摘要。本文解决了在线无任务持续学习的一个非常具有挑战性的问题,其中仅使用每个样本一次培训一次,而在不了解任务边界的情况下,从非平稳数据中学习了一系列新任务。我们在本文中提出了一种有效的半分布的关联存储算法,称为动态稀疏分布式内存(DSDM),其中可以在任何时间点进行学习和评估。dsdm会动态发展,并不断建模任何非平稳数据流的分布。dsdm依赖于本地分布式,但仅部分重叠的表示形式群集有效消除了灾难性的遗忘,同时保持了分布式网络的概括能力。此外,使用基于局部密度的修剪技术来控制网络的内存足迹。dsdm在不同的图像分类基准中,即使在低数据状态下,DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV>。代码公开可用:https://github.com/julien-pour/dynamic-sparse-distributed-monem
CAS 的最高级别是将企业级目标应用于企业内系统系列的架构方法中。企业内所有系统的要求都遵循此企业级架构。除了 FACE 技术标准之外,陆军 PEO 航空部门还使用了许多标准。在这些演示中使用 FACE 技术标准可以实现通用架构和软件资产共享。使用 FACE 领域特定数据模型 (DSDM) 也具有重要价值,可以带来与使用相同数据模型的其他国防部系统一致的新功能。从将机组任务站 (CMS) 架构部署到越来越多的演示者和项目中的观察表明,可以推荐其他架构方法来提高通用性。
Good knowledge of: Agile, Dynamic Systems Development Method (DSDM), PRINCE2, Axelos Best Practice, ERP, CRM, Managing Successful Programmes (MSP), Business Process Modelling Notation (BPMN), Procurement: OJEU/RFI/RFP, Benefits Realisation Management (BRM), Management of Value (MoV), Change Management, UML/Use Cases, Lean Six Sigma, Student Record Systems (SRSs) Banner, QL, SITS and Ellucian, Confluence, Triaster, MS Teams, Access, Project and SharePoint, Business Process Management (BPM), workflow, draw.io, LucidChart, HTML, Primavera, BABOK, Capability Maturity Model Integration (CMMI), Conference Room Pilots (CRP), Systems Thinking, FSI Concept, APIs, OpenText's Documentum case and document management, Azure DevOps, GDPR/DPA/GDS,Power BI,JIRA,Confluence,生命周期管理(LCM),Salesforce,ServiceNow服务管理,OOAD,OOAD,Rational Unified Process(RUP),Doors,Doors,IRESS XPLAN