本文介绍了一种新合奏学习机制，利用多个预训练模型识别视网膜疾病。该方法将模型知识应用于视网膜光学相干断层扫描图像，适合有限标记数据。实验显示，即使数据有限，该方法也能表现出色，适合资源有限的情况。

本研究介绍了一种高通量筛选应用的光学相干断层扫描影像系统，具备高分辨率和非侵入性能，通过深度学习分割算法实现鲁棒、一致且高效的读数。该系统配备电动平台和组织检测功能，能够自动连续成像。验证结果显示该系统提供了鲁棒、快速、可靠、无偏差和全面的读数，有望在药物研发和其他相关研究领域产生重要影响。

本文介绍了一种使用光学相干断层扫描和计算机视觉技术来检测和定位复合材料零件中的缝隙和重叠的新方法。通过比较相邻制带的边界并识别可能存在的缝隙或重叠，算法可以检测制造缺陷。结果显示该方法在缝隙和重叠分割方面具有高精度和高效率。