本研究提出了一种新算法PEP-Net，结合3D残差网络和极端梯度提升，旨在预测肺栓塞患者的30天院内死亡率。研究结果显示，PEP-Net在193名急性肺栓塞患者的CT扫描中准确率达到94.5%，显著优于传统模型，为肺栓塞预后提供了新参考。

本研究分析了25篇关于森林碳量的论文，识别出28种机器学习方法。随机森林在88%的研究中应用频繁，极端梯度提升在75%的比较中表现优异，并提出了提高森林碳储量准确性和可扩展性的最佳实践。