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三维人脸识别研究综述，周大可，杨欣，三维人脸识别是当前人脸识别研究中的一个热点，在安全、监控、法律、金融等领域有着广泛的应用前景。文中结合近年来已发表的文献

参考群体、认知风格与消费者购买决策——一个行为经济学视角的综述归类.pdf

临床决策支持系统（clinical decision support system,CDSS）是指通过合适的时机智能性地过滤或表示信息和知识，为临床工作者、患者、或个体提供更好的个体护理和健康的技术或手段。临床决策支持研究最早起源于20世纪50年代末，经过多年的发展，临床决策支持研究的目标也随着时间的推移而逐渐改变。最初，临床决策支持研究主要应用统计学（如de Dombal 腹痛诊断系统）、决策分析以及规则（MYCIN）等方法，通过内嵌的知识或者算法模拟人的思维，试图达到或者超过临床医生的水平。因此该类系统的，评估一般都通过比较系统和医生表现的方法开展。但是这些系统通常要求使用者受过良好的训练，并且能够在合适的时机输入规定格式的数据这在充满各种随机性和偶然性事件的临床实践中很难实现。因此，现代决策支持系统研究的重心由提供专家水平的决策结果转向提供对临床数据进行回溯、分析。整理等手段以辅助医生进行更换的决策。

与批量学习不同的是，在批量学习中所有的训练数据都是一次性可用的，而持续学习代表了一组方法，这些方法可以积累知识，并使用序列可用的数据连续学习。与人类的学习过程一样，不断学习具有学习、融合和积累不同时间步的新知识的能力，被认为具有很高的现实意义。因此，持续学习在各种人工智能任务中得到了研究。

现代机器学习擅长于从固定的数据集和固定的环境中训练出强大的模型，常常超过人类的能力。然而，这些模型未能模拟人类的学习过程，而人类的学习过程是有效的、稳健的，并且能够从非平稳世界的连续经验中逐步学习。