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transformers是什么意思，transformers的意思翻译、用法、同义词、例句

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类别

SAT

常用词典

  • n. [电] 变压器（transformer的复数）；促使变化的人或物

    • 例句

  • Ok, well if he brings the Transformers toy I'll be happy.

    好吧，只要他能带来变形金刚玩具，我就会很高兴的。

  • If the Decepticons were defeated at the end of Transformers 2, then why does everything look so bleak?

    如果在《变形金刚2》的最后，霸天虎被击败，那为什么一切都看上去很凄凉？

  • By doing this, we want to inspire others to make their own transformers or other toys with waste materials.

    通过这样做，我们想要鼓励其他人也去利用废弃材料创作自己的变形金刚或者其他玩具。

  • It's no secret that boys love their toys, and the transformers are probably one of the favorites on the list.

    地球人都知道小男孩儿爱玩玩具，变形金刚或许是他们最喜欢的玩具之一。

  • The humans shoot at the Transformers a lot, although never in the history of science fiction has an alien been harmed by gunfire.

    人类不停地朝变形金刚开火，不过在科幻片的历史上，还从来没有外星人被枪炮伤到的记录。

  • To create tool transformers.

    建立工具转换器。

    • 常用搭配

  • power transformer

    电力变压器，电源变压器

  • current transformer

    n. 电流变换器

  • transformer substation

    变电站，变电所

  • transformer oil

    变压器油；绝缘油

  • voltage transformer

    电压互感器；电压变量器

    • 专业解析

    "Transformers"是一个多义词，其含义根据应用领域不同而有显著差异。以下是两个主要学科领域的权威解释：

    1. 电气工程领域：变压器

    在电力系统中，变压器（Transformer）是一种通过电磁感应原理实现交流电压变换的静止电气设备。它由铁芯和绕组构成，根据法拉第电磁感应定律，通过改变初级线圈与次级线圈的匝数比来升高或降低电压，广泛应用于电力传输、配电系统和电子设备中。

    2. 人工智能领域：Transformer模型

    在机器学习领域，Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习架构，由Google研究人员于2017年提出。该模型通过并行处理序列数据、捕捉长距离依赖关系等特性，显著提升了自然语言处理任务的性能，成为BERT、GPT等预训练模型的基础架构。其核心公式可表示为：

    $$ text{Attention}(Q,K,V) = text{softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}}right)V $$

    当前主流应用涵盖机器翻译、文本生成、语音识别等领域，相关技术已被OpenAI、Google等机构应用于ChatGPT、PaLM等产品。

    网络扩展资料

    根据不同的应用领域，"Transformers"一词主要有以下三种含义：

    一、电子工程领域：电力变压器（复数形式）

    作为名词"transformer"的复数形式，指通过电磁感应改变交流电压的电力设备：

    1. 基本定义：通过电磁感应原理将某一电压的交流电转换为另一电压的电力设备（,3,9）
    2. 典型应用：
      • 电力传输中升压/降压
      • 电子设备的电源适配器（例句"Plug the transformer into the mains"）
    3. 专业细分：
      • 电压互感器（Voltage Transformer）
      • 电流互感器（Current Transformer）

    二、计算机科学领域：深度学习模型

    指2017年由Google提出的自然语言处理架构（,4,5）：

    1. 核心特征：
      • 基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
      • 可并行处理序列数据
      • 编码器-解码器结构（,4）
    2. 创新突破：
      • 解决传统RNN/LSTM的序列处理瓶颈
      • 数学表达式：注意力机制公式 $$ text{Attention}(Q, K, V) = text{softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}}right)V $$
    3. 典型应用：
      • BERT/GPT等预训练模型
      • 机器翻译、文本生成

    三、流行文化领域：影视作品

    特指美国派拉蒙影业《变形金刚》系列电影：

    词源与发展

    该词源自拉丁语"transformare"（改变形态），在不同领域的应用都保留了"转换形态"的核心语义。随着AI技术的发展，其计算机科学领域的含义已成为主流用法之一（,4,5）。

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