Microgrids（MGS）是未来的缩小能量系统的重要参与者，其中许多智能的东西（物联网）设备在智能电网中的能量管理中相互作用。虽然MG能源管理有许多作品，但大多数研究都假设了一个完美的通信环境，其中不考虑通信故障。在本文中，我们将MG视为具有IOT设备的多智能传播环境，其中AI代理与其同行交换信息以进行协作。但是，由于通信故障或分组丢失，协作信息可能会丢失。这些事件可能会影响整个MG的操作。为此，我们提出了一种多种子体贝叶斯深增强学习（BA-DRL）方法，用于MG能量管理下的通信故障。我们首先定义多个代理部分观察到的马尔可夫决策过程（MA-POMDP）来描述在通信失败下的代理商，其中每个代理人可以更新其对同龄人的行动的信念。然后，我们在BA-DRL中应用用于Q值估计的双深度Q学习（DDQN）架构，并提出了基于信念的相关性平衡，用于多助剂BA-DRL的关节动作选择。最后，仿真结果表明，BA-DRL对供电不确定度和通信故障不确定性强大。 BA-DRL的奖励比NASH Deep Q-Learning（NASH-DQN）和乘法器（ADMM）的交替方向方法分别在1％的通信失效概率下进行4.1％和10.3％。
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深度学习模型已使高维功能MRI（fMRI）数据的分析能够跃升。然而，许多以前的方法对各种时间尺度的上下文表示次优敏感。在这里，我们提出了螺栓，这是一种血氧级依赖性变压器模型，用于分析多变量fMRI时间序列。螺栓利用了一系列具有新型融合窗户注意机制的变压器编码器。编码是在时间序列中在时间重叠的窗口上执行的，以捕获本地表示。为了暂时地集成信息，在每个窗口中的基本令牌和来自附近窗口的边缘令牌之间计算交叉窗口的注意力。要逐渐从本地表示，窗口重叠的程度以及边缘令牌的数量在整个级联反应中逐渐增加。最后，采用了一种新颖的跨窗口正则化来使整个时间序列之间的高级分类特征对齐。大规模公共数据集的全面实验证明了螺栓与最先进方法的出色性能。此外，解释性分析以确定具有里程碑意义的时间点和区域，这些时间点和区域最大程度地促进模型的决策证实了文献中突出的神经科学发现。
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我们展示了哈萨克克坦命名实体识别的数据集的开发。该数据集是在哈萨克公开可用的注释Corpora的情况下建立的，以及包含简单但严谨的规则和示例的注释指南。基于IOB2计划的数据集注释是在第一个作者的监督下由两个本土哈萨克演讲者进行电视新闻文本。生成的数据集包含112,702个句子和25个实体类的136,333注释。最先进的机器学习模型自动化哈萨克人命名实体识别，具有最佳性能模型，在测试集上实现了97.22％的精确匹配。用于培训模型的注释数据集，指南和代码可从HTTPS://github.com/kaznerd自由下载4.0许可。
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在机电一体化的IEEE / ASME交易上发布，DOI：10.1109 / TMECH.2021.3100150。理想情况下，需要精确的传感器测量来实现机电系统的闭环控制中的良好性能。因此，传感器故障将阻止系统正常工作，除非采用容错控制（FTC）架构。作为非线性系统的基于模型的FTC算法通常是具有挑战性的设计，本文基于深度学习的传感器故障存在于FTC的新方法。所考虑的方法用单个反复性神经网络替换故障检测和隔离和控制器设计的阶段，其在给定的时间窗口中具有过去的传感器测量值作为输入，以及控制变量的当前值作为输出。该端到端的深FTC方法应用于由球形倒立摆的机电调整系统，其构造通过反应轮改变，又通过电动机致动。模拟和实验结果表明，该方法可以处理连杆位置/速度传感器中发生的突然故障。提供的补充材料包括现实世界实验和软件源代码的视频。
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