本文探讨了机器学习在能效调度中的应用，提出多种策略以减少预测误差并提高调度效率。研究涵盖作业调度和医学影像诊断，强调预测成本对调度系统的影响，并设计新型在线学习算法以优化性能。实验结果表明，所提方法在处理不确定性时具有鲁棒性，能够实现性能提升。