尽管深层神经网络在各种任务中取得了巨大的成功，但它们不断增加的规模也为部署带来了重要的开销。为了压缩这些模型，提出了知识蒸馏将知识从笨拙（教师）网络转移到轻量级（学生）网络中。但是，老师的指导并不总是改善学生的概括，尤其是当学生和老师之间的差距很大时。以前的作品认为，这是由于老师的高确定性，导致更难适应的标签。为了软化这些标签，我们提出了一种修剪方法，称为预测不确定性扩大（PRUE），以简化教师。具体而言，我们的方法旨在减少教师对数据的确定性，从而为学生产生软预测。我们从经验上研究了提出的方法通过在CIFAR-10/100，Tiny-Imagenet和Imagenet上实验的实验的有效性。结果表明，接受稀疏教师培训的学生网络取得更好的表现。此外，我们的方法允许研究人员从更深的网络中提取知识，以进一步改善学生。我们的代码公开：\ url {https://github.com/wangshaopu/prue}。

As an efficient way to integrate multiple distributed energy resources and the user side, a microgrid is mainly faced with the problems of small-scale volatility, uncertainty, intermittency and demand-side uncertainty of DERs. The traditional microgrid has a single form and cannot meet the flexible energy dispatch between the complex demand side and the microgrid. In response to this problem, the overall environment of wind power, thermostatically controlled loads, energy storage systems, price-responsive loads and the main grid is proposed. Secondly, the centralized control of the microgrid operation is convenient for the control of the reactive power and voltage of the distributed power supply and the adjustment of the grid frequency. However, there is a problem in that the flexible loads aggregate and generate peaks during the electricity price valley. The existing research takes into account the power constraints of the microgrid and fails to ensure a sufficient supply of electric energy for a single flexible load. This paper considers the response priority of each unit component of TCLs and ESSs on the basis of the overall environment operation of the microgrid so as to ensure the power supply of the flexible load of the microgrid and save the power input cost to the greatest extent. Finally, the simulation optimization of the environment can be expressed as a Markov decision process process. It combines two stages of offline and online operations in the training process. The addition of multiple threads with the lack of historical data learning leads to low learning efficiency. The asynchronous advantage actor-critic with the experience replay pool memory library is added to solve the data correlation and nonstatic distribution problems during training.

Three-phase PWM voltage-source rectifier (VSR) systems have been widely used in various energy conversion systems, where current sensors are the key component for state monitoring and system control. The current sensor faults may bring hidden danger or damage to the whole system; therefore, this paper proposed a random forest (RF) and current fault texture feature-based method for current sensor fault diagnosis in three-phase PWM VSR systems. First, the three-phase alternating currents (ACs) of the three-phase PWM VSR are collected to extract the current fault texture features, and no additional hardware sensors are needed to avoid causing additional unstable factors. Then, the current fault texture features are adopted to train the random forest current sensor fault detection and diagnosis (CSFDD) classifier, which is a data-driven CSFDD classifier. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by simulation experiments. The result shows that the current sensor faults can be detected and located successfully and that it can effectively provide fault locations for maintenance personnel to keep the stable operation of the whole system.

High order structures (cavities and cliques) of the gene network of influenza A virus reveal tight associations among viruses during evolution and are key signals that indicate viral cross-species infection and cause pandemics. As indicators for sensing the dynamic changes of viral genes, these higher order structures have been the focus of attention in the field of virology. However, the size of the viral gene network is usually huge, and searching these structures in the networks introduces unacceptable delay. To mitigate this issue, in this paper, we propose a simple-yet-effective model named HyperSearch based on deep learning to search cavities in a computable complex network for influenza virus genetics. Extensive experiments conducted on a public influenza virus dataset demonstrate the effectiveness of HyperSearch over other advanced deep-learning methods without any elaborated model crafting. Moreover, HyperSearch can finish the search works in minutes while 0-1 programming takes days. Since the proposed method is simple and easy to be transferred to other complex networks, HyperSearch has the potential to facilitate the monitoring of dynamic changes in viral genes and help humans keep up with the pace of virus mutations.

电力电子转换器已被广泛用于航空航天系统，直流传输，分布式能源，智能电网等，电源电子转换器的可靠性一直是学术界和行业的热点。执行电力电子转换器开放电路故障和智能故障诊断以避免次要故障，减少操作和维护成本，并提高电力电子系统的可靠性，这一点很重要。首先，分析和总结电力电子转换器的故障特征。其次，对电源电子转换器中的一些基于AI的故障诊断方法和应用示例进行了审查，并提出了基于随机森林和瞬态故障特征的故障诊断方法，用于三相功率电子转换器。最后，指出了未来的研究挑战和基于AI的故障诊断方法的方向。

问答（QA）在回答定制域中的问题方面表现出了令人印象深刻的进展。然而，域的适应性仍然是质量检查系统最难以捉摸的挑战之一，尤其是当质量检查系统在源域中训练但部署在不同的目标域中时。在这项工作中，我们调查了问题分类对质量检查域适应的潜在好处。我们提出了一个新颖的框架：问题回答的问题分类（QC4QA）。具体而言，采用问题分类器将问题类分配给源数据和目标数据。然后，我们通过伪标记以自我监督的方式进行联合培训。为了优化，源和目标域之间的域间差异通过最大平均差异（MMD）距离降低。我们还最大程度地减少了同一问题类别的质量质量适应性表现的QA样本中的类内部差异。据我们所知，这是质量检查域适应中的第一部作品，以通过自我监督的适应来利用问题分类。我们证明了拟议的QC4QA的有效性，并在多个数据集上针对最先进的基线进行了一致的改进。

尽管最近在改善错误信息检测系统的性能方面取得了进展，但在看不见的领域中进行错误信息进行分类仍然是一个难以捉摸的挑战。为了解决这个问题，一种常见的方法是引入域名评论家并鼓励域不变的输入功能。但是，早期的错误信息通常证明了针对现有的错误信息数据（例如，COVID-19数据集中的类不平衡）的条件和标签转移，这使得这种方法在检测早期错误信息方面的有效性较小。在本文中，我们提出了早期错误信息检测（CANMD）的对比适应网络。具体而言，我们利用伪标签来生成高信心的目标示例，用于与源数据的联合培训。我们还设计了标签校正成分，以估算和校正源和目标域之间的标签移动（即类先验）。此外，对比度适应损失已集成在目标函数中，以减少类内部差异并扩大阶层间差异。因此，改编的模型学习了校正的类先验和两个域之间不变的条件分布，以改善目标数据分布的估计。为了证明所提出的CANMD的有效性，我们研究了Covid-19的早期错误信息检测的案例，并使用多个现实世界数据集进行了广泛的实验。结果表明，与最先进的基线相比，CANMD可以有效地将错误信息检测系统适应不见的Covid-19目标域，并有显着改进。

强化学习（RL）技术在许多具有挑战性的任务中引起了极大的关注，但是当应用于现实世界问题时，它们的性能急剧恶化。已经提出了各种方法，例如域随机化，以通过不同的环境设置下的培训代理来应对这种情况，因此在部署过程中可以将它们推广到不同的环境。但是，它们通常不包含与代理人正确相互作用的潜在环境因素信息，因此在面对周围环境变化时可能会过于保守。在本文中，我们首先将适应RL中的环境动态的任务形式化为使用上下文Markov决策过程（CMDP）的概括问题。然后，我们在上下文RL（AACC）中提出了不对称的参与者 - 作为处理此类概括任务的端到端参与者的方法。我们在一系列模拟环境中证明了AACC对现有基线的性能的基本改进。

基于自动编码器的深度子空间聚类（DSC）广泛用于计算机视觉，运动分割和图像处理。但是，它在自我表达的矩阵学习过程中遇到了以下三个问题：由于简单的重建损失，第一个对于学习自我表达权重的信息较小；第二个是与样本量相关的自我表达层的构建需要高计算成本。最后一个是现有正规化条款的有限连接性。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一个新颖的模型，名为“自我监督的深度”子空间聚类（S $^{3} $ CE）。具体而言，S $^{3} $ CE利用了自我监督的对比网络，以获得更加繁荣的特征向量。原始数据的局部结构和密集的连接受益于自我表达层和附加熵 - 标准约束。此外，具有数据增强的新模块旨在帮助S $^{3} $ CE专注于数据的关键信息，并通过光谱聚类来提高正面和负面实例的聚类性能。广泛的实验结果表明，与最先进的方法相比，S $^{3} $ CE的出色性能。

预测中小型企业（SME）的破产风险（SME）是金融机构在做出贷款时的重要一步。但是，金融和AI研究领域的现有研究倾向于仅考虑企业内风险或传染性风险，而忽略了它们的相互作用和组合效应。这项研究首次考虑了在破产预测中的风险及其共同影响。具体而言，我们首先根据其风险内学习的统计学意义企业风险指标提出了企业内风险编码器。然后，我们根据企业关系信息从企业知识图中提出了一个企业传染风险编码器，以进行其传染风险嵌入。特别是，传染风险编码器既包括新提出的高图神经网络和异质图神经网络，这些神经网络可以在两个不同方面建模传播风险，即基于超系统的常见风险因素和直接扩散的风险。为了评估该模型，我们收集了SME上的现实世界多源数据数据，并构建了一个名为SMESD的新型基准数据集。我们提供对数据集的开放访问权限，该数据集有望进一步促进财务风险分析的研究。针对十二个最先进的基线的SMESD实验证明了拟议模型对破产预测的有效性。