本文提出了多种基于深度学习的风速预测模型，包括时空风速预测模型、CNN-RNN结构和改进的门控循环神经网络（AtGRU）。研究表明，这些模型在短期风速和风能预测中显著提高了准确性，尤其在多个发电站的预测场景中表现优于传统方法。

本文介绍了一种基于深度学习的呼吸声异常检测方法，采用CNN-RNN模型进行分类，准确率达到71.81%。研究还探讨了可穿戴设备在监测呼吸停止等问题中的应用，并提出了一种低成本的COVID-19预筛查方法，显示了深度学习在呼吸监测中的潜力。