这项研究中我们的主要目标是提出一种基于转移学习的方法，用于从计算机断层扫描（CT）图像中检测。用于任务的转移学习模型是验证的X受感受模型。使用了模型结构和ImageNet上的预训练权重。通过128批量的大小和224x224、3个通道输入图像训练所得的修改模型，并从原始512x512，灰度图像转换。使用的数据集是A COV19-CT-DB。数据集中的标签包括1919年COVID-1919检测的COVID-19病例和非旋转19例。首先，使用数据集的验证分区以及精确召回和宏F1分数的准确性和损失来衡量所提出方法的性能。验证集中的最终宏F1得分超过了基线模型。
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本文提出了一种用于图像分类的卷积神经网络（CNN）模型，旨在提高Covid-19诊断的预测性能，同时避免更深，因此更复杂的替代方案。所提出的模型包括四个类似的卷积层，然后是扁平化和两个致密层。这项工作提出了一种基于仅通过2D CNN模型的像素的图像的简单分类2D CT扫描片图像的较差的解决方案。尽管架构中的简单性，所提出的模型在宏F1分数方面，所提出的模型显示出超过最先进的图像上的定量结果超过了相同数据集。在这种情况下，从图像中提取特征，图像的分割部分，或其他更复杂的技术，最终瞄准图像分类，不会产生更好的结果。由此，本文介绍了一个简单而强大的深度学习的自动化Covid-19分类解决方案。
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虽然考试风格的问题是一家提供各种目的的基本型教育工具，但有问题的手动构建是一个复杂的过程，需要培训，经验和资源。为减少与人工建设相关的开支并满足不需要持续供应新问题，可以使用自动问题（QG）技术。但是，与自动问题应答（QA）相比，QG是一个更具挑战性的任务。在这项工作中，我们在QA，QG的多任务设置中微调多语言T5（MT5）变压器，并使用土耳其QA DataSet回答提取任务。据我们所知，这是第一个尝试从土耳其语文本执行自动文本到文本问题的学术工作。评估结果表明，拟议的多任务设置达到了最先进的土耳其语问题应答和问题绩效，而不是TQuadv1，TQuadv2数据集和XQuad土耳其分裂。源代码和预先训练的模型可在https://github.com/obss/turkish-question-generation中获得。
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作为数据为中心的AI竞争的一部分，我们提出了一种以迭代采样通过迭代采样来改善培训样本的多样性。该方法本身强烈依赖于增强样本的保真度和增强方法的多样性。此外，我们通过引入更多用于困难类别的样本来进一步提高性能，特别是为边缘案例提供更接近的样本可能会在手中错误分类的模型。
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