| 技术名称 | 描述 |

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| 自然语言处理（NLP） | 用于理解和处理人类语言，包括词法分析、句法分析、语义理解等。 |

| 机器学习（ML） | 通过算法让计算机从数据中学习，不断优化翻译模型。 |

| 深度学习（DL） | 机器学习的一个分支，使用深层神经网络进行翻译，如神经机器翻译（NMT）。 |

| 知识图谱 | 整合大量的语言和文化知识，提升翻译的准确性和上下文理解。 |

| 强化学习 | 通过与用户的互动不断改进翻译质量，例如，根据用户的反馈调整翻译结果。 |

| 自适应翻译 | 根据用户的需求和偏好进行个性化调整，提供不同的翻译风格。 |

| 多模态翻译 | 同时处理文本、图像、语音和视频等多种信息源，提供全面的翻译服务。 |

| 云计算与边缘计算 | 提供强大的计算资源，支持大规模翻译需求，并在本地设备上运行以减少延迟。 |

| 数据安全与隐私保护 | 采用加密技术和匿名化处理，确保用户数据的安全性和隐私性。 |

这些技术的综合应用，使得AI翻译公司能够提供高效、准确的翻译服务，并且不断优化和个性化，以满足不同用户的需求。