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robust

Robust是一个英文词汇，它的意思是强健的、坚固的、稳健的、强大的等等。在计算机科学领域中，robust通常用来描述程序、算法或系统的鲁棒性，即它们的稳定性、可靠性和健壮性。一个robust的程序或系统可以在各种情况下正常运行，并能够处理各种异常情况。例如，一个robust的搜索引擎可以正确处理各种查询请求，并在遇到错误或异常情况时给出正确的反馈。同样，一个robust的机器学习算法可以在处理各种数据集时保持准确性和稳定性。

为了使程序、算法或系统更加robust，开发人员需要考虑各种情况和异常情况，并进行充分的测试和调试。他们需要确保程序可以正确处理各种输入和输出，并在遇到错误或异常情况时能够给出正确的反馈和处理。此外，开发人员还需要考虑程序的安全性和可靠性，以防止恶意攻击或数据泄漏。

总之，robust是一个重要的概念，在计算机科学领域中具有广泛的应用。开发人员需要注重程序、算法或系统的鲁棒性，以确保它们可以在各种情况下正常运行，并能够处理各种异常情况。

robust翻译

Robust翻译指的是“健壮”的翻译，也就是指翻译的质量要有足够的强度和稳定性，能够应对各种复杂情况。在翻译领域，robust翻译可以解决一些常规翻译无法处理的问题，例如语言的多义性、文化差异、技术术语等。为了实现robust翻译，需要具备扎实的语言基础和专业知识，同时还需要不断学习和实践，积累丰富的翻译经验。此外，使用先进的翻译技术和工具也是实现robust翻译的关键。总之，robust翻译是翻译工作中的一项重要目标，它可以提高翻译质量和效率，为跨文化交流和合作提供有力的支持。

robustness

Robustness refers to the ability of a system to function consistently and reliably under varying conditions and stresses. In the context of technology, robustness is a crucial factor in ensuring that software and hardware systems can withstand unexpected events and continue to operate without failure.

One of the key challenges in achieving robustness is to identify potential failure modes and design systems that can tolerate or recover from such events. This requires a deep understanding of the system architecture and the potential sources of failure, as well as the ability to test and validate the system under a wide range of conditions.

Another important aspect of robustness is the ability to adapt to changing conditions and user requirements. As systems become more complex and interconnected, it is important to design systems that can evolve and adapt to new challenges and opportunities.

In summary, robustness is an essential attribute of any technology system, and requires careful attention to design, testing, and ongoing maintenance. By prioritizing robustness, we can ensure that our systems are reliable, resilient, and able to meet the needs of users in a rapidly changing technological landscape.

robust回归

Robust回归是一种统计分析方法，用于处理数据中存在异常值或离群值的情况。在传统的普通最小二乘回归中，异常值会对回归系数的估计产生较大的影响，从而导致模型的不稳定性和不可靠性。而Robust回归则通过采用一些鲁棒性较强的估计方法，能够有效地减少异常值对回归结果的影响，从而提高模型的稳定性和可靠性。

Robust回归的应用范围非常广泛，特别是在金融、经济、医学等领域中，由于数据的复杂性和不确定性，常常存在大量的异常值和离群值。在这些情况下，采用Robust回归方法能够更好地处理数据，提高模型的预测能力和准确性。

总之，Robust回归是一种非常有用的统计分析方法，能够有效地处理数据中的异常值和离群值，提高模型的稳定性和可靠性，具有广泛的应用前景。

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