本研究提出MEGa框架，旨在解决大型语言模型在顺序添加新记忆和整合新知识时的局限性。通过直接将事件记忆注入模型权重，并利用门控机制激活相关记忆，从而减轻灾难性遗忘，展示了与人脑记忆系统的相似性。

本文提出了多种优化深度神经网络的方法，包括基于门控机制的结构、动态推理框架、资源效率技术和动态传感器选择。这些方法在处理传感器噪声、降低计算资源消耗和提高预测精度方面表现出色，适用于嵌入式设备和无线传感器网络，推动智能设备的实时数据处理应用。

本文提出了一种结合门控和注意力机制的全局-局部框架的少样本关系学习方法，能够有效提升语义信息的集成。该方法在多个基准数据集上表现优于现有技术，特别是在知识图谱补全任务中，展现了处理复杂关系和不确定性的优势。

本文研究了多模式机器翻译（MMT）模型在训练和评估时过拟合的问题，并提出了一种基于高效纯文本机器翻译（MT）模型的方法来解决。通过使用视觉 - 文本适配器层和门控机制，将MT模型逐步转换为MMT模型，并通过预训练和微调来提高性能。