浙江大学公共卫生学院的研究人员发现，工作场所周围较高的绿化景观指数与成年人降低代谢综合征风险有关。研究使用了卷积神经网络模型和街景图像来评估绿化暴露水平。结果显示，较高的绿化景观指数与较低的代谢综合征患病风险显著相关。这项研究为城市规划提供了重要的指导依据，也为绿色环境对代谢综合征的预防提供了科学依据。

本文提出了一种利用实时信号预测流行病学参数的新方法，通过多个卷积神经网络模型和数据融合构建稳健的预测。在伦敦的COVID-19爆发预测中，气象信号和基于社交媒体的人口密度地图的组合提高了性能和灵活性。数据同化估计系统的状态提高了模型的稳定性和准确性。

本文研究了机载高光谱云检测中的领域差异问题，并通过制定新领域适应任务和开发新算法，实现了在卫星上部署和更新复杂的卷积神经网络模型，而不受领域差异和带宽限制的影响。只需最小程度的数据传输即可实现领域适应。