<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Ode on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/ode/</link><description>Recent content in Ode on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/ode/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>连续时间（continuous-time）</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/continuous_time/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:56:05 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/continuous_time/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>连续时间模型使用微分方程描述系统动态，允许状态随时间平滑演化。在人工智能中，这体现在神经常微分方程（Neural ODEs）等应用中&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种建模方法，其中变量在连续域上平滑变化，而非离散步骤。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>微分方程&lt;/li>
&lt;li>神经常微分方程&lt;/li>
&lt;li>平滑动态&lt;/li>
&lt;li>时序建模&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>神经常微分方程&lt;/li>
&lt;li>物理信息机器学习&lt;/li>
&lt;li>不规则时间序列数据&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%A6%BB%E6%95%A3%E6%97%B6%E9%97%B4-discrete-time/">离散时间 (Discrete-Time)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%B8%B8%E5%BE%AE%E5%88%86%E6%96%B9%E7%A8%8B-neural-ode/">神经常微分方程 (Neural ODE)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E7%B3%BB%E7%BB%9F-dynamical-systems/">动力系统 (Dynamical Systems)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90-time-series-analysis/">时间序列分析 (Time Series Analysis)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>