英语长难句 [030]

序号 030

允许我唠会嗑：长难句 030 是我在 Edx 上的网课《Fundamentals of TinyML》时，看到对 TinyML 的定义，句子很长，但结构还是相对容易的。主讲老师在放出这段定义时，也是把句子一段一段地显示，方便理解。那么就开始今天的学习之旅吧。

注：仅供学习之用，不做商业用途。

原句：Tiny machine learning (TinyML) is a fast-growing field of machine learning technologies and applications including algorithms, hardware, and software capable of performing on-device sensor data analytics (vision, audio, IMU, biomedical, etc.) at extremely low power, typically in the mW range and below, and hence enabling a variety of always-on use-cases and targeting battery-operated devices.

1. 句子主干结构分析

主句： Tiny machine learning (TinyML) is a fast-growing field of machine learning technologies and applications. （微型机器学习（TinyML）是机器学习技术和应用中快速发展的领域）

核心扩展：

后置定语（修饰technologies and applications）： including algorithms, hardware, and software （包括算法、硬件和软件）
- 列举具体技术组成部分
形容词短语（修饰algorithms, hardware, software）： capable of performing on-device sensor data analytics […] at extremely low power （能够在极低功耗下执行设备端传感器数据分析）
- capable of 表示能力
- on-device（设备端）和 sensor data analytics（传感器数据分析）为技术术语
- 括号内举例：(vision, audio, IMU, biomedical, etc.)
功耗具体说明： typically in the mW range and below （通常在毫瓦级及以下）
- mW（milliwatt）为技术指标
结果状语（由hence引导）： and hence enabling a variety of always-on use-cases and targeting battery-operated devices （因此支持多种“始终在线”用例，并瞄准电池供电设备）
- 并列动名词结构：enabling… and targeting…

2. 逻辑关系图

主句：TinyML is a fast-growing field [...]  
│  
├─ 后置定语（技术组成）：including algorithms, hardware, software  
│  
├─ 能力描述：capable of performing on-device analytics  
│  │  
│  ├─ 分析对象：sensor data (vision, audio, etc.)  
│  │  
│  └─ 功耗限制：at extremely low power (mW级及以下)  
│  
└─ 结果与应用：  
   hence enabling always-on use-cases  
   and targeting battery-operated devices

3. 语法亮点

多层技术术语嵌套：
- 通过 including… capable of… 结构，将技术组成（算法/硬件/软件）、功能（数据分析）和限制条件（低功耗）层层递进。
专业缩略语使用：
- TinyML（微型机器学习）、IMU（惯性测量单元）、mW（毫瓦）体现技术文档特征。
括号的补充说明功能：
- (vision, audio, IMU, biomedical, etc.) 具体化传感器数据类型，避免冗长。
并列结果状语：
- enabling… and targeting… 突出技术优势的双重目标：功能实现（always-on）与应用场景（battery devices）。

4. 翻译参考

微型机器学习（TinyML）是一个快速发展的机器学习技术和应用领域，包括能够在极低功耗（通常在毫瓦范围及以下）下进行设备端传感器数据分析（视觉、音频、惯性测量单元、生物医学等）的算法、硬件和软件，因此能够实现多种始终在线的使用案例，并将电池供电设备作为目标对象。

5. 👣 One More Step!

Edge AI is an emerging discipline involving optimized neural networks and embedded systems designed to process real-time data locally on IoT devices with power consumption under 1W, thereby enabling smart factories and autonomous agricultural systems while minimizing cloud dependency.

翻译： 边缘人工智能(Edge AI)是一门新兴学科，设计优化的神经网络和嵌入式系统，旨在以低于1瓦的功耗在物联网设备上本地处理实时数据，从而实现智能工厂和自主农业系统，同时减少对云计算的依赖。

来源：1. edx - Fundamentals of TinyML

本文借助 DeepSeek 创作