1）基于权威教科书、论文等具有公信力的资料源提取词汇。
2）邀请对应领域专家进行专业指导
衷心感谢深势科技以下专家参与了包含但不限于术语提供、校对、翻译研讨等工作，为该项目扩展了专项领域术语收录的覆盖度、提升了术语中文翻译用法的准确性、专业性及公信力，感谢老师们的辛勤贡献。
深势科技成立于2018年，致力于以新一代分子模拟技术解决微尺度工业设计难题。深势科技自研算法Deep Potential在保持量子力学精度准确性的基础上，将分子动力学的计算速度提升了多个数量级；结合高性能计算，能够对数十亿原子规模的体系进行量子力学精度的计算模拟。围绕领先的分子模拟方法，深势科技正在推动 DeepModeling 开源社区建设，以开放与包容的环境，推动全球科学计算事业发展。发布两年多以来，DeepModeling社区中的开源软件已得到国内外近千个研究组使用，涉及物理、化学、材料、生物、地质等多个领域。
读者及用户的反馈意见和更新建议将贯穿整个阶段，我们也将在项目致谢页中展示对该项目起积极作用的读者及用户。如果您在使用术语库的过程中若发现了存在的错误、或是想要扩展术语库的内容、讨论特定术语的翻译等等非常欢迎大家提 Issue 与我们以及各位读者进行讨论（请附带来源，以便我们能更客观地更新词汇）。同时也非常欢迎读者们进行 Fork、提 Pull Request，共同加强术语的编译质量以及扩充术语库的规模。
我们邀请更多感兴趣一起参与「AITD」项目的小伙伴通过加入「机器之心分析师网络」加入到「AITD」项目工作中来。除了旨在构建 AI 领域术语库的「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」，机器之心目前还有「开放知识库」 GitHub 项目，例如 ——
「ML-Tutorial-Experiment」算法教程与实现项目目前共获得 2500+ Star。它目前有五篇详细的教程文章，即 CNN 的实现、经典 GAN 的推导实现、 CapsNet 的解读、LSTM 等语言建模和基于 Transformer 的神经机器翻译实现。我们希望能提供高质量和能实现的技术文章，在这些文章中，我们所使用的代码块或整体实现都是我们预先测试的，且提供的 JupyterNotebook 都带有代码注释，非常适合初学者随文章阅读。
「SyncedLeg2018」 机器之腿项目是源于机器之心 2018 年暑期实习生 Hackathon 的输出成果，可基于微信历史文章与相应的流量数据、分析统计出热点词汇。
加入机器之心分析师网络，在参与机器之心发起的人工智能及相关技术领域的「开放知识库」项目之外，还将有机会受邀作为特约分析师：
现场参与国内外学术、学术及产业盛会，现场观察。
参与热点技术解读、指标分析、性能评测等专业性技术分析项目。
参与热点事件解读、产业前景分析等专业性产业分析项目。
