混合多智能体系统是将不同类型的智能体结合在一起以协作解决复杂问题的计算框架。这些智能体可以是自主软件实体、机器人，甚至是参与合作或竞争以实现特定目标的人类参与者。“混合”一词表明该系统整合了多种方法论，例如反应式和深思熟虑的策略，使其能够更

处理丢失的数据从预处理开始。插补方法，例如用平均值，中位数或模式替换缺失值，或使用KNN插补等高级技术，在训练之前填补数据集中的空白。 神经网络可以使用在计算过程中忽略特定输入的掩蔽层直接处理丢失的数据。对于时间序列数据，rnn或转换器可

语音识别系统依赖于各种算法来将口语转换成文本。常见的方法包括隐马尔可夫模型 (hmm)，深度神经网络 (dnn)，以及最近的注意力机制和转换器。Hmm多年来一直是该领域的基础技术，通常用于对音频信号序列进行建模。它们通过将语音分解为较小的单