请用中文完成下面的要求：Write a plan on how to do Continual QMS Improvement based on Measurement in a project.

持续质量管理改进计划基于项目中的测量

1. 确定测量指标：
- 确定关键绩效指标（KPIs），这些指标可以帮助衡量项目的质量水平。
- 选择适当的测量方法和工具，以便能够准确地收集和分析数据。

2. 数据收集和分析：
- 定期收集项目相关的质量数据，并确保数据的准确性和可靠性。
- 使用统计工具和技术对数据进行分析，以了解当前质量状况和趋势。

3. 识别问题和机会：
- 基于数据分析结果，识别项目中存在的问题和改进机会。
- 确定这些问题和机会的优先级，以便能够合理地分配资源进行改进。

4. 制定改进计划：
- 针对每个识别出的问题和机会，制定具体的改进计划。
- 确定改进目标、策略、行动计划和时间表，并分配责任人负责执行。

5. 实施改进行动：
- 根据制定的改进计划，对项目中的问题进行逐步改进。
- 确保所有改进行动按计划执行，并跟踪其进展和效果。

6. 监控和评估：
- 定期监控改进行动的执行情况，并收集相关的数据。
- 评估改进行动的效果和影响，并与预期目标进行对比。

7. 持续改进：
- 基于监控和评估的结果，对改进计划进行调整和优化。
- 持续推动质量管理改进的循环，确保项目的质量不断提升。

以上是基于测量的持续质量管理改进计划的一般步骤。根据具体项目的情况，可能需要进行适当的调整和定制化。

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AttributeError: module 'continual' has no attribute 'Sequential'

AttributeError: modulecontinual' has no attribute 'Sequential'是错误提示，意味着在continual模块中没有名为Sequential的属性。这通常发生在你尝试使用ual模块中不存在的类或函数时可能的原因是：
1. 你可能没有正确导入continual模块。请确保你已经正确安装了模块，并使用正确的导入语句。
2. 你可能在continual模块中使用了错误的类或函数名称。请检查你的代码确保你正在使用正确的类或函数名称。

如果你需要具体的帮助，请提供更多于你的代码和使用情况的信息这样我才能给出更准确的解答。

plop: learning without forgetting for continual semantic segmentation

“b'plop: 无遗忘的连续语义分割学习”是一种新型的机器学习方法，旨在实现在不断变化的场景下进行语义分割的持久性学习，避免遗忘之前获取的信息。该方法使用增量学习并设计了一个可调节的遗忘阈值，从而更好地适应现实世界中变化的条件。