初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)

初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)初始模型的優(yōu)勢：泛化性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好、成本低持續(xù)學(xué)習(xí)的局限：容易產(chǎn)生災(zāi)難性遺忘、需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)終身學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)：知識獲取、知識融合、知識更新漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式：逐步引入新數(shù)據(jù)，避免災(zāi)難性遺忘經(jīng)驗(yàn)回放策略：利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型魯棒性元學(xué)習(xí)方法：學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)，提高模型對新任務(wù)的適應(yīng)性多任務(wù)學(xué)習(xí)策略：同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)，提高模型的泛化能力知識遷移技術(shù)：將知識從一個(gè)模型遷移到另一個(gè)模型，降低學(xué)習(xí)成本ContentsPage目錄頁初始模型的優(yōu)勢：泛化性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好、成本低初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)初始模型的優(yōu)勢：泛化性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好、成本低泛化性強(qiáng)1.初始模型在訓(xùn)練和驗(yàn)證集上表現(xiàn)出較好的準(zhǔn)確性，即使在面對新的、看不見的數(shù)據(jù)時(shí)，也能保持較好的性能。這表明初始模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠處理不同分布的數(shù)據(jù)。2.初始模型的泛化能力是由其豐富的先驗(yàn)知識和強(qiáng)大的表示能力決定的。先驗(yàn)知識使得初始模型能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行有效的歸納和總結(jié)，從而學(xué)習(xí)到更通用的知識。強(qiáng)大的表示能力則使初始模型能夠有效地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，從而提高模型的泛化性能。3.初始模型的泛化能力使其能夠被應(yīng)用于廣泛的任務(wù)和領(lǐng)域。例如，同樣的初始模型可以被用于圖像分類、自然語言處理和機(jī)器翻譯等任務(wù)，并且在這些任務(wù)上都表現(xiàn)出良好的性能?？蓴U(kuò)展性好1.初始模型的可擴(kuò)展性是指初始模型可以隨著數(shù)據(jù)量的增加而不斷提高性能。這對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)非常重要，因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)量的增加，模型的性能往往會下降。2.初始模型的可擴(kuò)展性是由其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力決定的。初始模型能夠有效地利用新數(shù)據(jù)來更新和完善自己的知識，從而提高自己的性能。3.初始模型的可擴(kuò)展性使其能夠被應(yīng)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的問題。例如，在自然語言處理領(lǐng)域，初始模型被廣泛用于處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，并取得了很好的效果。初始模型的優(yōu)勢：泛化性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好、成本低成本低1.初始模型的訓(xùn)練和部署成本都相對較低。這是因?yàn)槌跏寄Ｐ偷募軜?gòu)簡單，訓(xùn)練過程高效，并且可以部署在各種硬件平臺上。2.初始模型的成本優(yōu)勢使其能夠被廣泛應(yīng)用于各種場景。例如，初始模型被廣泛應(yīng)用于移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備，因?yàn)檫@些設(shè)備的計(jì)算能力和存儲空間有限。3.初始模型的成本優(yōu)勢也使其能夠被應(yīng)用于研究和開發(fā)。研究人員和開發(fā)人員可以輕松地獲取和使用初始模型，從而加速他們的研究和開發(fā)工作。持續(xù)學(xué)習(xí)的局限：容易產(chǎn)生災(zāi)難性遺忘、需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)持續(xù)學(xué)習(xí)的局限：容易產(chǎn)生災(zāi)難性遺忘、需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)持續(xù)學(xué)習(xí)的局限：容易產(chǎn)生災(zāi)難性遺忘：1.模型在學(xué)習(xí)新知識時(shí)，可能會忘記之前學(xué)習(xí)的知識，導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘。2.造成災(zāi)難性遺忘的原因包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重更新機(jī)制、新知識與舊知識之間的干擾、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布變化等。3.為了解決災(zāi)難性遺忘問題，研究人員提出了多種技術(shù)，包括正則化技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)回放技術(shù)、參數(shù)隔離技術(shù)等。持續(xù)學(xué)習(xí)的局限：需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)：1.持續(xù)學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，這在許多實(shí)際應(yīng)用中是不可行的。2.收集和標(biāo)記大量數(shù)據(jù)需要大量的人力物力，并且可能涉及隱私和安全問題。終身學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)：知識獲取、知識融合、知識更新初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)終身學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)：知識獲取、知識融合、知識更新知識獲?。?.知識獲取的挑戰(zhàn)：隨著信息量的爆發(fā)式增長，如何從海量信息中快速、準(zhǔn)確地獲取所需知識成為一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。2.自動(dòng)知識獲取技術(shù)：利用自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)知識的自動(dòng)獲取和結(jié)構(gòu)化，提高知識獲取的效率和準(zhǔn)確性。3.人機(jī)交互知識獲取：通過人機(jī)交互的方式，讓用戶主動(dòng)參與知識獲取過程，提高知識獲取的可控性和準(zhǔn)確性。知識融合：1.知識融合的挑戰(zhàn)：來自不同來源、不同格式、不同粒度的知識需要進(jìn)行融合和整合，以實(shí)現(xiàn)知識的統(tǒng)一和一致。2.知識融合技術(shù)：利用本體論、語義網(wǎng)絡(luò)、圖數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)知識的語義融合和結(jié)構(gòu)融合，提高知識的可用性和一致性。3.跨領(lǐng)域知識融合：探索不同學(xué)科、不同領(lǐng)域的知識融合方法，實(shí)現(xiàn)知識的互通互聯(lián)，促進(jìn)知識的創(chuàng)新和應(yīng)用。終身學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)：知識獲取、知識融合、知識更新知識更新：1.知識更新的挑戰(zhàn)：知識是動(dòng)態(tài)變化的，如何及時(shí)更新知識庫中的知識，以保持知識庫的актуальность是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。2.自動(dòng)知識更新技術(shù)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)知識的自動(dòng)更新和維護(hù)，提高知識庫的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式：逐步引入新數(shù)據(jù)，避免災(zāi)難性遺忘初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式：逐步引入新數(shù)據(jù)，避免災(zāi)難性遺忘漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式：逐步引入新數(shù)據(jù)，避免災(zāi)難性遺忘1.漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式是一種逐步向初始模型引入新數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)范式，旨在避免災(zāi)難性遺忘。2.漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式通常將新數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集，然后逐步將這些子集引入初始模型中。3.漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式可以有效避免災(zāi)難性遺忘，并且能夠使初始模型在新的數(shù)據(jù)上獲得較好的性能。災(zāi)難性遺忘：初始模型在學(xué)習(xí)新任務(wù)時(shí)忘記舊任務(wù)1.災(zāi)難性遺忘是指初始模型在學(xué)習(xí)新任務(wù)時(shí)忘記舊任務(wù)的現(xiàn)象，是持續(xù)學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)之一。2.災(zāi)難性遺忘通常是由于新任務(wù)與舊任務(wù)存在差異，導(dǎo)致初始模型的權(quán)重發(fā)生變化，從而使初始模型在新任務(wù)上獲得較好的性能，而在舊任務(wù)上獲得較差的性能。3.災(zāi)難性遺忘可以通過多種方法來解決，包括漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式、正則化技術(shù)、知識蒸餾技術(shù)等。漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式：逐步引入新數(shù)據(jù)，避免災(zāi)難性遺忘1.正則化技術(shù)是一種防止初始模型過度擬合的技術(shù)，可以有效緩解災(zāi)難性遺忘問題。2.正則化技術(shù)通常通過向損失函數(shù)添加懲罰項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)，懲罰項(xiàng)可以是權(quán)重衰減、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、Dropout等。3.正則化技術(shù)可以有效防止初始模型過度擬合，從而提高初始模型在新的數(shù)據(jù)上的泛化性能。知識蒸餾技術(shù)：將初始模型的知識轉(zhuǎn)移到新模型1.知識蒸餾技術(shù)是一種將初始模型的知識轉(zhuǎn)移到新模型的技術(shù)，可以有效緩解災(zāi)難性遺忘問題。2.知識蒸餾技術(shù)通常通過在損失函數(shù)中添加一個(gè)蒸餾損失項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)，蒸餾損失項(xiàng)可以是softmax蒸餾損失、知識蒸餾損失等。3.知識蒸餾技術(shù)可以有效將初始模型的知識轉(zhuǎn)移到新模型，從而提高新模型在新的數(shù)據(jù)上的性能。正則化技術(shù)：防止初始模型過度擬合漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式：逐步引入新數(shù)據(jù)，避免災(zāi)難性遺忘持續(xù)學(xué)習(xí)：使初始模型能夠不斷學(xué)習(xí)新任務(wù)1.持續(xù)學(xué)習(xí)是指使初始模型能夠不斷學(xué)習(xí)新任務(wù)，是終身學(xué)習(xí)的必要條件。2.持續(xù)學(xué)習(xí)通常通過漸進(jìn)學(xué)習(xí)范式、正則化技術(shù)、知識蒸餾技術(shù)等方法來實(shí)現(xiàn)。3.持續(xù)學(xué)習(xí)可以使初始模型不斷學(xué)習(xí)新任務(wù)，從而提高初始模型的泛化性能和魯棒性。終身學(xué)習(xí)：使初始模型能夠?qū)W習(xí)整個(gè)生命周期1.終身學(xué)習(xí)是指使初始模型能夠?qū)W習(xí)整個(gè)生命周期，是人工智能的終極目標(biāo)。2.終身學(xué)習(xí)通常通過持續(xù)學(xué)習(xí)、知識積累、知識遷移等方法來實(shí)現(xiàn)。3.終身學(xué)習(xí)可以使初始模型不斷學(xué)習(xí)新任務(wù)，從而提高初始模型的泛化性能和魯棒性，使初始模型能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。經(jīng)驗(yàn)回放策略：利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型魯棒性初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)回放策略：利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型魯棒性經(jīng)驗(yàn)回放（ExperienceReplay）1.經(jīng)驗(yàn)回放是一種利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的策略，它通過將歷史經(jīng)驗(yàn)存儲在經(jīng)驗(yàn)池中，然后從經(jīng)驗(yàn)池中隨機(jī)采樣進(jìn)行學(xué)習(xí)來提高模型的性能。2.經(jīng)驗(yàn)回放可以幫助模型克服過擬合問題，因?yàn)樗鼫p少了模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴并使其能夠更好地泛化到新的數(shù)據(jù)。3.經(jīng)驗(yàn)回放還可以提高模型的魯棒性，因?yàn)樗鼓Ｐ湍軌驈臍v史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到不同的任務(wù)和環(huán)境，從而使其能夠更好地適應(yīng)新的情況。優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（PrioritizedExperienceReplay）1.優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放是一種改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)回放策略，它通過對經(jīng)驗(yàn)池中的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)先級排序，從而提高模型的學(xué)習(xí)效率。2.優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放通常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)的重要性或其與當(dāng)前任務(wù)的相關(guān)性來對經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行排序，這樣模型可以優(yōu)先學(xué)習(xí)那些更重要或更相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)。3.優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放可以幫助模型更快地收斂到最優(yōu)解，因?yàn)樗鼫p少了模型在不重要或不相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)上花費(fèi)的時(shí)間。經(jīng)驗(yàn)回放策略：利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型魯棒性回放緩沖區(qū)（ReplayBuffer）1.回放緩沖區(qū)是經(jīng)驗(yàn)回放策略中用于存儲歷史經(jīng)驗(yàn)的容器，它通常由一個(gè)固定大小的隊(duì)列或環(huán)形緩沖區(qū)實(shí)現(xiàn)。2.回放緩沖區(qū)中的經(jīng)驗(yàn)通常按照先進(jìn)先出（FIFO）的順序存儲，這樣可以確保模型能夠?qū)W習(xí)到最新的數(shù)據(jù)并避免過擬合。3.回放緩沖區(qū)的大小需要根據(jù)具體的任務(wù)和模型進(jìn)行選擇，太小會導(dǎo)致模型無法學(xué)習(xí)到足夠的數(shù)據(jù)，太大則會增加模型的計(jì)算開銷。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)（TargetNetwork）1.目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)是一種在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中使用的技術(shù)，它通過使用兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)來穩(wěn)定模型的訓(xùn)練過程，其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)是主網(wǎng)絡(luò)，另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)是目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。2.主網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成動(dòng)作并與環(huán)境交互，而目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)評估主網(wǎng)絡(luò)生成的動(dòng)作并計(jì)算損失函數(shù)。3.目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)通常使用較慢的更新速率，這樣可以減小其對訓(xùn)練過程的干擾，并使其能夠提供更穩(wěn)定的估計(jì)。經(jīng)驗(yàn)回放策略：利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型魯棒性神經(jīng)元激活閾值（NeuralActivationThreshold）1.神經(jīng)元激活閾值是指神經(jīng)元在產(chǎn)生動(dòng)作電位之前必須達(dá)到的最低輸入值。2.神經(jīng)元激活閾值可以通過改變神經(jīng)元突觸的權(quán)重或改變神經(jīng)元內(nèi)部的離子濃度來調(diào)節(jié)。3.神經(jīng)元激活閾值對神經(jīng)元的興奮性有重要影響，較低的激活閾值會使神經(jīng)元更容易被激活，而較高的激活閾值會使神經(jīng)元更難被激活。突觸可塑性（SynapticPlasticity）1.突觸可塑性是指突觸連接的強(qiáng)度可以隨著使用而發(fā)生變化。2.突觸可塑性是學(xué)習(xí)和記憶的基礎(chǔ)，它使神經(jīng)元能夠根據(jù)經(jīng)驗(yàn)改變其連接方式并存儲信息。3.突觸可塑性可以通過多種機(jī)制實(shí)現(xiàn)，包括長期增強(qiáng)（LTP）和長期抑制（LTD）。元學(xué)習(xí)方法：學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)，提高模型對新任務(wù)的適應(yīng)性初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)元學(xué)習(xí)方法：學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)，提高模型對新任務(wù)的適應(yīng)性動(dòng)態(tài)變化任務(wù)的元學(xué)習(xí)1.元學(xué)習(xí)方法將學(xué)習(xí)過程分為一個(gè)學(xué)習(xí)模型和一個(gè)元模型，學(xué)習(xí)模型負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)特定任務(wù)，元模型負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)，或?qū)W習(xí)學(xué)習(xí)的策略。2.在動(dòng)態(tài)變化的任務(wù)環(huán)境中，元學(xué)習(xí)方法可以根據(jù)環(huán)境的變化，不斷調(diào)整學(xué)習(xí)模型，提高模型對新任務(wù)的適應(yīng)性。3.元學(xué)習(xí)方法可以利用過去學(xué)習(xí)過的任務(wù)經(jīng)驗(yàn)，對新任務(wù)進(jìn)行快速的初始化，降低學(xué)習(xí)新任務(wù)的成本和時(shí)間。多樣性任務(wù)的元學(xué)習(xí)1.多樣性任務(wù)的元學(xué)習(xí)方法可以同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)不同類型的任務(wù)，從而提高模型對不同任務(wù)的適應(yīng)性。2.多樣性任務(wù)的元學(xué)習(xí)方法可以利用不同任務(wù)之間的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)知識的共享和遷移，提高模型的學(xué)習(xí)效率。3.多樣性任務(wù)的元學(xué)習(xí)方法可以為模型提供更豐富的學(xué)習(xí)環(huán)境，使其能夠?qū)W習(xí)到更一般化的知識，提高模型的泛化能力。元學(xué)習(xí)方法：學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)，提高模型對新任務(wù)的適應(yīng)性元學(xué)習(xí)的應(yīng)用1.元學(xué)習(xí)方法已被成功應(yīng)用于自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人控制等領(lǐng)域，取得了良好的效果。2.元學(xué)習(xí)方法在小樣本學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等任務(wù)中表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，被認(rèn)為是下一代人工智能技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。3.元學(xué)習(xí)方法還在繼續(xù)發(fā)展和探索中，未來有望在更廣泛的領(lǐng)域和應(yīng)用中發(fā)揮作用。多任務(wù)學(xué)習(xí)策略：同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)，提高模型的泛化能力初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)多任務(wù)學(xué)習(xí)策略：同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)，提高模型的泛化能力多任務(wù)學(xué)習(xí)策略：同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)，提高模型的泛化能力：1.多任務(wù)學(xué)習(xí)的原理：通過同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)相關(guān)的任務(wù)，模型可以利用不同任務(wù)之間的知識共享來改善每個(gè)任務(wù)的性能。這類似于人類學(xué)習(xí)，我們會從不同的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并應(yīng)用到新的任務(wù)中。2.多任務(wù)學(xué)習(xí)的優(yōu)勢：提高模型的泛化能力。當(dāng)模型同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)時(shí)，它可以學(xué)習(xí)到更通用的特征和規(guī)律，從而提高在不同任務(wù)上的性能。例如，一個(gè)同時(shí)學(xué)習(xí)圖像分類和目標(biāo)檢測的任務(wù)模型，可能比只學(xué)習(xí)圖像分類的任務(wù)模型在圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)上都有更好的性能。3.多任務(wù)學(xué)習(xí)的應(yīng)用：多任務(wù)學(xué)習(xí)已被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等。例如，在自然語言處理中，多任務(wù)學(xué)習(xí)可以用于同時(shí)學(xué)習(xí)文本分類、命名實(shí)體識別和情感分析等任務(wù)。多任務(wù)學(xué)習(xí)策略：同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)，提高模型的泛化能力1.任務(wù)選擇：選擇合適的任務(wù)組合很重要。為了便于遷移學(xué)習(xí)，任務(wù)之間應(yīng)該相關(guān)或相似，以確保模型學(xué)到的知識可以在多個(gè)任務(wù)之間共享。2.模型架構(gòu)：使用合適的多任務(wù)學(xué)習(xí)架構(gòu)可以幫助模型有效地共享和融合任務(wù)特定的信息。常用的架構(gòu)包括硬參數(shù)共享、軟參數(shù)共享和模型集成等。多任務(wù)學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn):知識遷移技術(shù)：將知識從一個(gè)模型遷移到另一個(gè)模型，降低學(xué)習(xí)成本初始模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)知識遷移技術(shù)：將知識從一個(gè)模型遷移到另一個(gè)模型，降低學(xué)習(xí)成本知識遷移技術(shù)概述1.知識遷移技術(shù)：一種將知識從一個(gè)模型遷移到另一個(gè)模型的技術(shù)，通過減少學(xué)習(xí)成本，加速目標(biāo)任務(wù)的學(xué)習(xí)。2.知識遷移的類型：正向遷移、負(fù)向遷移、橫向遷移，正向遷移是指源任務(wù)知識對目標(biāo)任務(wù)有積極影響，負(fù)向遷移是指源任務(wù)知識對目標(biāo)任務(wù)有消極影響，橫向遷移是指源任務(wù)知識與目標(biāo)任務(wù)沒有直接關(guān)系，但可以提供相關(guān)信息。3.知識遷移的應(yīng)用：語音識別、機(jī)器翻譯、自然語言處理、醫(yī)療保健、金融等領(lǐng)域。知識遷移技術(shù)