该文综述了时间变化分布下的在线学习与域自适应研究，涵盖嵌入概率分布、连续时间算法、KL散度监测概念漂移、进化分类器集合、原型更新、元学习序列预测及贝叶斯框架等方法，旨在解决遗忘、概念漂移和资源评估问题。