本文介绍了一种结合prompt learning和GPT-4的few-shot弱监督学习方法，用于病理全幻灯片图像分类。研究构建了包含50,470个属性的病理知识树，并开发了基于知识增强的视觉-语言预训练方法，显著提升了跨模态检索和零样本分类的性能。此外，提出了SlideChat和CATE模型，解决了病理分析中的数据稀缺和上下文理解问题，展示了在临床任务中的优越表现。

本研究提出了一种方法，用于在高维度和非稀疏参数下一致地估计个体因果效应的数量。通过假设隐式稀疏性，开发了一种专门用于估计的回归方法，并证明了估算量的一致性。通过模拟研究确认了方法的合理性。

本研究提出了因果规则森林（CRF）方法，解决了个性化治疗推荐中的HTE和CATE问题。CRF提高了模型的可解释性与预测准确性，有潜力推动个性化干预和政策的发展。

本研究提出了一种方法，用于在高维度和非稀疏参数下一致地估计个体因果效应的数量。通过假设效应的隐式稀疏性，展示了理论上的一致性等理想性质的实现性，并开发了一种专门用于估计的回归方法。通过模拟研究证明了该方法的合理性。

本研究提出了一种方法，用于在高维度和非稀疏参数下一致地估计个体因果效应的数量。通过假设效应的隐式稀疏性，展示了理论上的一致性等理想性质的实现性。利用这种假设，开发了一种专门用于估计个体因果效应的方法，并证明了估算量的一致性。通过模拟研究确认了所提出方法的合理性。