本研究分析了技术公司在云端部署深度学习模型的硬件需求与成本，提出在AWS、谷歌云和Azure上测试GECToR模型的方法。结果表明，尽管GPU性能优越，但成本高出300%；而优化CPU缓存可降低50%成本，显示无GPU方案对初创企业的可行性与经济性。

本研究解决了人类与物体交互中的力估算问题，传统方法需依赖昂贵的设备。我们提出的ForcePose框架创新性地将人类姿态估计与物体检测结合，利用深度学习实时预测力的大小和方向，且无需物理传感器。该方法在850个标注视频的测试中，表现出显著优势，开辟了在多种实际应用中进行力分析的新前景。

本研究解决了乳腺癌中传统免疫组织化学（IHC）分类依赖病理学家专业知识的问题，采用了包含1272张IHC幻灯片的印度病理乳腺癌数据集（IPD-Breast）来自动化受体状态分类。研究创新性地应用深度学习模型进行HER2三分类，取得了优于传统基于补丁的方法的效果，显示出深度学习技术在乳腺癌分类中的准确性和可重现性显著提升，为临床工作流程的整合提供了支持。

研究团队开发了一种基于纵向MRI和3D卷积神经网络的模型，实现了大脑衰老速度的非侵入式精准量化。该模型优于传统方法，有效捕捉衰老速率与认知功能变化的关系，为神经退行性疾病的早期预警提供新视角。

本研究分析了24个面部表情识别（FER）数据集，提出了新指标，发现大规模自动收集的数据集在泛化能力上更优，并为数据集的选择和设计提供了建议，以促进FER系统的发展。

本研究提出CTEFNet模型，结合卷积神经网络与变换器，解决ENSO长期预测中的气海交互问题，预测时间延长至20个月，超越传统方法，揭示关键前兆信号，展示深度学习在气候预测中的潜力。

本研究利用卷积神经网络（CNN）和梅尔频谱图，克服了传统情感识别方法的局限性，显著提高了语音情感分类的准确率，适合实时预测，具有教育应用潜力。

本研究解决了预测美国职位空缺和劳动周转调查数据的有效性问题。通过利用长短期记忆模型（LSTM），本研究展示了其在捕捉经济数据复杂时间依赖性方面的优势，超越了传统自回归方法的表现。这一发现为政策制定者和相关利益方提供了有价值的数据驱动的劳动力市场策略指导。

本研究提出了一种新型深度学习去噪方法SNRAware，旨在填补MRI去噪技术的有效性和通用性缺口。该方法通过合成数据集和定量噪声信息，显著提升去噪性能，实时心脏成像和灌注成像中的信噪比分别提高了6.5倍和2.9倍。

本研究提出了一种高效的深度学习方法，针对超广视场视网膜成像数据集进行图像分类，显著提高了分类精度，展示了在医疗资源有限环境中的诊断潜力。