本文提出了一种基于上下文和注意力特征融合的混合网络模型（CAFCT），用于肝肿瘤分割。该模型结合了注意力特征融合、Atrous空间金字塔池化和注意力门，显著提高了肿瘤边界的分割准确性。在LiTS数据集上，CAFCT达到了90.38%的平均交并比和86.78%的Dice分数，优于传统的CNN和Transformer方法。

本文提出了使用注意力特征融合的通道重新校准方法进行DeepFake Audio检测，并改进了Resnet模型的输入特征嵌入方式。经过训练，模型在Fake or Real数据集上获得了95％的测试准确度，并在使用不同的生成模型生成样本后适应该框架后，达到了90％的平均准确度。