该研究提出了一种新颖的能量引导流匹配方法FlowQ，旨在解决流程模型训练中指导信息不足的问题。该方法在推理时无需指导，能够在保持流程采样步骤数量不变的情况下，实现竞争性能。

本研究提出了一种对话过程模型重新设计（CPD）方法，以解决商业流程管理系统与大型语言模型之间的交互不足问题，支持自然语言处理和流程模型的有效创建与重设计。

本研究提出了一种通用性度量框架，用于从事件日志中发现模式并与流程模型进行比较。研究内容包括自动化合成算法、预测准确性、因果关系揭示、基于语法推理的过程发现、新的异常检测方法及数据驱动的仿真建模，旨在提升流程挖掘的准确性和效率。