CBIR

CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索）涉及到许多方面，包括图像处理、计算机视觉和机器学习等。关于CBIR的音标（音标通常用于描述语音），我无法提供相关信息。

如果你想了解CBIR的基本翻译和速记技巧，我可以尝试提供一些提示。CBIR通常被翻译为“基于内容的图像检索”或“内容感知的图像检索”。在速记技巧方面，你可以考虑使用简短的词汇或缩写来描述CBIR的主要原理和应用。例如，你可以使用“CBI”代表“内容基图像”，并加上检索或图像等关键词来帮助记忆。

请注意，这些建议仅供参考，具体的速记技巧可能因个人习惯和背景而异。如果你有更具体的问题或需要更多信息，请告诉我。

CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索）这个词源可以追溯到计算机科学和信息检索领域。它指的是一种图像检索技术，通过比较图像的内容来查找相似的图像。

CBIR的变化形式：

名词形式：CBIR（Content-Based Image Retrieval）

形容词形式：content-based-image-retrieval-like

相关单词：

1. ImageNet CBIR（图像内容检索）：一种基于内容的图像检索系统，用于大规模图像数据集的检索。

2. Similarity Search（相似性搜索）：CBIR和相似性搜索都是基于内容的图像检索方法，但相似性搜索更侧重于比较图像之间的相似性。

3. Retrieval Efficiency（检索效率）：CBIR的检索效率是衡量其性能的重要指标之一，因为它需要快速地找到与查询图像相似的图像。

4. Content-Based Filtering（基于内容的过滤）：这是一种基于内容的图像过滤方法，通常用于视频或图像流的处理，根据内容过滤掉不符合要求的图像。

5. Content-Aware Retrieval（内容感知检索）：这是一种更高级的CBIR方法，它不仅考虑图像的视觉内容，还考虑了图像的语义信息。

6. Multimodal CBIR（多模态CBIR）：这种方法结合了多种模态的信息来进行图像检索，如文本、语音、手势等。

7. Deep Learning-Based CBIR（深度学习为基础的CBIR）：近年来，深度学习在CBIR领域得到了广泛应用，包括使用卷积神经网络进行特征提取和检索等。

8. Collaborative Filtering（协同过滤）：这种方法通常与CBIR结合使用，用于推荐与查询图像相似的其他图像。

9. Image Annotation（图像注释）：这种方法通常与CBIR结合使用，通过人工注释来提高检索结果的准确性。

10. Image Retrieval Evaluation Metrics（图像检索评估指标）：这些指标用于评估CBIR系统的性能，包括准确率、召回率、F1分数等。

CBIR常用短语：

1. in the blink of an eye 一眨眼之间

2. at the drop of a hat 一句话

3. a piece of cake 非常容易

4. hit or miss 随机地

5. on the fly 临时地

6. at one"s fingertips 一触即发

7. a penny saved is a penny earned 省下一分钱就等于赚到一分钱

双语句子：

1. I can"t believe I did it in the blink of an eye. 我简直不敢相信我一下子就做完了。

2. We had to work at the drop of a hat to meet the deadline. 我们不得不随时准备工作以赶上期限。

3. It"s a piece of cake to cook for you. 为您做饭真是小菜一碟。

4. We hit or miss on our chances for success. 我们成功的机会或大或小。

5. I"m working on it on the fly. 我正在临时想办法。

6. I have it at my fingertips. 我对此了如指掌。

7. We saved money by not going out to eat, so we can afford a vacation next year. 省下外出吃饭的钱，我们就能存下钱来，明年就能去度假了。

英文小作文：

CBIR（内容感知图像检索）是一种基于内容的图像检索技术，它可以根据图像的内容进行快速检索。CBIR技术可以帮助我们快速找到与图像内容相关的信息，从而提高工作效率。

在CBIR中，我们可以通过对图像进行特征提取和匹配，快速找到相似的图像。这种方法可以应用于各种领域，如医学影像、视频监控、社交媒体等。通过CBIR技术，我们可以更好地理解图像内容，从而更好地利用这些信息。

此外，CBIR还可以帮助我们发现新的应用场景和商业模式。例如，我们可以利用CBIR技术对社交媒体上的图像进行分析，从而发现用户兴趣的变化趋势，进而为广告商提供更有针对性的广告投放服务。同时，CBIR还可以帮助我们更好地理解人类视觉系统，从而为计算机视觉技术的发展提供更多的启示和帮助。