电力系统状态估计面临着不同类型的异常。这些可能包括由总测量错误或通信系统故障引起的不良数据。根据实施的状态估计方法，负载或发电的突然变化可以视为异常。此外，将电网视为网络物理系统，状态估计变得容易受到虚假数据注射攻击的影响。现有的异常分类方法无法准确对上述三种异常进行分类（区分），尤其是在歧视突然的负载变化和虚假数据注入攻击时。本文提出了一种用于检测异常存在，对异常类型进行分类并识别异常起源的新算法更改或通过错误数据注入攻击针对的状态变量。该算法结合了分析和机器学习（ML）方法。第一阶段通过组合$ \ chi^2 $检测指数来利用一种分析方法来检测异常存在。第二阶段利用ML进行异常类型的分类和其来源的识别，特别是指突然负载变化和错误数据注射攻击的歧视。提出的基于ML的方法经过训练，可以独立于网络配置，该网络配置消除了网络拓扑变化后算法的重新训练。通过在IEEE 14总线测试系统上实施拟议的算法获得的结果证明了拟议算法的准确性和有效性。
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交替的电流（AC）偶然受限的最佳功率流（CC-OPF）问题解决了发电不确定性下发电和交付的经济效率。由于可再生能源量大量，后者是现代电网的内在固有的。尽管取得了学术上的成功，但AC CC-OPF问题是高度非线性和计算要求的，这限制了其实际影响。为了改善AC-OPF问题的复杂性/准确性权衡，本文提出了一种快速数据驱动的设置，该设置使用稀疏和混合的高斯流程（GP）框架，以模拟具有输入不确定性的功率流程方程。我们提倡通过数值研究对拟议方法的效率，而与最新方法相比，多个IEEE测试用例的效率快两倍，更准确。
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近年来，电力发电已导致美国超过四分之一的温室气体排放。将大量的可再生能源整合到电网中可能是减少电网中碳排放并减缓气候变化的最易于使用的方法。不幸的是，风和太阳能等最容易获得的可再生能源是高度波动的，因此给电网操作带来了很多不确定性，并挑战了现有的优化和控制政策。偶然受限的交流电（AC）最佳功率流（OPF）框架找到了最低成本生成的调度，以保持较低的概率将电网操作保持在安全限制之内。不幸的是，AC-OPF问题的偶然性约束扩展是非登记，计算挑战性的，需要了解系统参数以及有关可再生分布行为的其他假设。已知的线性和凸近似于上述问题，尽管可以进行操作，但对于操作实践来说太保守了，并且不考虑系统参数的不确定性。本文提出了一种基于高斯流程（GP）回归以缩小此差距的替代数据驱动方法。 GP方法学习了一个简单但非凸的数据驱动的近似值，可以包含不确定性输入的交流功率流程。然后，通过考虑输入和参数不确定性，将后者用于有效地确定CC-OPF的解。在众多IEEE测试案例中，说明了使用不同近似值的GP不确定性传播的拟议方法的实际效率。
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图像质量评估的计算机视觉模型（IQA）预测了通用图像降解的主观效果，例如人工制品，模糊，不良的曝光或颜色。现有IQA数据集中面部图像的稀缺性（低于10 \％）限制了准确过滤低质量的面部图像或指导面部图像处理的CV模型所需的IQA的精度，例如超分辨率，图像增强和生成。在本文中，我们首先介绍了迄今为止最大的注释IQA数据库，其中包含20,000个人体面孔（比所有现有的面孔的额定数据集大），在高度多样化的情况，质量水平和失真水平和变形类型中。基于数据库，我们进一步提出了一种新颖的深度学习模型，该模型重新塑造了生成的先验特征，以预测主观的面部质量。通过利用训练有素的生成模型中编码的丰富统计数据，我们获得了图像的生成性先验信息，并将其作为潜在参考，以促进盲目的IQA任务。实验结果证明了拟议模型在面部IQA任务上的出色预测准确性。
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尽管最近通过剩余网络的代表学习中的自我监督方法取得了进展，但它们仍然对ImageNet分类基准进行了高度的监督学习，限制了它们在性能关键设置中的适用性。在MITROVIC等人的现有理论上洞察中建立2021年，我们提出了RELICV2，其结合了明确的不变性损失，在各种适当构造的数据视图上具有对比的目标。 Relicv2在ImageNet上实现了77.1％的前1个分类准确性，使用线性评估使用Reset50架构和80.6％，具有较大的Reset型号，优于宽边缘以前的最先进的自我监督方法。最值得注意的是，RelicV2是使用一系列标准Reset架构始终如一地始终优先于类似的对比较中的监督基线的第一个表示学习方法。最后，我们表明，尽管使用Reset编码器，Relicv2可与最先进的自我监控视觉变压器相媲美。
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我们介绍了用于有效索引字符串的RadixStringsPline（RSS）学习索引结构。RSS是一个基数树，每个索引固定数量的字节。RSS方法或超过传统字符串索引的性能，同时使用7-70 $ \ times $少的内存。RSS通过使用最小的字符串前缀来实现这一目标，以充分区分数据与索引整个字符串的大多数探测方法不同的数据。此外，RSS的界限错误性质加速了最后一英里的搜索，也可以启用内存有效的哈希表查找加速器。我们对艺术和热门的几个真实弦乐数据集进行基准RSS。我们的实验表明，这种研究线可能对未来的内存密集型数据库应用有望。
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适应性系统的成功的核心是他们能够解释来自环境的信号并相应地响应 - 他们充当与周围环境的代理商。当能够执行越来越复杂的策略时，这种试剂通常更好地执行。这具有成本：代理必须从过去的经历中召回的信息越多，所需的内存就越多。在这里，我们研究了能够进行量子信息处理的代理的力量。我们发现最常普遍的形式需要采用量子代理来最大限度地提高内存压缩优势，并提供一种系统的编码记忆状态的系统方法。我们显示这些编码可以表现出相对于记忆最小古典代理商的极其有利的缩放优势，特别是当必须在过去越来越远的情况下保留信息时的信息。
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