消费者和生产商参与需求响应计划的智能电网有所增加，从而降低了电力系统的投资和运营成本。同样，随着可再生能源的出现，电力市场变得越来越复杂和不可预测。为了有效地实施需求响应计划，预测电力的未来价格对于电力市场的生产商至关重要。电价非常波动，在各种因素的影响下发生变化，例如温度，风速，降雨，商业和日常活动的强度等。因此，将影响因素视为因变量可以提高预测的准确性。在本文中，根据门控复发单元提出了电价预测模型。电负荷消耗被认为是该模型中的输入变量。电价中的噪音严重降低了分析的效率和有效性。因此，将自适应降噪的减少器集成到模型中以减少降噪。然后，SAE用于从售电价中提取功能。最后，馈入GRU以训练预测变量。实际数据集上的结果表明，所提出的方法可以在预测电价方面有效地执行。
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深度神经网络用于图像识别任务（例如预测笑脸）的性能会以代表性不足的敏感属性类别降低。我们通过基于人口统计学奇偶校验，均衡赔率和新型的联合会措施的批估计估计来引入公平意识的正规化损失来解决这个问题。对Celeba，UTKFACE和SIIM-ISIC黑色素瘤分类挑战的面部和医学图像进行的实验表明，我们提出的公平性损失对偏置缓解的有效性，因为它们可以改善模型公平，同时保持高分类性能。据我们所知，我们的工作是首次尝试将这些类型的损失纳入端到端培训方案，以减轻视觉属性预测指标的偏见。我们的代码可在https://github.com/nish03/fvap上找到。
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