根据现有信息，“系统UAR”这一表述在公开资料中未找到明确的专业术语定义。但结合搜索结果中提到的“UAR”指标，可以理解为以下内容：

UAR（Unweighted Average Recall）是一种评估多分类模型性能的指标，主要用于不平衡分类任务中。其计算方式是各类别召回率的算术平均值，不考虑每个类别的样本数量。该指标能够弥补传统分类指标（如Accuracy）在类别分布不均匀时的不足。

可能关联的“系统UAR”含义：

系统级性能评估：

在信息系统或软件系统中，UAR可能被用来评估整体分类模型的性能表现，尤其适用于需要兼顾多个类别的场景（如垃圾邮件过滤、疾病诊断等）；

特定业务场景的定制指标：

某些系统可能根据业务需求调整UAR的计算方式（如引入类别权重），以突出特定类别的重要性。

建议结合具体应用场景进一步确认该指标的定义。