水资源科学中深度学习研究的跨学科综述
系统回顾了近期应用于水资源监测、管理和沟通的深度学习方法，并提供了在未来水资源挑战中如何使用这些方法的指南。同时讨论了在水域应用这些技术进行决策的伦理问题和挑战，并提供了应用深度学习模型于水文和水资源领域的未来发展方向和建议。
Jun, 2020
通过综合研究文献，本文广泛探讨了深度学习在各个学科中的潜在应用，以及相关的优势和挑战，验证了深度学习在预测分析方面的准确性和优势，使其成为一种强大的计算工具。深度学习独立于训练数据，因此需要大量的数据进行有效的分析和处理。为了处理大量的医疗、科学、医疗保健和环境数据，可以利用诸如 LSTMs 和 GRUs 的门控架构。对于多模态学习，神经网络中的共享神经元和特定任务的专用神经元是必要的。
Sep, 2023
这篇文章利用自然语言处理技术，针对多个领域的相关研究文献分析了深度学习技术的扩散和影响，在研究健康科学的过程中发现，深度学习技术的采用虽然与知识结构的颠覆和再组合的新颖性呈现负相关，但却能提高期望和引用性能方面的变异性。因此，深度学习方法可以作为一种通用的科学方法，以可衡量的方式推动科学的进展。
Sep, 2020
本研究回顾了深度学习的鲁棒性问题，尤其是从近似理论到统计学习理论的关注和尝试，并回顾了贝叶斯深度学习作为不确定性量化和严格可解释性的一种手段。
Jul, 2023
本文综述深度学习、强化学习和深度强化学习等技术在生物数据挖掘中的应用，并比较了这些技术应用于不同数据集在各个应用领域的表现，最后概述了这个具有挑战性的研究领域中的未解决问题和未来发展前景。
Nov, 2017
本文概述了深度学习的一些关键多层人工神经网络以及使用多智能体方法的新型自动体系结构优化协议；以及深度学习在异常行为检测、预测和预测分析、医学图像处理和分析、电力系统研究等应用领域的探索性调查。
May, 2019
本文阐述了在 5G 和 B5G 网络的资源调度问题上应用深度学习模型的相关体系结构和数据训练程序，并提供了现有基于深度学习模型在无线网络资源分配问题方面的最新研究进展。同时，介绍了一种基于监督学习的深度学习模型，在多小区网络中解决子带和功率分配问题。使用遗传算法生成的数据，首先根据数据训练模型，然后测试所提出的模型的准确性，仿真结果表明，训练的深度学习模型可以在 86.3％的时间内提供期望的最优解。
Aug, 2018