这一页讲的是Workshop 2的主题：文献综述结构（Literature review structure），属于COMSPCI 713课程，强调团队合作。

这一页讲的是Workshop 2的内容，主题是文献综述结构（Literature review structure），这是COMSPCI 713课程的一部分，课程名称为AI Fundamentals（人工智能基础）。幻灯片提醒学生需要与团队成员一起就座，导师（Tutors）可以提供协助。这表明此工作坊可能是一个互动性较强的环节，旨在帮助学生学习如何系统性地组织和撰写文献综述。文献综述是学术研究的重要组成部分，通过分析已有研究成果来明确研究问题的背景和意义，同时发现研究空白。这种能力对于AI领域的研究尤为重要，因为需要综合多学科知识并追踪快速发展的技术趋势。

这一页讲的是课程内容的概述，主要包括如何在文献综述中整合生成式人工智能（GenAI）、文献综述的结构、摘要和引言的内容，以及5月10日的交付目标的准备事项。

这一页讲的是课程内容的概述，重点介绍了几个关键主题。首先，讨论如何在文献综述工作流程中整合生成式人工智能（GenAI），这可能涉及利用AI工具来优化信息搜索、分类和分析的效率。其次，讲解文献综述的结构，包括如何组织和呈现研究背景、方法和结果，以确保逻辑清晰且内容全面。此外，摘要和引言的内容也被提及，这部分通常是论文的开头部分，需要简洁地概括研究的核心问题、方法和主要结论。最后，提醒学生需要考虑5月10日的交付目标，可能包括项目的完成进度、提交要求以及如何满足评估标准。随后，课程将进入小组讨论环节，导师和讲师会在现场提供指导和支持。

这一页讲的是如何使用生成式人工智能（GenAI）支持文献综述的开发，特别是Deliverable 1中的主题选择和关键论文分析。

这一页讲的是生成式人工智能（GenAI）在文献综述中的应用，重点关注Deliverable 1的开发，包括主题选择和关键论文的确定。文献综述是研究的基础，帮助明确研究方向和背景。GenAI可以通过分析大量文献数据，快速识别与研究主题相关的核心论文和趋势，从而节省时间并提高效率。例如，使用GenAI可以输入初步的研究主题，系统会推荐相关领域的重要文献或提供关键词分析。幻灯片还提出了一个问题：是否使用过GenAI来支持Deliverable 1的开发，以及具体使用方式。这提示我们思考如何将技术工具与研究任务结合，优化研究流程。

这一页讲的是生成式 AI 在文献综述工作流程中的应用与注意事项，强调负责任使用生成式 AI、不同综述方法的适配，以及具体应用场景。

这一页讲的是生成式 AI（Generative AI）在文献综述工作流程中的应用及相关注意事项。首先，负责任使用生成式 AI至关重要，包括了解使用生成式 AI的关键考虑因素（Critical considerations）、遵守政策（Policies）、使用安全工具保护研究数据，以及记录使用 AI 的详细信息以便透明化。此外，生成式 AI在不同文献综述方法中的适配性因综述方法的严格程度而异。例如，对于高度严格的系统综述，生成式 AI的使用可能仅限于辅助步骤，而非完全自动化。最后，这页还列举了生成式 AI在文献综述中的具体应用场景，例如初步范围界定与主题开发（Initial scoping and topic development），以及数据库搜索策略开发（Database search strategy development），帮助研究者更高效地筛选和组织文献。这些内容强调了生成式 AI在提高效率的同时，仍需确保研究的严谨性和透明性。

这一页讲的是下一次在线讲座的安排，主题是 AI 在文献综述工作流程中的应用，时间为 5 月 25 日，并提供了相关链接以获取详情和注册信息。

这一页讲的是下一次在线讲座的安排，主题是“AI in literature review workflows”，即人工智能在文献综述工作流程中的应用。讲座的目标是帮助参与者理解生成式 AI 如何用于文献综述的各个环节，包括主题范围界定、文献发现与筛选等，同时强调如何确保研究工作的严谨性和完整性。幻灯片明确指出讲座的日期为 5 月 25 日，并提供了一个链接，参与者可以通过该链接获取讲座的详细信息，包括幻灯片内容和注册方式。这类讲座对于研究生和学术工作者来说非常重要，因为它可以帮助他们提高文献综述的效率，同时学习如何在使用 AI 工具时保持学术诚信。例如，研究者可以利用生成式 AI快速筛选相关文献，但必须仔细验证其结果的准确性，以确保研究的可靠性。

这一页讲的是在使用 AI 完成工作时需要考虑的利弊。主要问题包括：使用 AI 能带来什么好处，以及可能失去什么。

这一页讲的是在使用 AI 完成全部或部分工作时需要进行的权衡。首先，使用 AI 的潜在好处（gain）可能包括提高效率、节省时间、减少重复性任务的负担，以及获得更广泛的数据分析能力。其次，使用 AI 可能带来的损失（lose）包括减少对任务的深度理解、失去创造性思考的机会，以及可能依赖技术而忽略重要的人工判断。这些问题提醒我们，在采用 AI 时需要全面评估其对工作流程和结果的影响。例如，在文献综述中使用 AI 可以快速筛选大量文献，但可能会遗漏一些关键的细节或背景信息。因此，结合人工判断与 AI 技术是实现最佳结果的关键。

这一页讲的是是否在文献综述中使用 AI 的问题，重点包括使用目的、可接受的使用方式以及相关规定。

这一页讲的是在文献综述中使用 AI 的适用性和规范性。首先，使用 AI 的目的可以包括个人学习某一主题、进行头脑风暴以及寻找种子文章（seed articles）。但不建议将 AI 用于撰写重要的工作内容，例如整篇论文。此外，建议咨询导师的意见以确保合规性。在发表文章时，需遵守出版商的规定，例如 Taylor&Francis 的 AI 政策，以及学科标准和大学的相关政策。不同用途对应不同的规定，因此理解哪些使用是可接受的非常重要。例如，使用 AI 辅助研究初期的学习和资料收集是合理的，但直接依赖 AI 完成核心研究工作可能会违反学术规范。

这一页讲的是是否应该在文献综述中使用 AI，重点在于目的、方法和工具。提到 AI 适合用于某些步骤，例如研究主题开发、初步范围界定等。

这一页讲的是是否应该在文献综述中使用 AI。首先，强调审查过程需要高水平的严谨性，包括细致、系统和透明的方法，以确保结果的可靠性、可信性和可信度。其次，AI 的使用可能仅适用于某些特定步骤，例如研究主题开发（Research topic development）、初步范围界定（Initial scoping）、寻找关键文章（Finding key articles）、筛选助手（Screening assistants）以及监督数据提取（Supervised data extraction）。这些步骤通常涉及大量重复性工作，而 AI 可以提高效率和准确性。举例来说，在寻找关键文章时，AI 工具可以快速筛选大量文献并识别相关内容，从而节省研究者的时间。这一页旨在帮助读者理解 AI 在文献综述中的适用性及其局限性。

这一页讲的是是否应该在文献综述中使用 AI，以及不同工具的用途和特点。主要讨论了通用工具与特定任务工具的区别、AI 的辅助与自动化作用，以及可用工具的类型。

这一页讲的是是否应该在文献综述中使用 AI。首先，页面比较了两类工具：通用工具（如大型语言模型）和针对特定任务设计的工具（如专门用于文献综述的工具）。这两类工具的选择取决于综述的需求和目标。此外，讨论了 AI 的两种主要功能：作为助手（assistant）提供支持，还是完全自动化（automation）替代人工操作。页面指出，目前奥克兰大学（UoA）并未提供专门针对文献综述的工具，但列出了几种可供教职员工和学生使用的通用 AI 工具，包括 Copilot（适用于公共、内部和敏感数据）、Gemini（适用于公共和内部数据）以及 NotebookLM（适用于公共和内部数据）。这些工具可以帮助用户处理不同类型的数据，提升综述效率。例如，Copilot 能处理敏感数据，适合需要严格数据隐私的场景。这一页强调了根据综述需求选择合适工具的重要性，同时提醒用户理解工具的功能和限制。

这一页讲的是大学批准使用的 AI 工具及数据分类标准。主要包括企业级工具和免费或付费工具，以及数据分类的四种级别：Public、Internal、Sensitive 和 Restricted。

这一页讲的是大学批准使用的 AI 工具以及数据分类标准的内容。首先，企业级工具包括 Microsoft 365 Copilot Chat、Google Gemini、Google AI Studio 和 NotebookLM，这些工具可以处理 Public（公开）、Internal（内部）和 Sensitive（敏感）数据，NotebookLM 仅支持 Public 和 Internal 数据。其次，免费或付费工具包括 Claude Pro、ChatGPT、Consensus.ai 和 Perplexity，这些工具主要支持 Public 和 Internal 数据。页面右侧详细解释了数据分类的四种级别：Public 数据可以自由公开，例如社交媒体内容；Internal 数据仅限内部使用，例如研究数据或内部邮件；Sensitive 数据涉及高度敏感信息，例如商业机密或患者数据；Restricted 数据禁止共享。通过这些分类标准，用户可以更好地理解如何在不同情境下安全使用 AI 工具。

这一页讲的是文献发现工具，包括从通用到专用的不同工具，例如 Microsoft Copilot Chat 和 ResearchRabbit。

这一页讲的是文献发现工具的分类和应用。这些工具按用途从通用到专用排列，帮助研究者高效地找到相关文献。Microsoft Copilot Chat 是一种通用工具，支持对话式搜索和信息整理；Gemini Deep Search 和 Google Scholar Labs 提供更深入的学术搜索功能；Consensus 专门用于文献发现，能够生成引用图（citation graphs），帮助研究者理解文献间的关系；ResearchRabbit 是一个引用映射工具（citation mapping tool），可以直观地展示文献的引用网络。这些工具对于文献综述和学术研究非常重要，能够节省时间并提高研究质量。例如，使用 Consensus 生成引用图可以快速找到某领域的核心文献和研究趋势。

这一页讲的是论文筛选和数据提取，探讨是否使用过 AI 从研究文章中提取信息。

这一页讲的是论文筛选（paper screening）和数据提取（data extraction），提出一个问题：是否曾使用 AI 从研究文章中提取信息。这暗示了 AI 在文献综述或科研中的应用潜力，尤其是在处理大量文献时的效率提升。AI 工具可以帮助自动筛选相关文献，提取关键信息，如研究目标、方法、结果等，从而简化研究者的工作流程。例如，研究者可以使用自然语言处理（NLP）技术快速找到与特定主题相关的文章，并提取其中的核心数据。这种方法不仅节省时间，还能提高筛选的准确性和全面性。对于硕士生来说，这种技术在文献综述阶段尤其重要，因为它能帮助快速构建研究背景和发现研究空白。

这一页讲的是版权、许可及全文分享的相关问题。主要内容包括哪些文章受版权保护、版权归属及图书馆许可证的作用。

这一页讲的是版权、许可及全文分享的相关问题。首先，关于哪些文章受版权保护，所有文章除非属于公共领域信息(public domain information)，都受版权保护，包括付费订阅内容(paywalled subscription content)和开放访问、免费阅读内容(open access, free-to-read content)。其次，版权的归属可以是出版商(publishers)或作者(authors)，具体取决于出版协议。最后是图书馆许可证(library licenses)，它是由出版商和图书馆之间协商的付费订阅数据库内容。这些许可证决定了大学成员能如何使用出版商的版权材料，同时数据库使用情况会受到出版商的监控。这些内容对于理解学术资源的获取和使用规则非常重要，例如，大学图书馆如何通过许可证为学生和研究人员提供资源支持。

这一页讲的是人工智能使用全文内容的版权法律与图书馆许可。主要内容包括新西兰版权法的例外情况以及文本挖掘项目需要的许可谈判。

这一页讲的是人工智能（AI）使用全文内容时涉及的版权法律和图书馆许可问题。首先，新西兰版权法（NZ Copyright Act）允许在公平使用（fair dealings）的范围内，为个人研究或学习制作副本。这意味着与封闭型AI（closed AI）共享文章可能受到这一例外保护。封闭型AI指的是不会将提交的数据用于训练或与第三方共享的工具，因此使用时需检查工具的使用条款和隐私政策。其次，关于图书馆许可，大学可能因版权例外而避免法律责任，但如果超出许可范围，出版商有权取消大学对数据库的访问权限。因此，文本挖掘项目需要研究团队与出版商之间单独协商许可，例如 IEEE Xplore 提供的文本和数据挖掘（Text and Data Mining, TDM）选项。这些内容强调了在使用AI进行研究时，遵守版权规定和许可协议的重要性，以避免法律和资源访问问题。

这一页讲的是筛选和数据提取的建议，包括限制上传、避免文本上传时的风险，以及验证信息的准确性。

这一页讲的是筛选和数据提取的建议，主要强调了三个方面。首先，建议限制上传内容，并尽量使用封闭系统以避免用户数据被重复利用，这样可以保护隐私并减少数据泄露风险。其次，提到可以在不上传文本的情况下询问文章相关内容，但需要注意这样做可能会导致更高的“幻觉风险”，即生成的回答可能不准确或偏离实际内容。最后，特别强调了验证（verify）总结或提取的信息的重要性，这一步可以确保数据的准确性和可靠性，避免因错误信息而导致决策失误。例如，在文献综述中，如果提取的研究结论未经核实，可能会影响学术成果的可信度。因此，这些建议对于提高数据处理的安全性和质量非常重要。

这一页讲的是评估 AI 应用场景的适用性，重点包括明确应用目的、任务选择、工具评估及其对研究者发展的影响。

这一页讲的是如何评估 AI 在具体应用场景中的适用性。首先，需要明确应用的目的，并判断是否符合相关规定和学科标准，例如是否遵循特定领域的规范。其次，要确定在文献综述中具体考虑使用 AI 的任务是什么，例如数据分析、信息提取等。然后，需要评估是否有适合该任务的工具，这一点将在下一页进一步讨论。除此之外，还要分析使用 AI 对研究者学习和技能发展的影响，比如对学科知识、批判性思维和沟通能力的潜在影响。最后，需权衡使用 AI 的潜在好处、风险和成本，例如提高效率与可能的误用风险。这些问题帮助研究者判断 AI 是否适合其应用场景。

这一页讲的是工具评估的关键问题，包括适用性、数据来源、输入数据类型、服务条款和政策一致性。

这一页讲的是如何评估一个工具是否适合使用。首先，需要判断工具是否符合你的审查方法和严格程度（review method and level of rigour）。其次，要检查工具使用的数据来源是否全面、高质量且无偏见（data source）。然后，考虑你输入到工具中的数据类型以及是否需要使用大学批准的工具，并参考数据分类标准（Data Classification Standard）和人工智能入门指南（Getting started with AI），以明确数据共享的时间和地点。接着，核查服务条款，确保工具对输入数据的使用方式符合授权权限，例如订阅文章上传是否受图书馆许可条款限制。最后，确认工具的工作方式是否与机构、出版商和国家政策一致。这些问题帮助用户判断工具是否适合特定的研究需求和环境。

这一页讲的是如何评估 AI 输出的质量，提出了多个关键问题，包括准确性、证据支持、偏差和后续验证步骤。

这一页讲的是评估 AI 输出的质量，提出了一系列问题帮助判断输出是否高质量。首先，需要检查信息是否基于可信来源准确无误，以及所有声明是否有可靠证据支持并正确引用。其次，评估输出是否包含“幻觉”或虚假信息，并思考如何验证其准确性。此外，要判断输出是否真实反映研究问题或个人观点，还是显得通用化或受到 AI 的偏见影响。接着，关注输出结果与研究问题的相关性，以及是否符合纳入标准。同时，需要检查列表是否全面，关键论文或概念是否遗漏，并考虑选择、排名或训练数据中的偏差是否导致结果不具代表性，以及如何减轻或消除这些偏差。最后，确保总结或数据提取是否准确反映原始论文，并规划下一步行动以进一步验证和扩展输出。这些问题旨在帮助学术研究者更好地评估和使用 AI 工具的结果。

这一页讲的是如何引用生成式 AI 工具 (GenAI tools)。重点包括当前的引用指南和一个相关链接。

这一页讲的是如何引用生成式 AI 工具 (GenAI tools)。幻灯片强调了根据不同的引用风格 (referencing style)，需要遵守的当前引用指南。这些指南帮助用户在学术或专业写作中正确地标明生成式 AI 工具的使用来源，以确保透明性和学术诚信。此外，页面提供了一个链接 (https://auckland.libguides.com/referencing-generative-ai-tools)，引导用户访问详细的引用规则和示例。这个链接可能包括如何在不同的引用格式中，例如 APA 或 MLA，正确地记录生成式 AI 工具的使用。引用生成式 AI 工具的重要性在于，它能够让读者明确了解哪些内容是由工具生成的，从而避免误解或抄袭行为。例如，如果在论文中使用了 ChatGPT 生成的内容，正确引用可以表明这些内容的来源和工具的角色。

这一页讲的是文献综述的结构，包括引言（Introduction）、正文（Body）、结论（Conclusion）以及摘要（Abstract）。

这一页讲的是文献综述的结构，它主要分为四个部分：引言（Introduction）、正文（Body）、结论（Conclusion）和摘要（Abstract）。引言部分通常用于介绍研究背景、问题陈述以及文献综述的目的，帮助读者理解研究的意义。正文部分是文献综述的核心，包含对相关研究的详细分析和比较，可以按照主题、时间线或方法进行组织。结论部分总结主要发现，指出研究的空白或未来的研究方向。最后，摘要是对整个文献综述的简要概述，通常用于快速传递核心信息。这种结构有助于逻辑清晰地呈现研究成果，确保读者能够系统地理解相关领域的研究进展和问题。

这一页讲的是文献综述的结构，包括引言、主体和结论。重点在于如何介绍主题的重要性、综述的目的以及与现有研究的对比。

这一页讲的是文献综述的结构，分为三个主要部分：引言（Introduction）、主体（Body）和结论（Conclusion）。引言部分需要对主题进行广泛介绍，解释为什么这个主题重要（important），并明确综述的目的（aim/purpose）。此外，还需讨论综述如何与现有的研究形成对比（contrast），尤其是针对较大范围的调查。在主体部分，需要详细说明综述的范围和结构（scope/structure），包括关键点和具体章节安排。这种结构化的方式有助于清晰地表达研究的背景、目标和贡献。比如，如果综述的是人工智能领域的最新技术，可以在引言中说明技术发展的重要性，在主体中分章节讨论不同技术的进展，最后在结论中总结这些技术的未来方向。

这一页讲的是文献综述的结构，包括引言、主体和结论三部分。主体需逻辑清晰且连贯，并包含准确的引用和参考文献。

这一页讲的是文献综述的结构，主要分为引言（Introduction）、主体（Body）和结论（Conclusion）三部分。文献综述的主体部分需要进行文献的分析、讨论和对比（analysis/discussion/contrasting），以展示研究领域的现状和不同观点。整个综述必须以一种逻辑清晰且连贯的方式组织，这种结构通常在引言中进行概述。此外，文献综述还需要包含准确且相关的引用和参考文献（accurate and relevant citations and references），以确保内容的可信性和学术性。例如，在综述中可以引用一篇关键论文来支持某个观点，同时对比另一篇论文的不同结论，从而帮助读者全面理解研究问题。

这一页讲的是文献综述的结构，包括引言、正文和结论，并强调没有固定的结构方式。

这一页讲的是文献综述（literature review）的结构。主要部分包括引言（Introduction）、正文（Body）和结论（Conclusion），有时还可以加一个初步部分介绍一般概念。文献综述的结构没有单一的标准方式，具体取决于综述的目标或目的。例如，可以按时间顺序（Chronological order）组织内容，从历史发现到最新研究；也可以按相似的论点或研究结果分组（Group methods by similar arguments or findings）；或者按相似的子主题分组，同时在子主题内对比不同的方法（Group methods by similar sub-topics with contrasting methods within the sub-topics）。这些方法的选择取决于综述的具体需求和研究内容的特点。综述结构的灵活性使得作者可以根据研究重点和领域特点来组织材料，从而更好地支持研究目的。

这一页讲的是文献综述的结构，包括引言、正文和结论。强调分析文献的重要性，描述关键发现，并讨论主题、理解差距和分歧点。

这一页讲的是文献综述的结构，分为四个主要部分：引言（Introduction）、正文（Body）、结论（Conclusion）以及摘要（Abstract）。文献综述的核心是分析（analyse）而不是简单罗列和描述不同文献的发现。分析的目的是帮助读者理解研究背景和文献之间的关系。同时，正文部分需要对关键发现（key findings）进行描述，以提供必要的上下文。此外，还应包括对主要主题（key themes）、理解上的差距（gaps in understanding）、以及不同文献之间分歧点（points of disagreement）的分析。这些内容能够帮助读者全面了解相关领域的研究现状和争议点。例如，在综述中可以讨论某一领域中不同研究对某个问题的不同观点，从而揭示研究中的空白和未来的研究方向。

这一页讲的是文献综述的结构，重点介绍了引言、主体和结论部分的内容安排。

这一页讲的是文献综述的结构，主要分为引言（Introduction）、主体（Body）和结论（Conclusion）。在结论部分，需要展示如何实现综述的目标和目的（aim/purpose），总结讨论的关键点（key points），并且探讨知识的广泛意义（implications of this knowledge），提出对未来研究的建议（recommendations for future studies/research）。此外，建议采用“从具体到广泛”（Start specific and finish broad）的方式组织内容。这种结构有助于清晰表达研究的逻辑和价值，同时为后续研究提供启发和方向。

这一页讲的是文献综述的结构，重点是结论部分的写作规范，包括避免新信息和不使用文内引用。

这一页讲的是文献综述（literature review）的结构，包括引言（Introduction）、主体（Body）和结论（Conclusion）三个主要部分，还提到摘要（Abstract）。重点强调了结论部分的写作规范：第一，不应包含新的信息，而是要总结和强调前面章节中提到的关键点；第二，不要使用文内引用（in-text citations）。这些规范的目的是确保结论部分简洁明了，专注于总结和强调核心内容，而不是引入新的讨论或复杂性。例如，在撰写结论时，可以简单地回顾研究中发现的主要趋势或观点，而不是再引入新的数据或参考文献。这样可以帮助读者快速抓住重点，同时保持文献综述的逻辑性和结构性。

这一页讲的是文献综述的大纲示例，重点包括介绍、主题分析和结论。主要内容包括如何组织主题、分析研究结果以及总结文献的贡献和不足。

这一页讲的是文献综述的大纲示例，分为几个主要部分：第一部分是介绍，强调研究主题的重要性及其背景，并提出论点或问题陈述。第二部分是主题分析（Theme A），详细讨论主题的特点，包括共性、差异和细微差别。它还通过具体研究（如Campos 2016和Sung 2015）展示如何分析研究问题、方法、参与者和相关发现，并探讨研究之间的共性和差异。第三部分是其他主题（Theme B），重复类似的分析过程。第四部分是结论部分，评估现有文献的贡献、优势、弱点以及研究的下一步方向。这部分强调了如何提出明确的研究建议，包括填补空白和解决弱点。幻灯片右侧的评论框提供了关于如何撰写研究分析的建议，避免简单列举研究。整体结构帮助学生理解如何系统性地组织和分析文献综述。

这一页讲的是文献综述的结构，包括引言、主体和结论。文献综述应提供内容概述，帮助读者快速判断其研究相关性。

这一页讲的是文献综述的结构，主要包括三个部分：引言（Introduction）、主体（Body）和结论（Conclusion）。文献综述的目的是为读者提供一个内容概述（overview of the review content），并帮助读者快速判断综述是否与其研究相关。这一结构还应包含以下内容：第一，简要的背景信息（brief background information），包括综述所解决的知识空白和差异；第二，综述范围和目的的说明（statement about the scope and purpose）；第三，主要发现的简要陈述及其与更广泛背景的关联（brief statement of the main findings and their broader context）。例如，在撰写综述时，可以先概述研究领域的现状，再指出存在的知识空白，最后总结综述的主要贡献。这种结构有助于提升文献综述的逻辑性和实用性。

这一页讲的是视觉领域的 Transformers 和概念漂移适应的综述。主要内容包括 Transformers 在视觉任务中的应用，以及概念漂移的定义、处理方法和研究方向。

这一页讲的是视觉领域的 Transformers 和概念漂移适应的综述。左侧部分介绍了 Transformers 模型在视觉任务中的应用及其优势。Transformers 能处理多模态数据（如图像、视频、文本和语音），具有高效的并行处理能力和扩展性，适用于大规模网络和数据集。文中提到其关键技术包括自注意力机制（self-attention）、双向编码器（bidirectional encoders）等，并列举了应用场景，如图像分类、目标检测、视频处理和 3D 分析等。右侧部分讨论了概念漂移（concept drift），即输入数据与目标变量之间关系随时间变化的问题。该综述分析了应对概念漂移的策略，包括自适应学习过程、算法分类和评估方法，并提供了实际应用的示例。此研究旨在为研究人员和实践者提供全面的参考，推动相关领域的发展。这两部分内容对计算机视觉和机器学习领域的研究具有重要意义，分别强调了 Transformers 的广泛应用潜力和概念漂移适应的挑战与解决方案。

这一页讲的是5月10日的交付任务，主要是文献综述的初步大纲，包括摘要、简介和章节结构。

这一页讲的是5月10日需要提交的文献综述初步大纲。具体要求包括：第一，撰写一个简短的摘要，字数范围在150到250字之间；第二，准备一份简短的介绍，长度在1到1.5页之间；第三，规划文献综述主体部分的章节和子章节结构。这一阶段不需要填写具体内容或撰写结论，这些将在最终报告中完成。此外，摘要、介绍和结构可以在最终报告中进行修改。最后，文档需以PDF格式提交，并建议采用IEEE参考格式。这些要求旨在帮助学生逐步完成文献综述的框架，为后续深入研究和报告撰写打好基础。