XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System持续学习
通过任务组织复发网络动态 -
生物系统面临需要持续学习的动态环境。尚不清楚这些系统如何平衡学习和鲁棒性的灵活性之间的张力。在没有灾难性干扰的情况下，持续学习也是机器学习中的一个具有挑战性的问题。在这里，我们制定了一种新颖的学习规则，旨在最大程度地减少经常性网络中依次学习的任务之间的干扰。我们的学习规则保留了用于以前学习的任务的活动定义子空间内的网络动态。它鼓励与新任务相关的动态，这些动态可能会探索正交子空间，并允许在可能的情况下重复使用先前建立的动力学主题。采用神经科学中使用的一组任务，我们证明了我们的方法成功消除了灾难性的干扰，并比以前的持续学习算法提供了实质性的改进。使用动力学系统分析，我们表明使用我们的方法训练的网络可以重复使用相似任务的类似动态结构。共享计算的这种可能性允许在顺序训练期间更快地学习。最后，我们确定在依次训练任务与同时训练任务时出现的组织差异。
我们如何利用生成式人工智能实现更智能的数字审计
ChatAI 允许访问主题专家知识，这对审计师来说至关重要。借助 GenAI，我们将通过相关内容（包括我们的技术库和知识交流）让每位审计师都能轻松获得这些知识。这种方法有助于在审计行业内促进持续学习和发展的文化，从而实现更好的审计结果并增强对财务报告流程的信心。
Newhaven College第五十年的战略方向
我们认识到我们原住民人民的故事，传统和生活文化的过去，现在和延续，并感谢他们保护这个岛屿。我们尊重Millowl的土地，水域和海洋。作为一个致力于持续学习和成长的社区，纽黑文学院将借鉴这个特殊空间固有的智慧和力量，并致力于共同建立更美好的未来。永远是，永远都是。
将你的技能策略付诸行动
作为雇主，我们需要一种非常明确的方式来支持和推动员工的持续学习，因为大多数工作很快就会发生 50% 的变化——而且它们会继续变化。人们每两三年需要通过为期六到八周的非常有针对性的学习计划进行培训。他们需要提高技术和机器不擅长的软技能，例如同理心、创新，尤其是协作。3
将你的技能策略付诸行动
作为雇主，我们需要一种非常明确的方式来支持和推动员工的持续学习，因为大多数工作很快就会发生 50% 的变化——而且它们会继续变化。人们每 2 或 3 年需要通过为期 6 至 8 周的非常有针对性的学习计划进行培训。他们需要提高技术技能，并且需要机器不擅长的软技能，例如同理心、创新，尤其是协作。3
Marius的回忆Marius的回忆
[2] Memmel M.，Gonzalez C.和Mukhopadhyay A.，“对多域海马分段的对抗性持续学习”，在域适应和代表性转移（DART）在医疗图像计算和计算机辅助干预（Miccai）（Miccai），2021 [Paper [Paper] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV]
放置手册2024-25 -Pune
技术变革的速度需要一支可以快速和依然适应的劳动力。我们的系统旨在灌输学生的敏捷性和持续学习。AI正在改变每个部门，要求新的技能和创新思维。我们在课程中强调AI，以确保我们的毕业生准备满足这一需求。随着行业变得更加数字化，网络威胁的风险增加。我们通过各种俱乐部活动为学生提供了强大的网络安全培训，以保护您的运营。
量子计算时代的移动应用
○ 概述：为移动开发者提供战略路线图，帮助他们在量子驱动的世界中创新和发展。本章提供了将量子计算集成到应用程序开发生命周期中的可行指导。○ 关键主题：整合量子算法的步骤、选择正确的量子计算平台和工具、与量子计算专家的合作、为量子进步打造面向未来的应用程序，以及培养持续学习和适应的文化。
van de Ven GM、Siegelmann HT、Tolias AS (2020) 受大脑启发的重放，用于通过人工神经网络进行持续学习。《自然通讯》，11：4069。
生成重放：Shin 等人，2017 NeurIPS 突触智能 (SI)：Zenke 等人，2017 ICML 弹性权重合并 (EWC)：Kirckpatrick 等人，2017 PNAS 不遗忘学习 (LwF)：Li & Hoiem，2017 IEEE T 模式分析上下文相关门控 (XdG)：Masse 等人，2018 PNAS