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当前人工智能领域的成功，往往依赖于机器算力的提升以利用大量的数据，但人类智能却可以利用以往的经验针对新的问题从少量的样本中进行有效的学习。在现实中，随着更多应用场景的涌现，我们也将必然面临更多数据不足的问题，因此如何能够让机器像人类一样能够利用学习经验从小样本中进行有效学习，成为了一个重要的研究方向。
近年来，以数据驱动为核心的深度学习通过逐层抽象方式形成原始数据区别性表达，在自然语言、语音和计算机视觉等领域取得了显著进展。但是，这一任务式、刺激式的学习机制需要向探索式（直觉牵引）、自主式学习机制跃升，具备“学习的学习(learning to learn)”能力，形成解释性强、数据依赖灵活和知识引导的模型和方法。
分布式多媒体通信中基于缓存数据量控制的播放端同步控制系统稳定性分析
2007/12/13
Abstract本文尝试从控制论的角度来分析多媒体同步控制系统，以得出系统参数间的约束关系．文章应用Routh判据，对一种典型的基于缓存数据量控制的播放端同步控制系统[1\]进行了稳定性分析．通过对系统模型进行量化分析与计算，得出了系统稳定的充要条件，给出了系统参数——同步调整期L和平滑因子a之间的约束关系．
多媒体技术在电控汽车教学中的应用
电控汽车 多媒体 教学 转速
2005/8/13
现代汽车以微机控制/管理为手段，对汽车运行中的有关状态参数进行实时检测、实时决策、实时控制，与之相适应，采用多媒体技术的现代汽车教学将汽车技术中一些隐蔽的、抽象的东西通过多媒体的方式显示出来，从而将电控汽车的基本原理直观地展现出来.