该文章介绍了一种利用深度条件形状模型的新型分割算法，通过学习模态不可知形状模型生成有符号距离函数，解剖标志物对形状进行拟合和细化网络捕捉细节。该算法在心脏左室分割问题上表现优异，自动化算法在非对比度 CT 上优于基准结果，添加细化后性能显著改善，用户输入标志物的半自动化算法在全部模态下的Dice指数均超过92%。

FlexKBQA是一种利用大型语言模型解决少样本知识库问答任务的方法。该方法通过自动化算法生成多样的程序，并利用语言模型将其转化为自然语言问题。实验证明，该方法在少样本甚至零样本情景下，只需少量注释即可达到令人印象深刻的结果，超过了之前的基准，并且接近于监督模型的性能。