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计量中的数据驱动建模 - 简介、现状和未来展望
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了基于模型的深度学习系统，结合了传统数学模型和深度学习的优势，通过限定的数据量学习数据，保留先前领域知识，以提高性能。提出了新的系统分类方法，并提供了信号处理案例和指南，帮助未来的设计与研究。
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关键要点
- 介绍了一种新的信号处理和机器学习交叉领域的混合技术。
- 基于模型的深度学习系统结合了传统数学模型与深度学习的优势。
- 该技术可以通过限定的数据量学习数据，保留先前领域知识。
- 旨在获得更高效的性能。
- 提出了一种新的系统分类方法。
- 提供了具体的指南和信号处理案例。
- 帮助未来基于模型的深度学习设计与研究。
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