一、薛之谦叫tf为什么不加s？

薛之谦的这个问题实际上是针对机器学习中的术语，tf代表的是term frequency，即词频，它表示某个词在文本中出现的次数。而为什么不加s是因为在英语中，有些名词是不可数名词，例如water（水），money（钱），它们表示的是一个概念，不可数。而词频也是一个概念，所以tf也是不可数名词，不需要加s。此外，加s可能会使人们误解tf的含义，因为tf在机器学习中已经被广泛使用，加s可能会造成混淆。

二、新一代信息技术名词？

新一代信息技术包括云计算、物联网、人工智能、5G、区块链等。

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，但只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的服务交互。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

人工智能是一种模拟人类智能的技术，它通过机器学习、自然语言处理等技术，使计算机系统能够进行推理、理解、学习和解决问题。

5G第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术。

区块链是一种分布式数据库，它由一串按照时间顺序排列的数据块组成，并采用密码学方式保证不可篡改和不可伪造。

三、科技术语有哪些？

这样的术语有很多比如：认知计算、深度学习、人工智能等等，只要是设计科技新领域的具体指的是有关于某个分项领域的专业名词都可以归纳为科技术语比如说大数据、智能垃圾桶此类的都是。

资料补充：

1.认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。

2.深度学习（DeepLearning）的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。如今这项技术已经开始从技术初始阶段开始走向发展阶段相信在未来的社会这项技术的应用会非常的全面。

四、easydl训练集和测试集区别？

EasyDL是一个面向初学者的深度学习平台，提供了数据集管理、模型训练、模型评估等功能。在EasyDL中，训练集和测试集是两个重要的概念，它们的主要区别如下：作用不同：训练集是用来训练和优化模型的，通过训练集，模型可以学习到从输入数据到输出结果之间的映射关系。测试集则是用来评估模型的性能和泛化能力的，通过测试集，可以对模型进行客观的评估和比较。数据来源不同：训练集和测试集的数据来源可能不同，例如，可以使用已有的数据集划分或者自行采集数据进行划分。一般来说，训练集需要包含更多的数据量，而测试集相对较小，但都是为了达到评估模型性能的目的。数据使用方式不同：在训练过程中，模型会不断使用训练集进行迭代训练，不断优化模型的参数。而在模型评估阶段，模型会使用测试集进行一次或多次测试，根据测试结果评估模型的性能。需要注意的是，测试集不应该被用来进行模型参数的调整或优化，否则会导致过拟合和评估结果的失真。数据保密要求不同：由于测试集是用来评估模型的性能和泛化能力的，因此需要严格保密测试集的数据，避免泄露数据导致模型性能的评估结果失真。相比之下，训练集的数据相对来说可以公开或者半公开使用。总之，在深度学习项目中，正确地划分和使用训练集和测试集是至关重要的，它们共同决定了模型的性能和泛化能力。在EasyDL中，可以通过数据集管理功能方便地进行数据集的划分和使用，帮助用户更好地进行深度学习实践。