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本书的主要内容为连续学习的理论和应用的一些关键技术方法，其创新点包括：(1)提出一种跨时序任务的感知目标函数；(2)提出一种代表性重演样本挑选算法；(3)提出一种基于元学习的训练样本影响的计算方法；(4)提出一种基于非对称的梯度度量与最大差异优化算法；(5)提出一种基于增广图网络的连续多标签分类算法；(6)提出一种基于

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