元转移学习，少量学习 该存储库包含针对论文的TensorFlow和PyTorch实现，作者孙倩*，*，（ ）和（ （* =相等贡献）。 如果您对此存储库或相关文章有任何疑问，请随时或。 检查快照分类排行榜。 概括 介绍 入门 数据集 表现 引文 致谢 介绍 已经提出将元学习作为解决具有挑战性的一次性学习设置的框架。 关键思想是利用大量类似的少量任务，以学习如何使基础学习者适应新的任务，对于该新任务，只有少量标记的样本可用。 由于深度神经网络（DNN）仅仅使用少数几个样本就趋于过拟合，因此元学习通常使用浅层神经网络（SNN），因此限制了其有效性。 在本文中，我们提出了一种称为元转移学习（MTL）的新颖的少拍学习方法，该方法可以学习将深度神经网络适应于少拍学习任务。 具体来说，meta是指训练多个任务，并且通过学习每个任务的DNN权重的缩放和移位功能来实现传递。 我们在两个具有挑

7.4 基于Mindlin板理论的四边形单元 前面所述的矩形单元和三角形单元都是基于 Kirchhoff薄板理论的，它忽略了剪切变形 的影响。由于 Kirchhoff 板理论要求挠度的导数连续，给构造协调单元带来了不少麻烦。为 此，采用考虑剪切变形的 Mindlin 板理论来克服[9,11]。这种方法比较简单，精度较好，并且 能利用等参变换，得到任意四边形甚至曲边四边形单元，因而实用价值较高。 7.4.1 位移模式 设有 4～8 结点四边形板单元，如图 7-6 所示。根据 Mindlin 板理论的假设，板内任意 一点的位移由三个广义位移w， xψ 和 yψ 完全确定。为了与有限元的结点位移相对应，采 用的位移列阵为 x y y x w w θ ψ θ ψ         = =       −   u (7.76) ξ η x y z wi (fzi) θyi (Mθyi) θxi (Mθxi) i ξ η 图 7-6 四边形板单元

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将压电陶瓷埋入混凝土构成压电埋入式混凝土机敏模块,利用压电陶瓷的逆压电效应实现对混凝土结构的实时健康检测。为保证接收信号质量,采用具有压电陶瓷谐振频率的周期脉冲作为激励。而不同厚度的压电陶瓷具有不同的谐振频率,对于不同厚度的压电陶瓷,激励频率的选择对接收端的超声波信号有较大影响。通过Ansys软件仿真研究压电陶瓷谐振频率随厚度的变化规律,模拟混凝土中压电陶瓷振动辐射的超声波,分析压电陶瓷厚度对辐射超声波的影响。研究表明:压电陶瓷的振幅随厚度的增加逐渐减小;压电陶瓷的厚度小于1mm时,最大振幅对应的谐振频率

物元分析方法是中国学者蔡文于20世纪80年代提出的用于解决矛盾问题的技术方法,是研究物元及其变化规律,解决现实世界中不相容问题的有效方法,可应用于生态环境,水资源承载力,农用地分级和土地生态水平等综合评价研究中.物元分析法的主要思想是把事物用"事物,特征,量值"(分别用N,C,V表示)3个要素以有序三元组的形式来描述,这个三元组就叫物元.其它相关概论不在赘述。本模型采用Java语言编写，如果用这个模型请提前安装好JDK并正确配置相关环境变量，相关代码见压缩包。

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