自闭症谱系障碍 (ASD) 对儿童的生活造成困难，早期诊断对治疗和关怀至关重要。研究者提出了一种深度学习模型，分析儿童对感官刺激的反应，捕捉 ASD 和非 ASD 患者之间的关键差异。该模型使用相对便宜的 GPU、计算机配置和视频摄像机。研究结果表明，该模型能够泛化并理解患者不同运动之间的关键差异。

Erato是一个框架，旨在促进诗歌的自动评估，包括由诗歌生成系统生成的诗歌。该框架采用了多种特征，并展示了它在识别关键差异方面的效果。