本研究提出了Arges框架，通过时空变换器提高内镜视频中溃疡性结肠炎（UC）严重性评估的准确性，MES评分提升了4.1%。传统评估方法费时且受评审者差异影响。

本文提出了多种基于场景图信息的人-物交互检测方法，包括利用几何特征的图卷积网络、时空变换器和级联架构等。这些方法显著提高了识别准确率，并在多个数据集上验证了其有效性，推动了人-物交互识别的研究进展。

本文介绍了一种名为PromptST的解决方案，用于时空多属性预测。该方案通过时空变换器和参数共享训练机制处理不同时空属性之间的共同知识，并使用轻量级时空指令调优策略适应特定属性。实验证明PromptST具有先进性能和高可迁移性，为智能城市建设提供了有前景的应用潜力。