- 机器学习与质谱技术的结合：一种专注角度
质谱学数据的机器学习分析及相关挑战的前景探讨。
- 2D 乳腺 X 线摄影图像和组织放射照相的空间匹配：改善可疑微钙化特征的刻画
利用乳房 X 光片和数字组织病理学图像，我们研究了一种基于模板匹配的方法，利用微钙化作为标志物，将通过活检核心标本拍摄的放射照片与在乳房 X 光片上可见的钙化群进行匹配，该方法在确定微钙化的乳房区域方面具有较高的负预测值（0.98），但在精 - 语义变化特征研究综述
现代计算语言学的研究活动趋势包括语义变化的特征化、新词汇与计算语言学的关系，以及计算语言学算法（如翻译、信息检索、问答等）中语义变化的影响。
- 岩石薄片的自动描述：一个 Web 应用
利用人工智能技术结合计算机视觉和自然语言处理，从岩石的薄片图像中生成文本和口头描述，通过 EfficientNetB7 提取的图像相关特征与 Transformer 网络生成的文本描述相关联的模型训练，达到了 0.892 的准确度和 0.7 - 高分辨率卫星图像上行星表面巨石的自动特征描述
通过使用一个实例分割神经网络（BoulderNet）并利用高分辨率卫星图像，以不同行星表面为数据集，我们可以自动化检测和轮廓描绘巨石，达到与人工描绘相似的性能，并提供了一个通用的开源工具来描述整个巨石领域。
- 使用卷积神经网络对基于合成 STEM 数据的三维异质聚集物进行立体学特征化
通过结合机器学习和空间随机建模方法，本论文提出了一种通过 2D 扫描透射电子显微镜图像对异质聚集物进行 3D 结构表征的方法，并利用虚拟结构和物理模拟工具进行训练，以预测 2D 图像中的异质聚集物的 3D 结构。
- 语言资源水平对文本数字处理的语境化
通过对语言资源进行清晰的了解，并针对每个类别提供特征和特征的动机，本文开发了一个将语言划分为非常低资源语言、低资源语言、中资源语言、高资源语言和非常高资源语言的矩阵。通过对非洲语言进行语境化和增加对项目中所使用的语言所处范围的理解，可以提供 - 量子认证与基准测试
本文简要介绍了量子技术的认证和表征方法，并探讨其在量子计算、模拟和通信方面的应用。
- 离散价值分布的一价定价拍卖中的贝叶斯纳什均衡
本文讨论离散值分布下第一价格拍卖的贝叶斯纳什均衡，研究其特征化问题，提供计算 BNE 的算法，并证明其存在性和唯一性，最后使用不对称独立私人价值模型进行实验，得到在离散情况下相比使用连续分布近似离散分布更为准确的算法。
- 社交媒体上的虚假新闻：基于数据的调查
该研究综述了关于社交网络上的假新闻的检测、表征和缓解的最新进展，着重于数据驱动的方法和分类特征以及用于训练分类方法的数据集，并强调了解决假新闻最有前途的新兴方法。
- Johnson 图的距离保持子图
本文探讨了 Johnson 图的保距子图特征，提供了类似于 D. Ž. Djoković对超立方体保距子图特征的表述，并明确描述了定义嵌入的墙空间（split system）。
- 神经网络规范化容量控制
研究了一种常规范限制前馈网络的容量、凸性和特征。
- 直接处理游程压缩的文档图像以分割和特征化指定块
本研究提出了一种方法，可以在不解压缩压缩图像的情况下，对文档图像进行特征提取和分割，从而进行特征研究，以减少计算时间和空间占用。这项研究特别关注于运行长度压缩的文档图像。