该研究提出了一种结合证据深度学习与持续学习的方法，能够进行增量对象分类和越界检测，实验结果在CIFAR-100数据集上表现优异。同时，研究探讨了不确定性引导的学习框架，显著提升了社交事件检测和开放集识别的性能。
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