Definition of neural

neuraladjective

thần kinh

/ˈnjʊərəl//ˈnʊrəl/

The origin of the word "neural" dates back to the 17th century. It comes from the Greek word "neuron," meaning "nerve." In ancient Greek, the term "neuron" referred to a nerve or sinew, and was used to describe the thread-like fibers that transmit signals between different parts of the body. The word "neural" was later adopted in the 19th century to describe the study of the nervous system, specifically the structure and function of nerves. It was also used to describe the behavior of nerve cells, which were found to be capable of transmitting and processing information. Today, the term "neural" is widely used in fields such as neuroscience, robotics, and artificial intelligence, to describe the study and application of neural networks and neural computing. Despite its evolution, the core meaning of "neural" remains rooted in its origins, referencing the intricate and complex fibers that enable communication and control within living organisms.

Summary
type tính từ
meaning(thuộc) thần kinh
namespace
Example:
  • The new neural network developed by researchers at Stanford University is showing promising results in accurately predicting patient outcomes based on medical data.

    Mạng lưới nơ-ron mới do các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford phát triển đang cho thấy kết quả khả quan trong việc dự đoán chính xác kết quả của bệnh nhân dựa trên dữ liệu y tế.

  • Neural networks are being used in self-driving cars to process visual and sensor data in real-time.

    Mạng nơ-ron đang được sử dụng trong xe tự lái để xử lý dữ liệu hình ảnh và cảm biến theo thời gian thực.

  • The neural network was trained on a large dataset of handwritten digits to recognize numbers with over 99% accuracy.

    Mạng nơ-ron được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm các chữ số viết tay để nhận dạng các con số với độ chính xác trên 99%.

  • Neural networks have achieved human-level performance on certain image recognition tasks, such as identifying animals or plants.

    Mạng nơ-ron đã đạt được hiệu suất ngang bằng con người trong một số nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh, chẳng hạn như nhận dạng động vật hoặc thực vật.

  • The neural network is able to understand the context of a sentence, allowing for more sophisticated tasks like machine translation and sentiment analysis.

    Mạng nơ-ron có khả năng hiểu ngữ cảnh của câu, cho phép thực hiện các tác vụ phức tạp hơn như dịch máy và phân tích tình cảm.

  • Researchers are using neural networks to analyze genetic data and identify patterns that could lead to new treatments for diseases.

    Các nhà nghiên cứu đang sử dụng mạng nơ-ron để phân tích dữ liệu di truyền và xác định các mô hình có thể dẫn đến phương pháp điều trị bệnh mới.

  • Neural networks are also being applied to natural language processing tasks, such as answering questions or generating responses to commands.

    Mạng nơ-ron cũng đang được áp dụng vào các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như trả lời câu hỏi hoặc tạo phản hồi cho các lệnh.

  • The neural network was able to learn the intricate pattern of handwriting unique to an individual, making it possible to use biometric authentication in digital devices.

    Mạng nơ-ron có thể học được mẫu chữ viết tay phức tạp đặc trưng của mỗi cá nhân, giúp có thể sử dụng xác thực sinh trắc học trong các thiết bị kỹ thuật số.

  • Neural networks can be used to generate new and original images, music, or text based on the analysis of existing examples.

    Mạng nơ-ron có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh, âm nhạc hoặc văn bản mới và độc đáo dựa trên việc phân tích các ví dụ hiện có.

  • The neural network is able to continuously learn and adapt to new inputs, improving its performance over time.

    Mạng nơ-ron có khả năng liên tục học hỏi và thích ứng với các dữ liệu đầu vào mới, giúp cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Related words and phrases