该文综述了变分自编码器（VAE）在生存分析、随机动力系统预测、轨迹预测、强化学习、时序数据生成及交通预测等领域的应用。研究提出SAVAE等方法，可处理高维、异构、缺失及截尾数据，实现数据插补与合成患者数据生成；并利用潜变量推断、无味采样、层级潜结构等改进模型，提升预测准确度与可解释性，在多项挑战中表现优异。