引导元 诱导元 对象类

引导元（cue）是指一种触发器，能够引起个体行为的改变，例如声音、光线、视觉、味觉、嗅觉等。

诱导元（inducement）是指一种外在刺激，能够影响个体的行为选择和决策，例如奖励、惩罚、威胁、社会压力等。

对象类（object class）是指一组具有相似属性和特征的个体或事物，例如人类、动物、植物、车辆、家具等。

相关问题

涡面元法计算naca

涡面元法是一种常用的方法来计算NACA(National Advisory Committee for Aeronautics)翼型气动性能。它基于涡面元的理论，将翼型表面分割成小涡面元，并利用涡面元的叠加来计算流场中的压力和升力。

计算NACA翼型的步骤如下：
1. 根据给定的NACA翼型编号，确定翼型的几何形状参数，包括翼型的厚度和弦长分布以及升力线位置等。
2. 把翼型分成多个小的涡面元，通常这些涡面元被假设为平板翼形。
3. 对每个涡面元计算其诱导速度，利用格林函数等方法来估计涡面元的影响。
4. 根据涡面元诱导速度的贡献，计算每个涡面元的力和力矩，并叠加得到整个翼型的力和力矩。
5. 利用涡面元力求解出压力分布，从而计算出升力和阻力。
6. 根据所求得的升阻力，可以进行进一步的性能预测和气动特性分析。

涡面元法的优点在于能够较准确地计算翼型的气动特性，尤其是对于复杂的三维流动情况。然而，涡面元法也存在一些局限性，如对于边界层和尖锐的前缘等特殊情况的处理比较困难。

总的来说，涡面元法是一种有效的计算NACA翼型气动性能的方法，它在航空航天工程和流体力学研究中得到广泛应用，并为设计优化提供了重要的参考依据。

转移CNN的诱导偏差

根据引用[1]，北大联合UCLA、微软发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。这个两阶段训练框架的第一阶段是使用CNN进行预训练，第二阶段是使用Transformer进行微调。这种方法可以将CNN的诱导偏差转移到Transformer中，从而使Transformer具有类似CNN的特性。具体来说，CNN的诱导偏差包括局部性和空间不变性，这些特性使得CNN更容易学习。在使用Transformer时，可以通过在预训练阶段使用CNN来模拟这些特性，然后在微调阶段使用Transformer来学习这些特性，从而实现转移CNN的诱导偏差。