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El filtro de descubrimiento de feeds es una restricción de selección para encontrar información de descubrimiento de feeds en PlatPhorm News. Mejora el descubrimiento en listados de artículos, términos de diccionarios, dominios, etiquetas, fuentes y metadatos de red legibles por IA.
“El filtro de descubrimiento de feeds mostró la lista de artículos más relevantes del feed de PlatPhorm.”
El Feed Discovery Index es un catálogo con capacidad de búsqueda para encontrar información sobre el descubrimiento de feeds en PlatPhorm News. Mejora el descubrimiento en listados de artículos, términos de diccionarios, dominios, etiquetas, fuentes y metadatos de red legibles por IA.
“El Feed Discovery Index mostró la lista de artículos más relevantes del feed de PlatPhorm.”
La consulta de descubrimiento de feeds es un patrón de solicitud de búsqueda para encontrar información de descubrimiento de feeds en PlatPhorm News. Mejora el descubrimiento en listados de artículos, términos de diccionarios, dominios, etiquetas, fuentes y metadatos de red legibles por IA.
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Feed Discovery Ranking es un método de pedido para encontrar información sobre descubrimiento de feeds en PlatPhorm News. Mejora el descubrimiento en listados de artículos, términos de diccionarios, dominios, etiquetas, fuentes y metadatos de red legibles por IA.
“El Feed Discovery Ranking mostró la lista de artículos más relevantes del feed de PlatPhorm.”
El resultado de descubrimiento de feeds es un elemento de descubrimiento devuelto para encontrar información de descubrimiento de feeds en PlatPhorm News. Mejora el descubrimiento en listados de artículos, términos de diccionarios, dominios, etiquetas, fuentes y metadatos de red legibles por IA.
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La tarjeta de posición del feed es un componente de listado compacto que describe la posición del feed dentro de un listado de artículos de PlatPhorm News. Permite a los humanos y a los agentes escanear historias rápidamente, comparar fuentes y elegir si leer el artículo o abrir su discusión.
“La tarjeta de posición del feed ayudó al lector a comprender la lista de artículos antes de abrir la historia completa.”
El campo Posición del feed es un campo de metadatos estructurado que describe la posición del feed dentro de una lista de artículos de PlatPhorm News. Permite a los humanos y a los agentes escanear historias rápidamente, comparar fuentes y elegir si leer el artículo o abrir su discusión.
“El campo Posición del feed ayudó al lector a comprender la lista del artículo antes de abrir la historia completa.”
El enlace de posición del feed es una referencia de navegación que describe la posición del feed dentro de una lista de artículos de PlatPhorm News. Permite a los humanos y a los agentes escanear historias rápidamente, comparar fuentes y elegir si leer el artículo o abrir su discusión.
“El enlace de posición del feed ayudó al lector a comprender la lista del artículo antes de abrir la historia completa.”
La señal de posición del feed es una señal de clasificación o contexto que describe la posición del feed dentro de una lista de artículos de PlatPhorm News. Permite a los humanos y a los agentes escanear historias rápidamente, comparar fuentes y elegir si leer el artículo o abrir su discusión.
“La señal de posición de alimentación ayudó al lector a comprender la lista del artículo antes de abrir la historia completa.”
La instantánea de la posición del feed es una vista de un punto en el tiempo que describe la posición del feed dentro de una lista de artículos de PlatPhorm News. Permite a los humanos y a los agentes escanear historias rápidamente, comparar fuentes y elegir si leer el artículo o abrir su discusión.
“La instantánea de la posición del feed ayudó al lector a comprender la lista de artículos antes de abrir la historia completa.”
Fetish
A: objeto artesanal de significado espiritual que se cree que tiene el poder de proteger o ayudar a su propietario B: Fijación sexual
El contexto financiero es un marco temático que organiza la cobertura financiera dentro de PlatPhorm News. Conecta nodos de dominio, listados de artículos, fuentes de temas y rutas de servicio para que los lectores y agentes puedan navegar por área temática.
“El contexto financiero ayudó a agrupar artículos, sitios y servicios relacionados con PlatPhorm en la misma área temática.”
Finance Feed es un flujo de entradas relacionadas que organiza la cobertura financiera dentro de PlatPhorm News. Conecta nodos de dominio, listados de artículos, fuentes de temas y rutas de servicio para que los lectores y agentes puedan navegar por área temática.
“Finance Feed ayudó a agrupar artículos, sitios y servicios relacionados con PlatPhorm en la misma área temática.”
El listado de finanzas es un tipo de entrada de feed que organiza la cobertura financiera dentro de PlatPhorm News. Conecta nodos de dominio, listados de artículos, fuentes de temas y rutas de servicio para que los lectores y agentes puedan navegar por área temática.
“El listado de finanzas ayudó a agrupar artículos, sitios y servicios relacionados con PlatPhorm en la misma área temática.”
La Ruta Financiera es un camino navegable que organiza la cobertura financiera dentro de PlatPhorm News. Conecta nodos de dominio, listados de artículos, fuentes de temas y rutas de servicio para que los lectores y agentes puedan navegar por área temática.
“Finance Route ayudó a agrupar artículos, sitios y servicios relacionados con PlatPhorm bajo la misma área temática.”
Finance Vertical es una agrupación de áreas temáticas que organiza la cobertura financiera dentro de PlatPhorm News. Conecta nodos de dominio, listados de artículos, fuentes de temas y rutas de servicio para que los lectores y agentes puedan navegar por área temática.
“Finance Vertical ayudó a agrupar artículos, sitios y servicios relacionados con PlatPhorm en la misma área temática.”
Borrador de traduccion automatica (Spanish) for "Fine-Tuning Bias Audit": Fine-Tuning Bias Audit is a ml review process that looks for uneven model behavior across groups or segments for adaptation of a model to a domain. It uses slice metrics, representative data, and reviewer notes so teams can surface fairness risks while keeping evidence, reliability, and public-safe operational boundaries clear.
“Ejemplo en borrador: The machine learning team used Fine-Tuning Bias Audit when the fine-tuning run used curated examples, so the team could surface fairness risks before the model moved into evaluation.”
Borrador de traduccion automatica (Spanish) for "Fine-Tuning Calibration Curve": Fine-Tuning Calibration Curve is a ml diagnostic that compares predicted confidence with observed outcomes for adaptation of a model to a domain. It uses bucketed predictions, reliability diagrams, and threshold analysis so teams can make confidence scores useful while keeping evidence, reliability, and public-safe operational boundaries clear.
“Ejemplo en borrador: The machine learning team used Fine-Tuning Calibration Curve when the fine-tuning run used curated examples, so the team could make confidence scores useful before the model moved into evaluation.”
Borrador de traduccion automatica (Spanish) for "Fine-Tuning Drift Monitor": Fine-Tuning Drift Monitor is a ml monitor that detects when data or predictions no longer match the training baseline for adaptation of a model to a domain. It uses statistical tests, time windows, and alert thresholds so teams can respond before quality drops while keeping evidence, reliability, and public-safe operational boundaries clear.
“Ejemplo en borrador: The machine learning team used Fine-Tuning Drift Monitor when the fine-tuning run used curated examples, so the team could respond before quality drops before the model moved into evaluation.”
Borrador de traduccion automatica (Spanish) for "Fine-Tuning Embedding Refresh": Fine-Tuning Embedding Refresh is a ml index workflow that updates vector representations after source data changes for adaptation of a model to a domain. It uses batch jobs, backfills, and index validation so teams can keep retrieval results current while keeping evidence, reliability, and public-safe operational boundaries clear.
“Ejemplo en borrador: The machine learning team used Fine-Tuning Embedding Refresh when the fine-tuning run used curated examples, so the team could keep retrieval results current before the model moved into evaluation.”