在数据可用但标记成本高昂的情况下，可以使用主动学习。
这种半监督学习模型基于这样的假设：算法越“好奇”，其表现就越好，它将预言机（例如专科医生）引入学习过程。
在这里，算法制定查询
即选择要由预言机标记的数据），其原则是找到最相关的查询，以最大化信息增益。主动学 墨西哥号码生成 习在 NLP 中得到广泛应用，这需要大量标记数据，而这些数据并不多。
至于增量学习
它包括不断训练算法，使用收到的数据，并且这些数据只可见一次（这称为数据流）。与“离线”算法相反，在“离线”算法中，模型是从学习阶段可用的数据集生成的，然后部署到新数据上，该系统在生产过程中继续学习，在每次增量时整合新知识。
这种动态方法可用于解决与数据量和可用性相关的问题，从而可以弥补有限的 协作与伙伴关系 物理资源（例如内存不足），而这可能会减慢学习过程。
维护公平审判权：上诉分庭对国际刑事法院替代裁定程序作出影响深远的裁决
作者： Chuka Arinze-Onyia
近期，刑事法庭余留事项国际处理机制
（IRMCT）上诉分庭就卡布加案作出裁决，推翻了审判分庭开创先例的裁决，即对不适合审理案件的个人引入“替代性认定程序”，这一裁决可能标志着国际司法领域向保障被告人权利迈出了积极的一步。
卡布加被指控在卢旺达犯下种族灭绝罪和煽动种族灭绝罪。1998年，卢旺达问题国际 西班牙比特币数据库 法庭以这些罪行起诉他，并一直逍遥法外，直到2020 年最终被捕。随着他在国际反恐法庭的审判开始，人们很快发现卡布加的健康状况不佳。因此，审判分庭采取了多项措施来照顾他并确保他充分参与诉讼程序，包括缩短庭审时间。然而，在被三名精神病学家诊断为与阿尔茨海默病相符的进行性痴呆症后，法院裁定卡布加不适合受审，因为他的认知能力下降意味着他无法有效行使公平审判权，即使在律师的帮助下也是如此。
在判定被告不适合出庭后，法院似乎理所当然地会下令无限期中止诉讼。这与前南斯拉夫问题国际刑事法庭（ICTY）先前案件中的先例一致。例如，在Hadzic 一案中，被告患上了进行性退行性脑瘤，生命不足一年，且无法与律师有效沟通，前南斯拉夫问题国际刑事法庭宣布他不适合出庭并下令无限期中止诉讼。同样，在柬埔寨法院特别法庭（ECC）审理的IENG Thirith一案中，也出现了类似的情况。在本案中，被告被诊断患有进行性阿尔茨海默病，促使法院宣布她不适合出庭并随后下令无限期中止诉讼。