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于 2023-02-05 16:32:10 首次发布

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文章探讨了在异构环境中如何进行有效的数据处理和模型构建。它强调了同步在复杂系统中的重要性，以及在不同结构间转换的转导学习方法。此外，文章还涉及了注意力机制在信息提取中的应用，以及对抗性训练在增强模型鲁棒性上的作用。同时，讨论了从语法层面理解和利用数据的策略，以及代数和混合方法在归纳学习中的潜力。

homogeneous 同构的
heterogeneous 异构的
compose 组成
preliminary 准备工作
scenarios 场景
transductive 转导的
symmetric 对称的
disjunct 分离的
temporal 时间的
nested 嵌套的
synchronization 同步
union and intersection 并集和交集
semieulerian 半欧拉的
stochastically 随机的
transductive 转导的
inductive 归纳的
respective 各自的
syntactic 语法的
clause 条款
coverage attention 覆盖注意力，一种注意力机制
adversarial 对抗的
holistic 整体的
intuitive 直观的
isolated 孤立的
intermediate 中间的
context 上下文
hybrid 混合的
algebra 代数
inductively 归纳的