本研究解决了医学图像由于成像协议和扫描仪不同导致的分布变化对模型泛化能力的影响。提出的自我修正SAM方法通过粗略生成掩模，并引入广义误差解码器来自动补正，提高了模型在未见目标域中的分割性能，从而减少医生的手动验证需求。实验结果表明，CoSAM在多个场景下的表现超越了目前最先进的基于SAM的方法。

通过分析代码切换语音（英语和印地语），该研究引入一种新的分层特征融合方法，旨在增强对儿童自闭症（ASD）的早期检测，采用先进的音频处理技术，并结合声学、语用和语言信息。