为了在医学成像研究中保持标准，图像应具有必要的图像质量，以进行潜在的诊断使用。尽管基于CNN的方法用于评估图像质量，但仍可以从准确性方面提高其性能。在这项工作中，我们通过使用SWIN Transformer来解决此问题，这改善了导致医疗图像质量降解的质量质量差分类性能。我们在胸部X射线（Object-CXR）和心脏MRI上的左心室流出路分类问题（LVOT）上测试了胸部X射线（Object-CXR）和左心室流出路分类问题的方法。虽然我们在Object-CXR和LVOT数据集中获得了87.1％和95.48％的分类精度，但我们的实验结果表明，SWIN Transformer的使用可以改善对象CXR分类性能，同时获得LVOT数据集的可比性能。据我们所知，我们的研究是医学图像质量评估的第一个Vision Transformer应用程序。

T\"urkiye is located on a fault line; earthquakes often occur on a large and small scale. There is a need for effective solutions for gathering current information during disasters. We can use social media to get insight into public opinion. This insight can be used in public relations and disaster management. In this study, Twitter posts on Izmir Earthquake that took place on October 2020 are analyzed. We question if this analysis can be used to make social inferences on time. Data mining and natural language processing (NLP) methods are used for this analysis. NLP is used for sentiment analysis and topic modelling. The latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm is used for topic modelling. We used the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model working with Transformers architecture for sentiment analysis. It is shown that the users shared their goodwill wishes and aimed to contribute to the initiated aid activities after the earthquake. The users desired to make their voices heard by competent institutions and organizations. The proposed methods work effectively. Future studies are also discussed.

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。

深入学习已被利用气候数据的统计侦查。具体地，已经成功地应用于降水估计的二维（2D）卷积神经网络（CNN）。该研究实现了一种三维（3D）CNN，以估计来自3D大气数据的流域规模的每日降水，并将结果与2D CNN的结果进行比较。沿时间方向（3D-CNN-TIME）和垂直方向（3D-CNN-VERT）延伸2D CNN。将这些扩展CNN的降水估计与第2D CNN的降水估计与根均方误差（RMSE），NASH-SUTCLIFFE效率（NSE）和第99百分位RMSE相比。发现3D-CNN-TIME和3D-CNN-VERT与2D CNN相比提高了降水估计的模型精度。3D-CNN-VERT在RMSE和NSE方面提供了培训和测试期间的最佳估计。

由一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期存储器（LSTM）网络组成的架构，该架构被提出为CNNSLSTM，用于在此中进行每小时降雨 - 径流模型学习。在CNNSLTSM中，CNN分量在长时间接收小时气象时间序列数据，然后LSTM组件从1D-CNN和小时气象时间序列数据接收提取的特征以进行短期持续时间。以案例研究为例，CNNSLSTM在日本伊希卡里河流域的每小时降雨径流建模。气象数据集由沉淀，空气温度，蒸发散，和长波辐射组成，用作输入，河流流量用作目标数据。为了评估所提出的CNNSLSTM的性能，将CNNSLSTM的结果与1D-CNN，LSTM的结果进行比较，仅用每小时输入（LSTMWHOUT），1D-CNN和LSTM（CNNPLSTM）的并行架构，以及使用每日的LSTM架构每小时输入数据（LSTMWDPH）。与三个传统架构（1D-CNN，LSTMWHOUL和CNNPLSTM）相比，CNNSLSTM对估计准确度明显改进，最近提出了LSTMWDPH。与观察到的流动相比，测试时段的NSE值的中值为0.455-0.469，用于1d-CNN（基于NCHF = 8,16和32，第一层的特征图的信道的数量CNN），用于CNNPLSTM的0.639-0.656（基于NCHF = 8,16和32），LSTMWHOUR的0.745，LSTMWDPH的0.831，CNNSLSTM为0.865-0.873（基于NCHF = 8,16和32）。此外，所提出的CNNSLSTM将1D-CNN的中值降低50.2％-51.4％，CNPLSTM在37.4％-40.8％，LSTMWHOUR，达27.3％-29.5％，LSTMWDPH为10.6％-13.4％。

本研究调查了深度学习方法可以在输入和输出数据之间识别的关系。作为一个案例研究，选择了通过长期和短期内存（LSTM）网络在雪撬流域中的降雨 - 径流建模。每日沉淀和平均空气温度用作估计日常流量放电的模型输入。在模型培训和验证之后，使用假设输入进行了两个实验模拟，而不是观察到的气象数据，以澄清训练模型对输入的响应。第一个数值实验表明，即使没有输入沉淀，训练有素的模型产生流量放电，特别是冬季低流量和高流量在融雪期间。在没有沉淀的情况下，还通过训练模型复制了暖和较冷的条件对流动放电的影响。此外，该模型仅反映了在总年流量放电的积雪期间的总降水量的17-39％，揭示了强烈缺乏水量保护。本研究的结果表明，深度学习方法可能无法正确学习输入和目标变量之间的显式物理关系，尽管它们仍然能够保持强大的拟合效果。

本研究提出了两种直接但有效的方法，以减少通过使用多时间级时间序列数据作为输入通过经常性神经网络（RNN）来计算时间序列建模所需的计算时间。一种方法并行地提供输入时间序列的粗略和精细时间分辨率至RNN。在将它们视为RNN的输入之前，另一个将输入时间序列数据的粗略和精细时间分辨率连接在一起。在这两种方法中，首先，利用更精细的时间分辨率数据来学习目标数据的精细时间尺度行为。接下来，预期较粗糙的时间分辨率数据将捕获输入和目标变量之间的长时间依赖性。通过采用长期和短期记忆（LSTM）网络，在雪撬流域实施时，为每小时降雨 - 径流建模实施，这是一种新型的RNN。随后，使用每日和每小时的气象数据作为输入，并将每小时流量放电视为目标数据。结果证实，两种拟议方法都可以显着降低RNN培训的计算时间（高达32.4次）。此外，提出的方法之一提高了估计准确性。