片或发束提升至叫高的角度，从内侧向上滑剪，使发片的内侧产生轻薄的感觉。

下滑式滑剪：对发束的表面进行处理，使发尾产生轻而尖的效果。

扭式滑剪：将发束扭成绳状，进行下滑剪，可使发尾产生笔尖状的效果。

字滑剪：使发尾产生方向的改变，可分为：正手8字滑剪与反手8字滑剪。

托剪：用梳子将头发托起来修剪的方式，多用于修饰衔接短发重量线。

推剪：用梳子贴着头皮修剪较短的部位。

点剪：用剪刀在发片上间隔点剪，缔造透空感效果。

悬空剪：不借助梳子或手指进行剪发的方式。

二、狼人杀学术用语？

一、夜晚阶段：

1.首刀:首夜狼人的狼刀；

2.首验:预言家第一天夜晚验人；

3.首刀保护:指的连续玩的玩家,上一局被首刀,这局不能再被首刀,保障玩法游戏体验；

4.首验保护:指的连续玩的玩家,上一局被首验,这局不能再被首验,保障玩法游戏体验；

5.自刀:狼人夜里自己刀自己的行为,主要目的是骗女巫的解药；

6.空刀:狼人夜里选择不刀人,主要目的是造成平安夜的假象,让部分穿神身份的狼人有操作空间；

7.续刀:狼人前一夜里没有杀死某位玩家,第二天夜里继续选择刀该玩家。

8.指刀/点刀:指挥队友刀某位玩家,赋予白天自爆的狼人指刀的权利；

9.刀法:狼人晚上刀人的一个行为逻辑；

10.平安夜:当天夜里无人死亡；

11.空守:守卫选择不守任何人；

12.同守同救(奶穿):狼人刀中守卫守护的玩家,同时女巫使用解药救该名玩家,此时该玩家仍会死亡；

13.盲毒:在所有玩家没有发言过的情况下,女巫对一个身份未知的玩家使用毒药；

14.骗药:使用方法套路让女巫用错解药的行为(一般为狼人自刀,骗取女巫解药)；

15.撒毒(泼毒）:女巫夜里使用毒药的行为；

二、白天阶段：

1.票型:投票的情况；

2.票死/投死:指白天公投放逐环节吃到最多票的玩家被放逐出局；

3.绑票/冲票:公投放逐环节有计划的一起举票同一个人的行为；

4.分票:指好人势力没有统一举票同一名玩家,而分投多名玩家；

5.归票:具有归票权的玩家号召一起举票同一名玩家的行为,一般指的对象是拿到警徽的警长(如若没有警长，最后一个发言的即为归票位 )；

6.号票:号召大家一起投票某位玩家；

7.拉票:争取其他玩家的票；

8.跳:告知其他玩家自己的身份,如跳预言家,但该身份可能是假的；

9.认:认为某个玩家的身份是真的；

10.踩:指出某个玩家发言不好的地方,做低其身份.

11.污/脏:诬陷某个玩家,做低该玩家的身份,通常是形容狼人不做好的行为；

12.抗推:多指好人在白天被公投放逐出局,相当于为狼人扛了白天的一推；

13.生推:预言家死亡,而局势、身份尚未明朗,只能依靠猜测来进行投票推人；

14.挡刀:多指村民假装有身份或者跳出神的身份吸引狼人刀自己,从而保护神职玩家；

15.捞:指为发言不好的玩家开脱,避免其被抗推的发言行为。也指女巫夜间救人的行为；

16.穿衣服:一般是指的一名非该身份的玩家认该身份,比如狼人认女巫,就是狼人穿女巫衣服；

17.自证身份:可以用技能证实自己的身份,比如白痴翻牌不死；

18.划水:不怎么发言或者发言没有意义；

19.狼坑:狼人的位置、号码；

20.聊爆:指玩家在发言中,不经意的暴露自己的狼人身份；

21.贴脸:指通过非逻辑的方式使自己在游戏过程中获益的发言,如“我发誓XXX”,“我是SS我XXX”等；

22.带走:有身份的牌发动技能使其他玩家出局,如女巫毒药,白狼王自爆,猎人开枪等；

23.开枪:指猎人死的时候发动技能开枪带走一名玩家；

24.匪面:指一位玩家的负面程度,可通过比较匪面进行投票；

25.预面:指一位玩家是预言家的可能性 ,可通过比较预面来判断谁是真预言家；

三、警长竞选阶段:

1.上警:指第一天白天举手参与竞选警长竞争警徽的行为；

2.警上:指参与了警长竞选的玩家；

3.警下:指没有参加竞选警长的玩家；

4.警徽流:指预言家为了防止夜间被杀或者第二天狼自爆无法发言,提前说明晚上的验人顺序,这样能让好人阵营在预言家出局的情况下获得更多的验人信息；

5.撕警徽:警长死亡，不选择将警徽交给其他人 ；

6.吞警徽:狼人在竞选警长阶段选择自爆,这样本局将不再有警长(单/双爆吞警徽：一/两狼自爆才能吞下警徽）；

7.退水:竞选警长的玩家在警上发言完毕之后决定退出竞选的行为称之为退水；

8.金水:预言家查验的好人；

9.查杀:预言家查验的狼人；

10.反水:一般指预言家给你金水但是你不认这个预言家,不接金水而且反对他的行为,称为“反水”,通常反水的玩家是真的预言家；

11.反水立警:警上A玩家跳预言家给B玩家发金水,B玩家选择跳预言家竞选警长,则称B玩家行为为“反水立警”(一般玩家反水立警不退为真预言家,被反水则多为狼人)；

12.真金水:确定的真预言家验出的好人；

13.双金水:真假预言家都给同一个玩家发金水,则称双金水(双金水为铁好人)；

14.双查杀:真假预言家都给同一个玩家发查杀,则称双查杀(双查杀为铁狼)；

15.银水:女巫夜间用解药解救的玩法；

16.对跳:有两个或者两个以上的玩家跳同一个身份牌,则称之为对跳；

17.悍跳:指狼人比较强悍的冒认某种身份牌,比如狼人认预言家则称为,悍跳预言家；

18.场外:指与游戏无关的一些因素；

19.自爆:承认自己是狼,然后让法官终止发言立即进入夜晚,并且有指刀权利；

20.屠城:狼人或者好人某一边全部出局,游戏结束；

21.屠边:狼人、村民、神民某一边全部出局,游戏结束；

22.倒牌:死亡或者被放逐出局；

23.遗言:死后的发言(夜间死亡仅第一天有遗言，白天死亡均有）；

24.前置位:相对而言,同一轮里比较早发言的玩家；

25.后置位:相对而言,同一轮里比较晚发言的玩家；

26.末置位/归票位:同一轮里最后一位发言的玩家；

27.PK:在投票环节出现两个平票玩家,则该二位玩家进行多一轮发言,其余玩家进行投票,并只能在其中选择,此二位玩家行为称之为PK；

28.倒钩狼:警下狼人去给真预言家上票；

29.冲锋狼:警下狼人去给假预言家上票 .

三、玩手机的学术用语？

玩手机的专业术语有很多。例如，滑屏，双击，下载等等。手机类型顾名思义就是指手机的外在类型，比较常用的分类是把手机分为直板式、折叠式（单屏、双屏）、滑盖式、旋转式、侧滑式等几类。

触屏手机是现代手机市场的潮流，触屏手机分为电阻屏和电容屏手机，是指利用触摸屏的技术，将该技术应用到手机屏幕上面的一种手机类型。

四、相思病学术用语？

形容思而不得之后的一些抑郁表现，比如说茶饭不思、食欲下降、辗转反侧、睡眠困难等。

五、人工智能是什么学术？

人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的

六、肚子疼的学术用语？

肚子疼可以用"abdominal pain"或者"stomachache"来表达。其中，"abdominal pain"通常指的是腹部区域的疼痛，而"stomachache"则更具体地指向胃或腹部疼痛。在学术语境下，这些词汇通常用于医学或生物学的研究和讨论中。

七、绿色人工智能的学术基础是什么？

数学方面技能的掌握取决于研究深度。人工智能并不依赖与任何编程语言，这意味着开发人员需要掌握处理数据相关的其他技术，其中包括了算法，代数和微积分。具备这些技能的重要性显而易见。同时我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程，其中的上下文联系，隐含意图以及所描述事物间的联系等等。这需要深入洞察人类的思维过程。

八、中国的人工智能学术起源于？

1956年，美国学者 John McCarthy等人在一次学术会议上，首次提出人工智能一词。此后，国外学者开始兴起“人工智能”研究热潮，国外人工智能研究逐渐进入实质性的操作阶段，大致经历人工智能研究的早期、低谷期和高速发展期，人工智能的影响力逐步扩大，受到社会各界的广泛关注与肯定。

20世界50年代末至70年代初，人工智能在推理证明的发展又取得了进一步的进展，如JohnMcCarthy提出的构建属于人工智能的语言，纽厄尔等人的发表了GPS等问题数学求解程序等，推动了国际上人工智能研究领域第一次高潮的出现。但紧接着，人们却在人机翻译和语音识别等领域遭遇了不小的挫折，导致人工智能领域多年没有实质性突破和进展，因此，20世界70年代，该领域的研究逐渐转冷。

直至20世纪80年代，人们将知识系统引入人工智能领域，人工智能研究出现了新的高潮。在近几年的发展中，人工智能在文本翻译、语言识别、计算机视觉、强化学习等方面取得了新的发展，如人们日常所用的小孩早教智能机器人、扫地机器人、语音文字转换器、文字识别装置、人脸识别、指纹识别等都是人工智能在文本翻译、语音识别等方面的应用。

九、人工智能万能用语？

A

算法（Algorithms）：一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常见的类型。

人工智能（Artificial intelligence）：机器模拟人类智力和行为做出决策、执行任务的能力。

人工神经网络（ANN）：这种学习模型，模拟人脑运作，从而解决传统计算机系统难以解决的任务。

自主计算（Autonomic computing）：系统自适应自我管理自身资源用于高级计算功能的能力，而无需用户输入。

C

聊天机器人（Chatbots）：聊天机器人（简称chatbot）通过文本对话、语音命令来模拟与人类用户进行对话。它们是有AI功能的计算机程序的常用界面。

分类（Classification）：分类算法让机器根据训练数据给数据点进行分类。

聚类分析（Cluster analysis）：一种用于探索性数据分析的无监督学习，查找数据中的隐藏模式或分组；群集的建立是通过欧氏距离（Euclidean）或概率距离等定义的相似性度量。

聚类（Clustering）：聚类算法让机器将数据点或项目分成具有相似特征的组。

认知计算（Cognitive computing）：一种模仿人类大脑思维方式的计算模型。通过使用数据挖掘、自然语言处理和模式识别来进行自学习（self-learning）。

卷积神经网络（CNN）：一种识别和处理图像的神经网络。

十、学术界对人工智能

学术界对人工智能的看法

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门交叉学科，在学术界引起了广泛的关注和讨论。学术界对人工智能的看法既充满了期待和赞赏，又面临着挑战和担忧。在过去几十年里，人工智能领域取得了巨大的进展，但同时也引发了一系列问题和争议。

在学术界，对人工智能的态度可以说是丰富多彩的。一些学者认为，人工智能的出现将会彻底改变我们的生活方式和生产方式。通过机器学习、深度学习等技术，人工智能已经在许多领域展现出了强大的能力，包括自然语言处理、图像识别、智能驾驶等。这些技术的应用为人类带来了巨大的便利和效益，促进了社会的发展和进步。

然而，也有一些学者对人工智能提出了一些担忧和质疑。他们担心人工智能的快速发展可能带来一些不确定因素和风险。比如，人工智能可能会取代人类的工作岗位，导致大规模的失业；人工智能系统可能会出现偏见和误判，影响社会公平和正义；人工智能的发展可能引发道德和法律等方面的争议。这些问题需要学术界和社会各界共同面对和解决。

学术界对人工智能的研究方向

在学术界，人工智能的研究方向涵盖了很多领域和方面。从基础理论到应用技术，从算法设计到系统构建，学术界对人工智能的研究呈现出了多样化和复杂化的趋势。

在基础研究方面，人工智能的发展离不开数学、逻辑、统计等学科的支持。学术界通过研究和探讨人工智能的基本原理和方法，不断完善和拓展人工智能的理论体系。基于这些理论基础，学术界还积极开展人工智能的前沿研究，探索新的算法、模型和技术，推动人工智能领域的创新和发展。

在应用研究方面，人工智能的应用场景日益丰富和多样化。学术界通过与工业界、政府部门、社会组织等合作，开展人工智能在各行各业的应用研究。从医疗健康到金融服务，从智能交通到智能制造，人工智能的应用正在深刻改变着各个领域的格局和方式。

总的来说，学术界对人工智能的研究方向呈现出了理论和实践相结合、基础和应用并重的特点。通过不断深化和拓展人工智能的研究领域，学术界不断推动着人工智能的发展和进步。

学术界对人工智能的未来展望

展望未来，学术界对人工智能充满了信心和期待。随着科技的不断进步和社会需求的不断增长，人工智能将会发挥越来越重要的作用。学术界认为，人工智能有望在医疗健康、环境保护、农业生产等领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的福祉和发展机遇。

同时，学术界也清醒地意识到，人工智能的发展面临着诸多挑战和风险。为了更好地应对这些挑战，学术界呼吁加强人工智能的伦理和治理，促进学术界、产业界、政府部门和社会公众之间的合作和沟通。只有共同努力，才能实现人工智能科技的可持续发展和社会效益的最大化。

综上所述，学术界对人工智能充满信心，但也保持着谨慎和审慎的态度。通过不断努力和创新，学术界相信人工智能必将为人类社会带来更多的机遇和挑战，推动人类文明迈向更加美好的未来。