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自适应环境变化的机器学习方法初探
编号：1
访问权限：仅限参会人
更新：2025-07-29 16:12:33
浏览：66次
主旨报告
报告开始：2025年08月04日 09:10（Asia/Shanghai）
报告时间：40min
所在会场：[O] 开幕式/大会报告 [C] 闭幕式/大会报告
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摘要
大数据时代的诸多应用场景为开放环境。自适应学习是一种应对开放环境中学习要素变化的机器学习新领域。本报告以典型的监督学习范式为例，针对特征、分布、标签等学习要素变化对传统机器学习所带来的问题，介绍课题组在这些方面的一些初步尝试和探索。最后，对该研究方向进行了简单的总结和展望。
关键词
暂无
报告人
侯臣平
教授 国防科技大学全部评论
重要日期
-
会议日期
08月02日
2025
至08月04日
2025
-
07月07日 2025
初稿截稿日期
-
08月10日 2025
注册截止日期
主办单位
国防科技大学系统工程学院
联系方式
- 唐帅文
- ta******@aconf.org
- 186********
- 073*********
- 魏婉莹
- we******@aconf.org
- 151********
- 073*********
历届会议
-
2024年08月02日 中国 昆明市
第六届体系工程学术会议 -
2023年08月03日 中国 西宁市
第五届体系工程学术会议 -
2022年08月05日 中国 厦门市
第四届体系工程学术会议 -
2021年04月16日 中国 珠海市
第三届体系工程学术会议-复杂系统与体系工程管理
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