该论文提出了一种基于动态分类器选择的多模型方法，用于保证机器学习应用的稳定非功能行为和公平性。
现代应用越来越依赖于机器学习模型。
机器学习模型的非确定性行为影响应用程序的整个生命周期。
论文提出了一种基于动态分类器选择的多模型方法。
该方法通过持续评估和替换模型来保证稳定的非功能行为。
特别关注公平性的非功能属性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
