本研究探讨了教育领域人类与人工智能合作的测量挑战，提出了一种新方法以识别学生写作与AI生成文本的风格差异，旨在支持学术诚信调查。

本研究探讨了“假新闻”对现代新闻和政治信任的影响，分析了经济、娱乐、健康、科学和体育五个主题的语言和风格差异，强调理解这些差异的重要性。

本研究定量分析了自动语音识别系统和人类转录员在转录过程中的风格差异，特别是在非洲裔美国英语中的表现。研究探讨了逐字特征和AAE形态句法特征的相互作用，揭示了人类转录员对ASR输出的影响，推动了这些语言变体在ASR评估中的理解。

本研究提出了一种无监督遥感图像变化检测方法UCDFormer，通过图像转换减轻季节性和风格差异，获得二值变化图。实验结果表明UCDFormer在无监督遥感图像变化检测任务中性能提升超过12%，对于地震引发的滑坡检测也表现出色。