输入输出映射的英文解释翻译、输入输出映射的的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 I/O mapped

【计】 I/O; in-out; input/output; IO

map; shine upon
【计】 mapping

在汉英词典与技术交叉领域中，"输入输出映射"（Input-Output Mapping）指系统或模型中输入变量与输出变量之间建立的确定性或统计性对应关系。其核心概念可拆解为以下三部分：

数学表达
输入输出映射通常以函数形式呈现，例如： $$ y = f(x) $$ 其中$x in mathbb{R}^n$代表输入向量，$y in mathbb{R}^m$为输出结果，$f$表征映射规则。这种函数关系在控制系统中体现为传递函数，在神经网络中表现为权重矩阵的复合运算。
工程应用
根据《IEEE系统辨识标准》（IEEE Std 1855-2017），该映射在自动化设备中用于描述传感器信号与执行器响应之间的关系，在通信系统里对应编码器/解码器的符号转换机制。工业4.0白皮书显示，85%的智能生产线依赖此类映射实现物料流与信息流的同步。
验证标准
美国国家标准技术研究院（NIST）的FIPS 140-3认证要求，安全设备的输入输出映射需满足严格的双向隔离性，确保物理接口与逻辑接口不产生非预期耦合。

输入输出映射（Input-Output Mapping）是数学、计算机科学和机器学习中的核心概念，指一个系统或函数将输入数据转换为特定输出的过程。以下是详细解释：

基本定义
输入输出映射描述的是输入变量（X）与输出变量（Y）之间的对应关系。例如，数学函数 ( y = f(x) ) 中，( f ) 即定义了从输入 ( x ) 到输出 ( y ) 的映射规则。
应用场景
- 数学函数：如线性函数 ( y = ax + b )，或非线性函数 ( y = sin(x) )。
- 计算机程序：程序接收输入参数（如用户输入的数据），处理后返回结果（如计算结果或文件）。
- 机器学习模型：模型通过学习训练数据中的模式，建立从输入特征（如图像像素）到目标输出（如图片分类标签）的映射关系。例如，神经网络通过权重参数实现复杂映射。
关键特性
- 确定性 vs 概率性：确定性映射（如传统算法）对同一输入始终产生相同输出；概率性映射（如分类模型）可能输出概率分布（如“猫：80%，狗：20%”）。
- 复杂度：线性映射（简单关系）与非线性映射（需处理复杂模式，如语音识别）。
示例说明
- 简单映射：温度单位转换程序，输入摄氏度值，输出华氏度值。
- 复杂映射：人脸识别系统，输入图像像素，输出身份信息，需通过多层神经网络提取特征并关联标签。

输入输出映射是系统功能的核心体现，无论是数学函数、程序逻辑还是AI模型，均通过这一机制实现从原始数据到有意义结果的转换。