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滬海洋信息 [2020] 行26号
伟德BETVLCTOR學士學位論文撰寫規範
為加強本科實踐教學環節，保證本科畢業設計（論文）質量，加強本科畢業設計（論文）的規範管理，結合《上海海洋大學本科學生畢業設計（論文）撰寫規範》，以及信息類專業論文的特點，特制定《伟德BETVLCTOR學士學位論文撰寫規範》。
一、學士學位論文總要求
學士學位論文要求學生在掌握本專業的基礎理論、專門知識和基本技能的基礎上，通過查閱相關資料，有條理、有邏輯地觀察問題、分析問題和解決問題。論文要求觀點鮮明、論據充分、論證有力、邏輯性強、條理清楚、文字正确通順、格式規範。同時，論文鼓勵學生進行思維與觀念上的創新，培養學生的創新能力，鼓勵學生發表新見解；論文應該科學合理地利用資料，嚴禁抄襲或剽竊他人的作品（具體要求見《伟德BETVLCTOR學士學位論文管理條例》）。
二、學士學位論文資料的組成
論文資料包括任務書等相關材料及畢業設計（論文）兩部分：
1．任務書等相關材料
包括任務書、中期自查表、文獻綜述、外文翻譯、答辯記錄表、答辯評分表、成績考核表材料。
文獻綜述是在查閱一定數量的中外文獻的基礎上，圍繞論文主要論點選擇文獻資料并加以評述。文獻綜述的内容應包括（1）圍繞論文閱讀的主要相關文獻資料目錄；（2）歸納、概括上述文獻資料的主要學術觀點和研究方法等；（3）對上述文獻資料進行簡要評述。文獻綜述用中文撰寫，不少于5000字。題目為三号加粗黑體字，居中，其他參照正文書寫格式要求。
外文翻譯是衡量學生閱讀、理解外文資料的一種能力和水平，是引用外文文獻中基本思路和論點來完成畢業設計（論文）立論依據的主要章節内容。譯文應語言規範、流暢、簡潔，翻譯5000漢字以上的有關技術資料或專業文獻。題目為三号加粗黑體字，居中，其他參照正文書寫格式要求。
任務書、中期檢查表、文獻綜述、外文翻譯（中文在前，外文在後）、答辯記錄表、評分表，成績考核表各自單獨裝訂成冊。
2．畢業論文部分
1）工程設計類的畢業設計（論文）書寫正文字數不少于1萬字，研究類的畢業設計（論文）字數不得少于1.5萬字。
2）論文的裝訂順序依次為：(1)封面，（2）目錄（單獨成頁，頁碼為羅馬數字。“目錄”内容至少到三級标題，并注明标題所在頁碼），(3)中文摘要、關鍵詞，(4) 外文摘要、關鍵詞，(5)論文正文，（6）參考文獻（單獨成頁），(7)附錄（如有附錄，則置于此），(8)緻謝詞。
從中文摘要開始到“附錄”部分，統一使用A4紙，并用阿拉伯數字編寫頁碼。
3．畢業論文存檔
學生送交論文終稿時，須同時交送打印文稿和電子文稿。
（1）打印文稿裝入論文專用檔案袋。檔案袋内包括論文文本一本、相關材料一本。
（2）電子檔案包括：論文正文；文獻綜述；外文翻譯；論文任務書；中期檢查表。
每位學生電子文件夾以“學生學号-姓名-論文題目”命名，如“1451401-尤偉偉-海洋環境數據管理系統設計與實現”。文件夾内注明具體的文件名。如“尤偉偉論文正文”，“尤偉偉外文翻譯”等等。
三、論文的結構及要求
1．封面
題目名稱應該簡練、準确、有概括性，通過題目使讀者大緻了解畢業設計（論文）的内容、專業的特點和學科的範疇。題目字數要恰當，标題字數要适當，一般不宜超過20字，如果有些細節必須放進标題，為避免冗長，可以分成主标題和副标題，主标題寫得簡明，将細節放在副标題裡。
2．目錄
目錄按三級标題編寫（即1......、1.1......、1.1.1......），要求标題層次清晰。目錄中标題、頁碼應與正文中的标題、頁碼一緻。
3．論文摘要（中文在前，外文在後）
摘要是論文内容的簡要論述，應以濃縮的形式概括研究課題的内容、方法和觀點，以及取得的成果和結論，應能反映整個内容的精華，中文摘要約300字。外文摘要内容與中文摘要相對應。
4．關鍵詞
關鍵詞是從畢業設計報告（論文）中選出并表示全文主題内容的單詞或術語，不得杜撰，一般為3－5個。
5．正文
正文一般包括緒論（前言）、正文主體與結論，其内容分别為：
（1）緒論應說明本課題研究的意義、目的、研究範圍等；闡述本課題應解決的主要問題。
（2）正文主體是對研究工作的詳細表述，應做到結構合理，層次清晰，重點突出，文字簡練、通順。
（3）結論應該明确，精煉，完整和準确。結論單獨作為一章。要突出論文的創新之處，以簡練的文字對論文的主要工作進行評價。
6．參考文獻
參考文獻是畢業設計(論文)不可缺少的組成部分，它反映畢業設計(論文)的取材來源、材料的廣博程度和材料的可靠程度。一份完整的參考文獻也是向讀者提供的一份有價值的信息資料。參考文獻必須是學生本人真正閱讀過，以近期發表的文獻為主，應與課題直接有關。 參考文獻不少于10種，其中至少要有一半的外文參考文獻。
7．附錄（包括主要程序源代碼等）
附錄的篇幅不宜太多，一般不要超過正文。根據需要可在論文中編排附錄，附錄序号用“附錄A、附錄B”等字樣表示。
8．謝辭
謝辭是對課題研究與論文撰寫過程中曾直接給予幫助的人員(例如指導教師、答疑教師及其他人員)表示謝意，這不僅是禮貌，也是對他人勞動的尊重，是治學者應有的思想作風。所用文字要簡潔，切記浮誇和庸俗之詞。
四、論文撰寫細則
1．格式要求
畢業設計（論文）一律采用國家文字改革委員會正式公布的簡化漢字，并采用計算機文字處理軟件排版、打印（采用A4紙）。
版面頁邊距上為2cm，下為2.5cm，左、右為2cm；裝訂線為1cm，位置為“左側”；頁眉距邊界為1.5cm，頁腳為1.75cm。首行縮進2個字，1.5倍行距。左側頁眉内容為“上海海洋大學201×屆畢業設計報告（論文）”，右側頁眉内容為畢業設計報告（論文）題目；頁腳格式為第幾頁共幾頁，居中，頁眉頁腳字體都為宋體小五号。
2．撰寫格式
下列各部分撰寫格式要求以英語專業畢業論文為例，其他語種參照執行。
（1）目錄
“目錄”标題采用三号黑體字，居中。下空一行為章、節、小節及其開始頁碼，為小四号宋體字，1.5倍行距。
（2）中文摘要及關鍵詞
題目為三号加粗黑體字居中。摘要部分應與題目保持一定間距，可取段前值為18。“摘要：”、“關鍵詞：”标題為五号加粗黑體字，摘要内容、關鍵詞為小五号宋體字。各關鍵詞之間用分号分開，最後一個關鍵詞後面無标點符号。
（3）外文摘要及關鍵詞
外文摘要應與中文摘要保持若幹間距，字體均選擇“Times New Roman”。外文題目采用三号加粗黑體字，“Abstract:”、“Key words:” 标題詞一律用五号字加粗。摘要内容、關鍵詞為小五号字。各關鍵詞之間用分号分開，最後一個關鍵詞後面無标點符号。
（4）正文
工程設計類的畢業設計報告（論文）書寫正文字數不少于1萬字；研究類論文的畢業設計（論文）字數不得少于1.5萬，可分為章、節、小節。每章标題為四号加粗黑體字，首行
縮進。節為小四号黑體字，小節為五号黑體字，首行均不縮進。正文采用五号宋體字，首行縮進二個字。公式應另起一行，公式序号按章節順序編号。表格、插圖按章節順序編号，圖中坐标應标注單位。
（5）頁碼
從正文開始按阿拉伯數字連續編排。頁碼位于頁面底端，居中，中文摘要、外文摘要和中外文目錄标注羅馬數字。
（6）結論
通常為最後一章，标題為四号加粗黑體字，首行
縮進。其他部分參考正文部分要求。
（7）謝辭
采用小五号宋體字，首行縮進二個字。
（8）參考文獻
“參考文獻：”為五号黑字體。參考文獻按在論文中出現的次序，用中括号（如“［1］”）的數字連續編号，依次書寫作者、文獻名、雜志或書名、出版時間、卷号或期刊号，為小五号宋體，首行
縮進。（如[1] 段辛斌，陳大慶，劉紹平等．長江漁業資源動态監測網數據的管理[J]．水生生物學報，2002，26(6)：713-715．）
（9）其它
①标點符号
畢業設計（論文）中标點号應按新聞出版署公布的“标點符号用法”使用。
②名詞、名稱
科學技術名詞術語盡量采用全國自然科學名詞審定委員會公布的規範詞或國家标準、部頒标準中規定的名稱，尚未統一規定或叫法有争議的名詞術語，可采用慣用的名稱。使用外文縮寫代替某一名詞術語時，首次出現時應在括号内注明其含義。外國人名一般采用英文原名，按名前姓後的原則書寫，不可将外國人姓名中的各部分漏寫。一般很熟知的外國人名(如牛頓、愛因斯坦、達爾文、馬克思等)可按通常标準譯法寫譯名。
③量和單位
畢業設計(論文)中的量和單位必須采用中華人民共和國家标準GB3100-GB3102-93，它是以國際單位制（SI）為基礎的。非物理量的單位，如件、台、人、元等，可用漢字與符号構成組合形式的單位，例如件/台、元/km。
④數字
畢業設計(論文)中的測量、統計數據一律用阿拉伯數字。
⑤标題層次
畢業設計(論文)的全部标題層次應有條不紊，整齊清晰，相同的層次應采用統一的表示體例，正文中各級标題下的内容應同各自的标題對應，不應有與标題無關的内容。
章、節、小節編号方法應采用分級阿拉伯數字編号方法，第一級為“1”、“2”、“3”等，第二級為“2.1”、“2.2”、“2.3”等，第三級為“2.2.1”、“2.2.2”、“2.2.3”等，但分級阿拉伯數字的編号一般不超過四級，兩級之間用下角圓點隔開，各級的末尾不加标點。各層标題均單獨占行書寫，各級标題序數頂格書寫，空一格接寫标題，末尾不加标點。第四級以下單獨占行的标題順序采用A，B，C....和a，b，c.兩層。正文中對總項包括的分項采用（1）、（2）、（3）…的序号，對分項中的小項采用①、②、③…的序号，數字加半括号或括号後，不再加其他标點。
⑥注釋
畢業設計(論文)中有個别名詞或情況需要解釋時，可加注說明，注釋可用頁末注（将注文放在加注頁稿紙的下端，字體為六号宋體）或篇末注（将全部注文集中在文章末尾，字體為小五号宋體），而不用行中注（夾在正文中的注）。若在同一頁中有兩個以上的注時，按各注出現的先後，編列注号，注釋隻限于寫在注釋符号出現的同頁，不得隔頁。
⑦公式
公式應另起一行，與正文格式相同。一行寫不完的長公式，最好在等号處轉行，如做不到這點，在數學符号（如“＋”、“－”号）處轉行，數學符号應寫在轉行後的行首。公式的編号用圓括号括起放在公式右邊行末，在公式和編号之間不加虛線，公式可按全文統一編序号，公式序号必須連續，不得重複或跳缺。重複引用的公式不得另編新序号。
公式中分數的橫分線要寫清楚，特别是連分數（即分子和分母也出現分數時）更要注意分線的長短，并将主要分線和等号對齊。在叙述中也可将分數的分子和分母平列在一行，用斜線分開表述。
⑧表格
每個表格應有自己的表題和表序。表題應寫在表格上方正中，表序寫在表題左方不加标點，空一格接寫表題，表題末尾不加标點。全文的表格統一編序，也可以逐章編序，不管采用哪種方式，表序必須連續。表格允許下頁接寫，接寫時表題省略，表頭應重複書寫，并在右上方寫“續表××”。此外，表格應寫在離正文首次出現處的近處，不應過分超前或拖後。表題的字體可設置為五号黑體，表格中的内容可設置為小五号宋體。
⑨插圖
畢業設計（論文）的插圖必須精心制作，線條要勻稱，圖面要整潔美觀，插圖應與正文呼應，不得與正文脫節。每幅插圖應有圖序和圖題，全文插圖可以統一編序，也可以逐章單獨編序，不管采用哪種方式，圖序必須連續，不得重複或跳缺。由若幹分圖組成的插圖，分圖用a，b，c...标序，分圖的圖名以及圖中各種代号的意義，以圖注形式寫在圖題下方，先寫分圖名，另起行後寫代号的意義。圖應在描紙或白紙上用墨線繪成，或用計算機繪圖。圖序、圖題的字體可設置為小五号宋體。
本撰寫規範（包括附件）自頒布之日起實行。撰寫規範的合規應以學生為主開展，指導教師檢查為輔。對于不按照撰寫規範要求的學生，指導教師經過提醒，督促後仍不改正的，可以把相應學生畢業論文（設計）的相關工作判定為不合格，不能繼續下一階段任務。
附件：
學士學位論文參考文獻格式要求與示例
學士學位論文摘要規範要求
學士學位論文文獻綜述封面及摘要樣本
學士學位論文外文翻譯封面
伟德BETVLCTOR
二○二零年四月十九日
主題詞：學士學位論文 撰寫規範
伟德BETVLCTOR辦公室 2020年4月19日印發 |
校對：徐鋒 （共印9份）
附件1學士學位論文參考文獻格式要求與示例
各類參考文獻的條目編排格式示例如下：
期刊文章：姓名（姓名後面加圓點；英語則也是姓在前，名在後，但姓後面加逗号，如：Hardy, Thomas）,文章名（後面加上[J]，然後加圓點），期刊名（英語用斜體，後面加上逗号），出版年份，期号（期号用括号括起，括号後加上冒号），起止頁碼（後面加圓點）。例如：
Fraser,Janet.The Translator Investigated:Learning from Translation Process Analysis[J]. The Translator, 1996(1):65-79.
黃巧珠,呂俊霖,麥麗芳.我國漁業科學數據庫的現狀與發展趨勢[J].安徽農業科學,2009(5):15977-15978,16127.
專著：姓名（姓名後面加圓點；英語則也是姓在前，名在後，但姓後面加逗号，如：Hardy, Thomas），書名（英語書名用斜體，書名後加上[M]，然後加圓點，英語書名用斜體），出版地（後面加上冒号），出版者（後面加上逗号），出版年（後面加圓點），例如：
Thomas Hardy. Jude the Obscure[M]. New York: OxfordUniversity Press, 1985.
劉國鈞，王連成. 圖書館史研究[M]. 北京：高等教育出版社,1979.
③論文集：姓名（姓名後面加圓點；英語則也是姓在前，名在後，但姓後面加逗号，如：Hardy, Thomas），文章名（後面加上[A]，然後加圓點），主編名字加上（主編）[括号後加上圓點，英語則加上（ed.或者eds.）]，論文集名（後面加上[C]，然後加圓點），英語則用斜體），出版地（後面加上冒号），出版者（後面加上逗号），出版年（後面加冒号），起止頁碼（後面加圓點）。例如：
Fraser, Janet. Translating Practice into Theory: APractical Study of Quality in Translator Training[A]. Catriona Picken(ed.). ITI Conference 7 Proceedings[C]. London: Institute of Translation and Interpreting. 1994:130-142.
Kussmaul, Paul. Creativity in the Translation Process: Empirical Approaches[A]. Kitty M. Van Leuven-Zwart and Ton Naaijkens(eds.). Translation Studies: The Sate of the Art[C]. Amsterdam:Rodopi,1991:91-101.
江弱水. 一縷姜涼的古香[A]. 袁可嘉，杜運燮，巫甯坤（主編），卞之琳與詩藝術[C]. 石家莊：河北教育出版, 1999:99-105.
④.學位論文：姓名（姓名後面加圓點；英語則也是姓在前，名在後，但姓後面加逗号，如：Hardy, Thomas），論文名（後面加上[D]，然後加圓點，英語則用斜體），保存地（後面加上冒号），保存單位（後面加上逗号），年份（後面加圓點），頁碼（後面加圓點）。例如：
張和生. 地質力學系統理論[D]. 太原：太原理工大學，1998.
⑤報紙文章：姓名（姓名後面加圓點；英語則也是姓在前，名在後，但姓後面加逗号，如：Hardy, Thomas）,文章名（後面加上[N]，然後加圓點）報紙名(後面加上逗号，英語用斜體)，出版日期（版次）（後面加圓點）。例如：
毛峽. 情感工學破解“舒服”之迷[N]. 光明日報，2000-4-17（BI）.
⑥電子文獻：姓名（姓名後面加圓點；英語則也是姓在前，名在後，但姓後面加逗号，如：Hardy, Thomas），電子文獻題名[文獻類型/載體類型]（後面加圓點），電子文獻的出版或可獲得地址（後面加上逗号），發表或更新日期/引用日期（任選）（後面加圓點）。例如：
王明亮. 中國學術期刊标準化數據庫系統工程[DB/OL].
http://www.cajcd.cn/pub/wml.txt/980810-2.html,1998-08-16/1998-10-04.
⑦引用參考文獻類型及其标識說明如下：
根據GB3469規定，以單字母方式标識以下各種參數文獻類型，如下表：
參數文獻的标識
參考文獻類型 | 專著 | 論文集 | （單篇論文） | 報紙文章 | 期刊文章 |
文獻類型标識 | M | C | A | N | J |
參考文獻類型 | 學位論文 | 報告 | 标準 | 專利 | 其它文獻 |
文獻類型标識 | D | R | S | P | Z |
電子文獻的标識
參考文獻類型 | 數據庫（網上） | 計算機程序（磁盤） | 光盤圖書 |
文獻類型标識 | DB(DB/OL) | CP(CP/DK) | M/CD |
摘 要
(“摘要”之間空兩格，采用三号字、黑體、居中，與内容空一行，要求300-500字)
（内容采用小四号宋體,行間距1.5）
（摘要結束後空一行，再寫關鍵詞）
關鍵詞：(小四号、黑體、頂格) ☆☆☆；☆☆☆；☆☆☆
（内容采用小四号、宋體、接排、各關鍵詞之間有分号，最後一個不加标點）
Abstract（三号加粗）
(采用三号字、Times New Roman字體、加黑、居中、與内容空一行)
There is a kind of automatic access system that use automatic indemnification technology to identify user’s ID and rights, and according to user’s rights to control the door. ••••••（内容采用小四号Times New Roman字體，行間距1.5，要求内容與中文對應）
（摘要結束後空一行，再寫關鍵詞）
Key words（小四号加粗、Times New Roman字體、頂格）：
（key words内容采用小四号、Times New Roman字體、接排、各關鍵詞之間有分号，最後一個不加标點）
附件3學士學位論文文獻綜述封面及摘要樣本
文獻綜述
（ 20xx 屆本科）
題目：零樣本學習研究進展
學院：伟德BETVLCTOR
專業：
班級：20xx級班
姓名：
學号：
指導教師：
202x 年 * 月
零樣本學習研究進展
近幾年來，深度學習在機器學習研究領域中取得了巨大的突破,深度學習能夠很好地實現複雜問題的學習，然而，深度學習最大的弊端之一，就是需要大量的人工标注的訓練數據，而這需要耗費大量的人力成本。因此，為了緩解深度學習存在的這一問題，Palatucci和Hinton等于2009年提出了零樣本學習(Zero-Shot Learning)。零樣本學習是遷移學習的一種特殊場景，在零樣本學習過程中，訓練類集和測試類集之間沒有交集,需要通過訓練類與測試類之間的知識遷移來完成學習，使在訓練類上訓練得到的模型能夠成功識别測試類輸入樣例的類标簽。零樣本學習的意義不僅在于可以對難以标注的樣例進行識别，更在于這一方法模拟了人類對于從未見過的對象的認知過程，零樣本學習方法的研究，也會在一定程度上促進認知科學的研究。鑒于零樣本學習的應用價值、理論意義和未來的發展潛力，文中系統綜述了零樣本學習的研究進展，首先概述了零樣本學習的定義，介紹了四種典型的零樣本學習模型，并對零樣本學習存在的關鍵問題及解決方法進行了介紹，對零樣本學習的多種模型進行了分類和闡述，并在最後指明了零樣本學習進一步研究中需要解決的問題以及未來可能的發展。
Research and Development on Zero-Shot Learning
As the largest crustacean zooplankton with the largest biomass of any single species in the world, the Antarctic krill (Euphausiasuperba Dana) plays a "key species" role in the Marine ecosystem of the southern ocean, playing an extremely important role in both ecological and commercial fisheries.Understanding the population structure of krill is the main task of relevant fishery management, and determining the distribution of different age groups is very important for studying its population structure.In addition, the scotia sea is the most densely distributed area of Antarctic krill resources and the traditional fishery of krill, but there are significant inter-annual, seasonal and regional differences in krill population structure in this area.Krill population dynamics to understand the area, although the age of krill jian work still need further perfect, but the research on krill growth has been based on length frequency method for estimating the Antarctic krill, the basis of age structure provides enough fishing groups in a population age structure to determine the resource properties and fisheries measures has very important significance.Key words: Antarctic krill;Populationstructure;Temporal and spatial variation
In recent years, deep learning has made great breakthroughs in the field of the machine learning. The application of deep learning can be especially useful for coping with some complicated problems. However, one of the biggest drawbacks of the deep learning is that it requires the amount of manual data annotation,this issue requires a lot of labor costs. Therefore, in order to alleviate the burden of deep learning, Palatucci and Hinton et al. proposed zero-shot
learning in 2009. Zero-shot learning is a special scenario of transfer learning. In the zero-shot learning progress, the samples of training and test classes do not intersect. It is necessary to complete the training by realizing the knowledge transfer between training class and test class, in order to successfully identify the label of the test class instance. The significance of zero-shot learning lies not only in the identification of difficult-to-annotate, but also in the fact that this method simulates the human cognitive process of objects that have never seen before, so the study of zero-shot learning will contribute to the advancement of human cognitive science research. Therefore, in view of the application value, theoretical significance and future development potential of zero-shot learning, this paper systematically reviews the research progress of zero-shot learning. First, the definition of zero-shot learning is summarized, then we introduces four typical zero-shot learning models, and the systematic problems in the zero-shot learning and the solution methods are introduced. We have categorized and elaborated on the multiple models of zero shot learning. At the end, we pointed out the problems that need to be solved in the further study of zero-shot learning and possible future development directions.
Key words: Zero-shot learning,description, attribute, training class, test class, embedded space
随着機器學習領域的發展，機器學習在自然圖像識别領域也取得了長足的進步， 在對于車輛、人臉等特定對象的識别與分類等方面尤為突出。因此，機器學習技術廣泛地在這些領域中投入商業使用，例如支持向量機(Support vector machine， SVM)[1]、卷積神經網絡[2]和遞歸神經網絡[3]等等。但是，現有的識别模型如果想要得到較高的預測準确度，都需要大量的人工标注樣本進行訓練，一般來說，每一個對象類，都需要數以千計的标注樣本。
随着圖像識别技術應用的更加廣泛，以及需要進行識别的對象類的不斷增加， 未來圖像識别領域的發展不應完全寄希望于這種需要大量訓練樣本的學習方法。例如，人類能夠識别大約30000個類中所包含的對象，還可以對這些類中所包含的子類進行辨别，例如不同款式的汽車[4]，或者不同品種的狗[5]。甚至， Murphy認為，人類可以在無限數目的類中完成分類任務，因為人類可以随時創造新類[6]。理論上如果使用現有的機器學習模型實現上述功能，至少需要數百萬，甚至數億個高質量标注的訓練樣本，而且訓練時間也會顯著增加。
而且，對于某些特定的對象類，訓練樣本是難以獲得的。以瀕危物種為例，由于處于瀕危狀态，其圖像資料是難以獲得、極為珍貴的，同時也正因圖像資料的重要性，如果能夠實現對于特定對象類不依賴于大規模訓練樣本(因為特定類圖像資料較少，無法建立有效的訓練樣本集)的野外的瀕危物種識别、攝錄，将會帶來巨大的商業價值和生态價值。盡管存在一些減少訓練樣本和提高訓練效率的算法[7-10]，但是，這些算法仍然需要一定數量的訓練樣本對模型中的特定類進行訓練，才能實現對測試樣本中的測試樣例的分類和預測。人類學習機制與現有的機器學習機制相比具有很大的差異，人類通常可以在大量的訓練樣本上很好地進行學習，但人類也可以在少量或無樣本情況下，通過其它與所要學習的目标相關的輔助信息 (Side information)，完成對特定目标的學習。在機器學習領域中，能夠對從未見過的對象類中的樣例進行識别的能力，即為零樣本學習 (Zero-shot learning)。
附件4學士學位論文外文翻譯封面
文獻翻譯
（ 202* 屆本科）
題目：
學院：伟德BETVLCTOR
專業：
班級：20xx級班
姓名：
學号：
指導教師：
202* 年 * 月