本研究提出了一种基于距离的集成聚类方法，有效解决了聚类模型性能评估中的挑战，能够处理多样的聚类定义，优于其他评分方法。

该研究提出了一种无监督的城市土地利用制图方法，通过对比聚类模型和地理先验提升街景图片的聚类效果，能够有效生成高精度的城市土地利用地图，为城市规划提供灵活解决方案。

本文介绍了一种使用弱监督判别式聚类模型从仅具有图像级标签的数据中学习关系的新建模视觉关系方法，并在新引入的 UnRel 数据集上验证了该方法的有效性。实验结果表明，该模型在视觉关系数据集上取得了显著的提高。