该文介绍了一种基于卷积神经网络的新型模型，可以通过眼底图像识别糖尿病视网膜病变的严重程度，并对四种已知视网膜病变特征进行分类，提供准确的诊断结果。该模型具有可解释性更强且与更复杂模型具有相似准确性的特点，初步结果表明灵敏度为97%，准确性为71%。

本文介绍了一种基于视觉Transformer深度学习技术的方法，用于预测COVID-19肺炎的诊断结果。通过对病人的三维数据进行二分类的训练，分析了两种深度学习方法，结果表明视觉Transformer表现更佳，F1分数为0.76。