控制传染病是一个主要的健康优先事项，因为它们可以传播和感染人类，从而演变为流行病或流行病。因此，早期发现传染病是一种重要需求，许多研究人员已经开发出在早期诊断它们的模型。本文审查了用于传染病诊断的最新机器学习（ML）算法的研究文章。我们从2015年至2022年搜索了科学，ScienceDirect，PubMed，Springer和IEEE数据库，确定了审查的ML模型的优缺点，并讨论了推进该领域研究的可能建议。我们发现大多数文章都使用了小型数据集，其中很少有实时数据。我们的结果表明，合适的ML技术取决于数据集的性质和所需的目标。
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在视频中，人类的行为是三维（3D）信号。这些视频研究了人类行为的时空知识。使用3D卷积神经网络（CNN）研究了有希望的能力。 3D CNN尚未在静止照片中为其建立良好的二维（2D）等效物获得高输出。董事会3D卷积记忆和时空融合面部训练难以防止3D CNN完成非凡的评估。在本文中，我们实施了混合深度学习体系结构，该体系结构结合了Stip和3D CNN功能，以有效地增强3D视频的性能。实施后，在每个时空融合圈中进行训练的较详细和更深的图表。训练模型在处理模型的复杂评估后进一步增强了结果。视频分类模型在此实现模型中使用。引入了使用深度学习的多媒体数据分类的智能3D网络协议，以进一步了解人类努力中的时空关联。在实施结果时，著名的数据集（即UCF101）评估了提出的混合技术的性能。结果击败了提出的混合技术，该混合动力技术基本上超过了最初的3D CNN。将结果与文献的最新框架进行比较，以识别UCF101的行动识别，准确度为95％。
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尽管诸如HRNET之类的语义细分的最新架构表现出了令人印象深刻的准确性，但其出色的设计选择引起的复杂性阻碍了一系列模型加速工具，并且进一步利用了对当前硬件效率低下的操作。本文表明，具有类似于重新连接的主链和一个小的多尺度的简单编码器架构，比复杂的语义分割体系结构（例如HRNET，fovenet和ddrnets）表现出PAR或更好。由于这些骨干的有效接收场小得多，因此天真地将设计用于图像分类的深层骨架用于语义分割的任务会导致低于PAR的结果。在HRNET，DDRNET和FANET等作品中提出的各种设计选择中，隐含的是具有较大有效接收场的网络。自然要问一个简单的编码器架构是否会比较如果没有较大的有效接受场的骨架，尽管不使用效率低下的操作（例如扩张的卷积）。我们表明，通过对重新结构进行较小且廉价的修改，可以为语义分割创建非常简单和竞争的基线。我们为台式机和移动目标提供了如此简单的体系结构的家庭，它们匹配或超过CityScapes数据集中复杂模型的性能。我们希望我们的工作为从业者提供了简单而有效的基线，以开发有效的语义细分模型。
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建立一个小型的快速监控系统模型，适合有限的资源设备是一个具有挑战性的，但却是一个重要的任务。卷积神经网络（CNNS）在检测和分类任务中取代了传统的特征提取和机器学习模型。提出了各种复杂的大型CNN模型，从而实现了精度的显着改善。最近介绍了轻量级CNN型号用于实时任务。本文介绍了一种基于CNN的轻量级模型，可以适合诸如覆盆子PI的有限边缘装置。我们所提出的模型提供了具有更好的性能时间，较小的尺寸和与现有方法的可比准确度。在多个基准数据集中评估模型性能。它也与现有模型相比，在大小，平均处理时间和F分数方面。建议未来研究的其他增强功能。
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