本文介绍了多种基于深度学习的多模态机器学习方法，以提高癌症患者生存率的预测准确性。研究涉及MaxCorr MGNN、SELECTOR和IMLSP等模型，利用图神经网络和多任务逻辑回归，结合不同数据模态，显著提升了预测性能和临床应用效果。

本文研究了深度人脸识别中的种族偏见，构建了RFW数据集，验证了多种算法的偏差，并提出了IMAN解决方案以缓解偏见。研究表明，IMAN在不同种族和数据库中具有良好的泛化能力。同时，分析了面部表情识别中的标签偏差和多模态情感识别系统的偏见，强调了分析和缓解不同类型偏见的重要性。