本文提出了一种基于深度学习的神经解剖学方法，利用点云数据预测阿尔茨海默病和认知障碍。研究采用深度强化学习和几何深度学习等多种机器学习技术，显著提高了白质束的分割和预测精度。TractGeoNet框架展示了分析大脑白质纤维束与语言功能关系的潜力。

本文探讨了基于任务依赖的文本简化方法，提出了透明的简化流水线，包括文本简化预测和复杂部分识别。研究表明，利用大型语言模型（LLM）进行文本简化能显著提高可读性，尤其在儿童教育材料生成方面表现突出。此外，研究还提出了评估框架，以确保简化文本保留原意，并探讨了认知障碍人士的信息获取挑战。

本文探讨了利用深度学习和多模态神经影像技术对轻度认知障碍（MCI）及阿尔茨海默病的早期诊断。研究提出了MC-ViViT和MNA-net等模型，结合面部特征和脑部影像数据，显著提高了诊断准确率，展示了在认知衰退预测中的潜力。

本研究利用功能性磁共振成像(fMRI)和深度学习技术，分析观看电影时大脑活动，探讨轻度认知障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)的脑网络特征。研究提高了对MCI和SCD的早期诊断准确性，并揭示了与视觉处理障碍相关的独特拓扑模式，为未来治疗策略提供了潜在线索。

本文探讨了利用复杂网络和自然语言处理技术提高阿尔茨海默病检测的准确性。研究采用多模态深度学习模型，结合语音、文本及声纹数据，实现了92.04%的检测准确率，并在认知障碍评估中展示了显著进展。

该研究利用ASL-LEX词库和自动化识别方法，探讨手语生成中的韵律和认知障碍。通过数据驱动建模和混合特征，提升了手语识别的分类效果，并提出了新颖的自然语言辅助手语识别框架，显著提高了识别性能。

使用 ProcessGPT 模型来改善企业流程和提高工作效率，尤其是在处理认知残障人士的情况下，能够帮助设计更具效率的企业流程，并提升个体和组织的生产力、士气和包容性。

本文介绍了一种使用静息态功能磁共振成像技术的新型建模架构BrainRGIN，通过图神经网络在静态功能网络连接矩阵上预测智力。模型在青少年大脑认知发展数据集上评估，证明了其在预测智力个体差异方面的有效性。中央额叶回对流体和晶体智力有显著贡献，总复合分数识别出与大脑相关的多样区域，凸显了总智力的复杂性。