层间短路发生的原因         一般线圈类制品是以漆包线缠绕导磁材料制造而成，漆包线是指外层披覆一层薄薄绝缘漆的铜线。我们常见的线圈类制品有： 电源变压器、 高压变压器、 Switching Power 变压器、 通讯变压器、 脉冲变压器、 环型变压器、 电力传输变压器、 音频传输变压器、 电源安定器、 滤波线圈、 低压电源转换线圈、 线圈电感、 继电器、 点火线圈、 螺旋管、 电磁阀、 直

摘要 小样本学习，即从很少的样本中学习新类的概念，对于实用的视觉识别系统来说是至关重要的。尽管大多数现有工作都集中在小样本的分类上，但我们朝着小样本目标检测迈出了一步，这是一个更具挑战性但尚未充分开发的任务。我们开发了一个概念上简单但功能强大的基于元学习的框架，该框架以统一，连贯的方式同时解决了小样本分类和小样本检测的问题。该框架利用具有丰富数据的基础类中有关“模型参数生成”的元级知识来促进新型

Learning to Remember Rare Events Contribution NMT难以记住在train set上的rare word，导致很多包括one-shot在内的场景表现不好，本文提出一个memory module可以用在NMT和CV中多种领域和模型上，作为主题模型的附加模块，提高表现 Our module remembers training examples sh

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！ 本次总结的是一篇16年的关于NLP中分词操作的论文，论文链接Subword，参考的实现代码subword-nmt，许多论文方法（例如BERT等）都将该方法应用到分词处理上，相对于word-level和character-level，该方法取得了不错的效果。 动机

pychallenge之二 题目是下面一张图片配上一段话 recognize the characters. maybe they are in the book, but MAYBE they are in the page source.   根据提示可以看出网页source里有蹊跷，果不其然，有如下一段文字：   </body></html> <!--find rare characte

世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。 问：rare_terms有什么特点？ 答： 问：rare_terms如何使用？ 答： # 删除DELETE /rare_terms_test# 映射PUT /rare_terms_test{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "keywor

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多基因罕见疾病常用到RVAS(rare variant association study)，这里对学习的内容做一个整理。不断补充。 RVAS是个什么鬼？居然将替代GWAS 摘自周在威老师的微信公众号 基因检测与解读 1，GWAS方法通过基因芯片技术系统地评估常见遗传变异（通常是SNP，在人群中的频率MAF大于5%）对疾病的影响，到目前为止，已经有2000多个SNP发现与疾病相关。 2，

1. 出处 2021 ICCV 卡耐基梅隆大学 2. 问题 当前对于小样本学习的研究主要关注小样本分类问题，小样本检测具有挑战而且尚未被探索。也有一些researcher将小样本分类方法用于小样本检测，但效果不够理想。 3. 解决方案 提出了一个基于元学习的框架，能够同时解决小样本分类和定位问题。该框架利用base classes的元知识来促进novel classes检测器的生成。作者

Sennrich在ACL’2016发表的论文，主要研究神经机器翻译模型中的未登录词问题，提出了Byte Pair Encoding方法，同时该方法也解决了词表过大的问题。本文在介绍Sennrich的研究工作的基础上，也介绍了中文对于未登录词的相关方法。 论文传送门 引用次数：944 文章目录 论文内容》问题》目标：不需要 back-off model 来解决未登录词问题》相关工作介绍及论点