本文提出了一种基于红外热像的计算机视觉检测技术和多模态网络架构，用于气体泄漏的检测。该方法整合了纹理信息和气体区域信息，提高了准确率、交叉并集和F2度量分别为4.86%、5.65%和4.88%。

本文介绍了一种改善乳腺癌治疗中肿瘤定位的学习策略，适用于乳腺磁共振图像注册。该策略克服了乳腺图像中纹理信息不足和变形需要满足微分同胚约束的困难，并提供了早期实验结果。注册网络在乳腺图像的注册中表现出优越的结果，并提供了微分同胚保证。

SiTH是一种新的流程，将图像扩散模型与3D网格重建相结合，推断未知的人体形状、服装和纹理信息。该方法生成逼真、带纹理的3D人体。