例如:在想象中练习,或独自一人时大声练习,或与朋友进行角色扮演。使用图表设置练习时间和细节以及实施练习的目标日期。您的目标日期可以是一系列小目标,但请记住,最终目标是进入上述情况,而不是逃避它。
该报告在发布之前已进行了同行审查。作者对内容和表达的观点完全负责。尽管已竭尽全力确保本出版物中包含的材料的准确性,但无法保证完全准确性。环境保护署,经济和社会研究所,作者和指导委员会成员不承担任何责任,因为任何人的行为或拒绝行动,造成或完全完全造成的损失或损害,部分或全部造成了造成的责任。本出版物的全部或部分可以在未经其他许可的情况下复制,只要确认来源。©环境保护局2024年作者要承认EPA气候服务部门和指导委员会的贡献,即玛丽·弗朗西斯·罗奇福德(EPA),罗伯特·穆尼(Robert Mooney),罗伯特·莫尼(Robert Mooney)(环境,气候和通讯部),戴斯蒙德·奥马霍尼(Desmond O'Mahony(EPA)和Conor Quinlan(Epa)(EPA)。也感谢Louise Byrne(Killarney Coffee Cup项目)和经济和社会研究所的匿名同行评审。ISBN:978-1-80009-212-9ISBN:978-1-80009-212-9
参考:1。寻找C和Al。临床心理。2011; 26(7)。2。Sellb J,Troen A和Rosenberg IH。non rev2010; 68(2):112-13。雷诺E.柳叶刀神经2006; 5(11):949-960。 4。 给出光泽和al。 精神病学 2010; 211(1):55-68。 5。 boddy k和al。 语言 1968; 292; 710-712。 6。 yazdi他。 表现大脑 2012; 233(2):375-381。 7。 er and al。 JAMA。 1998; 279(5)。 8。 Spoel J,Zhang J,&去Spoel D.生物化学。 2014; 53:821-835。 9。 Mooney S和Al。 分子。 2009; 14:329-3 10。 Allen LH。 AM J Clin Nut 2009:693S-696S。 11。 MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-62006; 5(11):949-960。4。给出光泽和al。精神病学2010; 211(1):55-68。5。boddy k和al。语言1968; 292; 710-712。6。yazdi他。表现大脑2012; 233(2):375-381。7。er and al。JAMA。 1998; 279(5)。 8。 Spoel J,Zhang J,&去Spoel D.生物化学。 2014; 53:821-835。 9。 Mooney S和Al。 分子。 2009; 14:329-3 10。 Allen LH。 AM J Clin Nut 2009:693S-696S。 11。 MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-6JAMA。1998; 279(5)。 8。 Spoel J,Zhang J,&去Spoel D.生物化学。 2014; 53:821-835。 9。 Mooney S和Al。 分子。 2009; 14:329-3 10。 Allen LH。 AM J Clin Nut 2009:693S-696S。 11。 MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-61998; 279(5)。8。Spoel J,Zhang J,&去Spoel D.生物化学。2014; 53:821-835。9。Mooney S和Al。分子。2009; 14:329-3 10。 Allen LH。 AM J Clin Nut 2009:693S-696S。 11。 MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-62009; 14:329-310。Allen LH。 AM J Clin Nut 2009:693S-696S。 11。 MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-6Allen LH。AM J Clin Nut 2009:693S-696S。 11。 MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-6AM J Clin Nut2009:693S-696S。11。MM庄园。 AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-6MM庄园。AM J Clin Nut 2000; 72(2):598S-606S。 12。 Thompson T. J Am Assoc。 1999; 999-6AM J Clin Nut2000; 72(2):598S-606S。12。Thompson T. J Am Assoc。1999; 999-61999; 999-6
Brandon C. Farmer 1,Holden C. Williams 1,2, Young 3,Jude C. C. C. 2.7,Sun 7,Lance A. Johnson 1.2 *Brandon C. Farmer 1,Holden C. Williams 1,2,Young 3,Jude C. C. C. 2.7,Sun 7,Lance A. Johnson 1.2 *
免责声明,尽管已尽一切努力确保本出版物中包含的材料的准确性,但无法保证完全准确性。环境保护署和作者均未承担任何责任,因为任何因本出版物中包含的事情而导致的任何人而造成或声称是由于任何行为或反对行动而造成的,部分或全部造成的。本出版物的全部或部分可以在未经其他许可的情况下复制,只要确认来源。©环境保护署2024致谢:作者要承认指导委员会,即罗伯特·穆尼(Robert Mooney)(环境,气候和通信部),Desmond O'Mahony(EPA)和Conor Quinlan(EPA)的贡献。ISBN:978-1-80009-211-2ISBN:978-1-80009-211-2
传统的机器学习技术尝试一次解决一个问题。和一些复杂的问题需要大量时间来解决经典的机器学习技术。同样,如果没有足够的有关问题的信息,有时很难获得确切的解决方案。图1显示了传统机器学习技术和转移学习技术之间学习过程的差异。传统的机器学习技术试图从头开始学习每个任务,而转移学习技术则尝试通过一些培训数据将知识从以前的任务转移到新的目标任务(Pan&Yang,2008)。在现实生活中,人类可以通过在问题领域中使用其过去的经验来轻松解决复杂的问题。转移学习是一种类似人类的学习策略,旨在通过使用从先前解决的相关任务中获得的信息来帮助解决问题和学习机制。转移学习用于许多学习方法(例如神经网络(Murre,1995; Pratt,1993),马尔可夫逻辑网络(Mihalkova,Huynh,&Mooney,2007; Mihalkova&Mooney,2006),文本分类(Gupta&Ratinov,2008),Web PagePage clas-sii ever(line)。转移学习的关键问题是任务相关性。挖掘任务是否与之相关,将信息在其中传输的信息非常重要或如何相关。并确定两个任务之间的转移信息,是否要传输多少信息以及如何传输信息。
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而可以增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将使用模拟数据展示数据科学在工程应用中的应用。我们将讨论...
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...