Μετάφραση και ανάλυση λέξεων από την τεχνητή νοημοσύνη ChatGPT
Σε αυτήν τη σελίδα μπορείτε να λάβετε μια λεπτομερή ανάλυση μιας λέξης ή μιας φράσης, η οποία δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας το ChatGPT, την καλύτερη τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μέχρι σήμερα:
- πώς χρησιμοποιείται η λέξη
- συχνότητα χρήσης
- χρησιμοποιείται πιο συχνά στον προφορικό ή γραπτό λόγο
- επιλογές μετάφρασης λέξεων
- παραδείγματα χρήσης (πολλές φράσεις με μετάφραση)
- ετυμολογία
A*A* search - translation to Αγγλικά
общая лексика
алгоритм A* (произносится "А со звёздочкой")
алгоритм эвристического поиска пути на графе решений. Для каждого узла n применяется оценочная функция вида F(n) B(n) + E(n), где B(n) и E(n) - оценочные функции для расстояния соответственно от начального и конечного состояния. Меньшее значение F(n) соответствует кратчайшему пути от исходного состояния к целевому
Смотрите также
Ορισμός
Βικιπαίδεια
A* (pronounced "A-star") is a graph traversal and path search algorithm, which is used in many fields of computer science due to its completeness, optimality, and optimal efficiency. One major practical drawback is its space complexity, as it stores all generated nodes in memory. Thus, in practical travel-routing systems, it is generally outperformed by algorithms that can pre-process the graph to attain better performance, as well as memory-bounded approaches; however, A* is still the best solution in many cases.
Peter Hart, Nils Nilsson and Bertram Raphael of Stanford Research Institute (now SRI International) first published the algorithm in 1968. It can be seen as an extension of Dijkstra's algorithm. A* achieves better performance by using heuristics to guide its search.
Compared to Dijkstra's algorithm, the A* algorithm only finds the shortest path from a specified source to a specified goal, and not the shortest-path tree from a specified source to all possible goals. This is a necessary trade-off for using a specific-goal-directed heuristic. For Dijkstra's algorithm, since the entire shortest-path tree is generated, every node is a goal, and there can be no specific-goal-directed heuristic.
