引言是SCI论文中的重要部分，它对读者提供了一个概览，介绍了研究领域的背景、知识缺口以及本论文的研究目的和意义。下面是一个详细的写几段的SCI引言的示例：

第一段：引起读者兴趣

进入21世纪以来，计算机科学与人工智能领域取得了显著的进展。尤其是深度学习技术的发展，其在图像识别、语音处理和自动驾驶等领域的广泛应用引起了广泛的关注。然而，尽管深度学习在处理大规模数据和复杂模式识别方面具有突出的能力，但其在处理小数据集和样本不平衡问题时仍然面临挑战。因此，本论文旨在研究和设计一种新的深度学习模型，以应对小样本和样本不平衡问题，并提高其在实际应用中的性能。

第二段：概述领域背景和现有工作

在过去的几十年中，许多学者和研究人员对深度学习进行了广泛的研究和探索。一些模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），在图像和文本处理方面表现出色。然而，这些传统的深度学习模型依赖于大量的标注数据进行训练，因此在面对小样本和样本不平衡的情况下表现不佳。为了解决这一问题，一些研究者尝试了使用数据增强技术和迁移学习方法来改善深度学习性能。然而，这些方法仍然存在一定的局限性，并且在实践中效果不尽人意。

第三段：阐述研究目的和意义

鉴于当前深度学习模型在小样本和样本不平衡问题上的限制，本论文旨在提出一种新的深度学习模型，以改善其在这些情况下的性能。此外，我们还将研究新的训练策略，以减少标注数据的需求，并提高深度学习模型的泛化能力。通过在真实世界的数据集上进行广泛的实验和评估，我们将验证该模型的有效性和性能，并与传统模型进行比较。这将为深度学习模型在小样本和样本不平衡问题上的应用提供新的解决方案，并在实际应用中具有重要的指导意义。

综上所述，本论文旨在填补深度学习在小样本和样本不平衡问题上的研究空白，并提出一种新的深度学习模型。我们期望这项研究能够为相关领域的学者和工程师提供有价值的参考，并为深度学习模型在实际应用中的进一步发展做出贡献。