本文探讨了深度学习和视觉转换模型在心电图和超声心动图中检测心脏疾病的有效性。研究表明，这些方法在心脏病的分类和早期诊断中优于传统技术，尤其在高血压和先天性心脏缺陷的识别上表现突出。新数据集和模型的应用提升了心脏功能分析的准确性和自动化水平。

本文综述了应用于诊断植物叶片疾病的机器学习方法和山竹叶病检测的视觉转换模型。评估了其他模型，并展示了它们在实际应用中的可行性，为未来研究提供了有价值的见解。

本文综述了应用于诊断植物叶片疾病的机器学习方法和山竹叶病检测的视觉转换模型。还回顾了其他模型并进行了评估，为未来研究提供了见解。