探索Ultralytics 术语表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等知识。
探索多模态人工智能及其如何融合文本与视觉实现情境感知理解。立即学习使用Ultralytics 和开放词汇模型。
探索朴素贝叶斯——一种关键的机器学习分类算法。了解其独立性假设、在自然语言处理中的应用，以及与Ultralytics 对比分析。
探索自然语言处理中的命名实体识别（NER）。学习如何识别并classify 实体（如人名和日期），借助人工智能Ultralytics 获取深度洞察。
Ultralytics自然语言处理（NLP）技术。了解NLP如何Ultralytics 驱动聊天机器人、情感分析和开放词汇检测。
探索自然语言理解（NLU）及其如何使机器能够解读意图与情感。学习如何将人类语言与视觉人工智能相融合。
了解神经架构搜索（NAS）如何实现深度学习模型的自动化设计。探索其核心机制，并了解诸如Ultralytics 优化模型。
探索神经网络的基础原理。了解它们如何驱动人工智能，与深度学习的区别，以及如何Ultralytics YOLO26等尖端模型Ultralytics 。
探索神经辐射场（NeRF）如何从二维图像合成三维场景。学习Ultralytics 进行精准分割，从而提升NeRF训练效果。
了解神经风格迁移（NST）如何利用卷积神经网络（CNN）融合图像内容与艺术风格。探索其在Ultralytics数据增强与创意人工智能领域的应用。
了解非最大抑制（NMS）如何消除目标检测中的重复边界框。Ultralytics 如何提供原生端到端NMS。
探索归一化如何提升模型训练效率与预测精度。了解最小-最大缩放、Z分标准化及其Ultralytics 中的应用价值。
探索开放神经网络交换格式（ONNX）。了解如何Ultralytics 导出ONNX 快速跨平台部署与硬件优化。
