本文探讨了利用自我监督学习和优化理论，从不足的数据中构建强健模型的方法。研究了多环境下的预测、置信区间构建及错误检测技术，展示了新方法在分类器决策中的应用及有效性，并通过因果建模减轻算法偏差，提升模型的公平性和解释性。

该研究提出了一种基于优化理论和深度强化学习的联合设计控制和通信系统的框架，旨在实现最小化功耗目标。通过组合优化理论和深度强化学习两个阶段，该方法在大量模拟实验中表现出优于其他方法的性能，接近最优性能且复杂度较低。