本研究提出了RobustFT框架，旨在解决大型语言模型在实际应用中的数据噪声问题。通过多专家协作系统进行噪声检测，并采用上下文增强策略去噪，实验结果表明该框架在噪声环境下表现优异。

本研究提出了多种深度学习后门攻击方法，包括隐形后门和基于频域的WaveAttack，能够有效绕过现有防御措施。同时，开发了噪声检测器NoiSec，通过噪声识别恶意数据篡改，展现出优越的检测能力。

该研究利用深度迁移学习和卷积神经网络，准确分类毛刺现象，提升激光干涉重力波探测器的信号识别能力。通过多种机器学习方法，研究引力波数据中的噪声检测和模式识别，展示高精度的信号提取和云检测技术，推动引力波研究和卫星数据处理的进展。

本文探讨了无监督对比特征学习在网络图像检索中的应用，结合奇异谱嵌入和聚类方法检测噪声与局外点。研究表明，类标签噪声对OOD检测影响显著，提出了一种新框架SAL，通过无标签数据提高离群值分类器的性能，实验证明其在基准测试中表现优越。