本研究提出了一种基于深度学习的猴痘自动检测框架，采用Xception架构和非洲秃鹫算法，猴痘皮肤损伤图像分类准确率达到97.53%，显著提升了诊断效率和可解释性。

本研究提出了一种新颖的Attention Xception UNet（AXUNet）架构，结合了Xception主干和自注意力模块，优化脑胶质瘤肿瘤分割。AXUNet在肿瘤轮廓划分上表现优异，平均Dice分数达到93.73，显示其在临床应用中的潜力。

本文介绍了一种新型通道剪枝方法，能够加速深度卷积神经网络。通过LASSO回归和最小二乘重构，剪枝后的VGG-16实现了5倍的速度提升，误差仅增加0.3%。该方法同样适用于ResNet和Xception，分别实现2倍加速，准确度损失仅为1.4%和1.0%。