本研究解决了传统数值模型在涡旋解析海洋预报中面临的科学挑战和高计算成本的问题。论文提出了一种基于动力增强深度学习的区域涡旋解析海洋预报系统LanTu，通过跨尺度交互和多尺度物理约束优化模型，显著提高了对涡旋演变的预报技能， outperforming 现有的先进操作数值海洋预报系统和基于AI的海洋预报系统。该研究表明，动力增强的深度学习方法在涡旋解析海洋预报中具备强大的潜力。

本研究针对传统预测模型在处理复杂非线性农业价格数据时的不足，提出了一种混合深度学习模型——TCN-MLP-注意力架构。该模型有效结合了时间卷积网络、全连接神经网络和注意力机制，显著提升了对哈斯鳄梨价格的预测精度，研究结果表明其均方根误差达到1.23，提供了农业市场时间序列预测的新思路。

本研究针对深度学习在复杂语音谱图分析和处理中的应用，填补了相关技术的综述缺口。论文介绍了复杂谱图的特征和深度神经网络的关键架构，探讨了针对复杂数据的训练策略与损失函数。研究表明，深度学习在相位恢复、语音增强和语音分离等应用中，利用复杂谱图取得了显著进展。

本研究旨在解决代谢综合症（MetS）早期检测不足的问题，通过结合自然语言处理和运动监测数据，利用日常生活中容易获得的生理数据和运动相关文本进行诊断。研究发现，最优模型能有效地分类代谢综合症，这一方法可以降低筛查和管理的成本，具有重要的临床应用潜力。

Abstract Alzheimer's disease (AD) represents a significant global health challenge. This paper proposes an experimental approach for early AD detection using Electroencephalography (EEG) signals...

本研究解决了传统偏微分方程方法在金属材料晶粒生长模拟中的高计算成本问题，限制了材料设计与制造的效率。通过引入卷积长短时记忆网络与自编码器的机器学习框架，本文实现了高效的晶粒生长预测，其计算速度比传统方法快至89倍，同时保持高保真度的预测准确性。这一方法的成功应用可能会加速材料科学和制造领域的创新。

Deep learning is a transformative technology in the field of artificial intelligence. It mimics the human brain's neural networks to process data and make intelligent decisions. From voice...

本研究解决了生物信息指导的神经网络在生物医学应用中面临的模型效果与生物相关性不足的问题。我们提出了一个新方法，证明稀疏性比生物通路的相关性更能提升模型性能，并发现随机化模型在多个指标和数据集上的表现与生物指导模型相当，甚至在某些情况下优于其生物指导对手。这一结果提示生物通路注释可能过于嘈杂，应采用我们的标准化方法来系统比较新模型与随机模型之间的差异。

本研究针对内存受限环境中的轻量级深度学习模型进行全面评估，填补了在低内存设备上图像分类模型适用性研究的空白。通过对五种先进架构进行基准测试，发现迁移学习显著增强了模型的准确性和计算效率，特别是在复杂数据集Tiny ImageNet上。研究结果为在计算资源有限的现实应用中优化深度学习系统提供了实际建议。