提出了一种目标导向的注意网络（TDANet），用于学习具有零 - shot 能力的端到端目标导向视觉导航策略，并通过在 AI2-THOR 环境中进行的大量实验验证了 TDANet 的导航性能，其在未见过的场景和目标对象上表现出较高的导航成功率和成功率加权长度，优于其他最先进的模型。

提出了一种基于时间去噪卷积神经网络和注意力机制的故障诊断方法，能够在噪声环境中改善故障诊断性能，并通过对 CWRU 数据集和真实飞机传感器故障数据集的评估表明，在噪声环境下，该方法在诊断准确度方面明显优于现有的深度学习方法。