本文综述概念漂移对机器学习模型的影响及应对方法，提出模型无关协议、DRBC损失函数和特征约简策略，在EMBER及2020至2023年恶意文件上评估，检测率较基线提高15.2%。同时涉及主动学习、对比学习、自编码器遗忘、模型重用、AutoML适应策略及无监督增量漂移检测，并总结漂移检测、理解与适应框架及常用数据集。

本文介绍了基于扩散的场景文本操作网络（DBEST）的设计和两种适应策略的评估和比较，通过消辨研究分析了性能提升，展示了在合成场景文本方面的有效性，字符级评估达到了94.15%和98.12%。

本文提出了一种基于联邦学习算法的无线电频率指纹算法，通过模型转移和适应策略以及引入密集连接，提高学习精度并降低模型复杂度，实现通信高效和隐私保护。实验结果显示，该算法相较于基准算法，可以提高预测性能至多15%。

本文研究了深度强化学习代理人在适应训练分布之外任务时的问题，并提出了一种创新的适应策略。实验结果表明，该策略提高了训练效率并改进了基础代理人，同时融合了人类专业知识的方法。