本研究提出了一种基于3D深度学习的多目标分割框架，克服了传统汗腺观察方法的局限性。该方法能够实时、非侵入性地可视化和量化汗腺在温度变化下的形态变化，为皮肤病学研究提供了新的工具和标准。

本文研究了跨语言计算建模中的形态变化，分析了英语、西班牙语和斯瓦希里语的普遍规律。研究表明，不同语言在屈折类和特征集上采用不同策略，并提出了低资源语言的识别模型，展示了基于skip-gram的分类器在29种语言中的高精度表现。此外，探讨了语言复杂度与屈折范式的关系，并提出了一种新的语言生产力衡量方法，强调词缀与基础词组合的概率。

本文研究了跨语言计算建模的形态变化，采用特定语言的探测器测试形态变化的普遍规律。在英语、西班牙语和斯瓦希里语上测试，发现不同的普遍规律策略被应用于不同的形态变化系统。