剪辑在零拍传输学习任务上产生了令人印象深刻的结果，并被视为BERT或GPT3等基础模型。具有丰富表示形式的剪辑视觉模型是使用Infonce目标和自然语言监督对特定任务进行微调之前进行预训练的。尽管剪辑在零拍传输学习方面表现出色，但它遭受了解释的问题，也就是说，它的重点是一个或几个功能，同时忽略了其他相关功能。该问题是由于原始多模式数据中未充分提取协方差结构而引起的。我们建议使用现代Hopfield网络来解决解释的问题。他们检索到的嵌入具有富集的协方差结构，该结构源自存储嵌入中特征的共发生。但是，现代的Hopfield网络增加了阻碍学习的Infonce目标的饱和效应。我们建议使用Infoloob目标来减轻这种饱和效果。我们介绍了小说``对比抛弃了一个增压'（Cloob），该小说使用现代的Hopfield网络与Infoloob Opportions一起进行协方差丰富。在实验中，我们将Cloob与概念标题进行预培训后的剪辑和YFCC数据集进行了比较，相对于其在其他数据集上的零拍传输学习性能。 Cloob在所有考虑的架构和数据集中始终在零摄像转移学习上胜过剪辑。
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生成对抗网络（GAN）是图像合成的艺术状态。在这里，我们提出了DAPI2CK，这是一种基于GAN的新型方法，用于合成细胞角蛋白（CK）在非小细胞肺癌（NSCLC）图像中的免疫荧光（IF）DAPI染色中染色。我们使用合成CK来细分上皮区域，与专家注释相比，该区域与染色CK的分割相同的结果相同。考虑到（MIF）面板（MIF）中的标记数量有限，我们的方法允许另一个标记物替换CK，以解决肿瘤微环境（TME）的复杂性，以促进患者选择免疫疗法。与染色的CK相反，DAPI2CK不会遭受诸如非特异性CK染色或肿瘤CK表达丧失之类的问题。
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由于缺乏标记的数据和高注释成本，需要域专家，生物医学领域中的关系提取具有挑战性。远处的监督通常用于通过将知识图与原始文本配对，以解决带注释数据的稀缺性。这样的管道容易出现噪声，并且为涵盖大量生物医学概念的规模增加了挑战。我们研究了现有的远覆盖范围远处监督的生物医学关系提取基准，发现培训和测试关系之间的重叠范围从26％到86％。此外，我们注意到这些基准的数据构建过程中的几个不一致，并且在没有火车测试泄漏的情况下，重点是较窄的实体类型之间的相互作用。这项工作提出了更准确的基准MEDDISTANT19，用于远距离覆盖的远距离监督的生物医学关系提取，以解决这些缺点，并通过将MEDLINE摘要与广泛使用的Snomed Snomed临床术语进行对齐。缺乏针对领域特异性语言模型的彻底评估，我们还进行了实验，以验证一般领域关系提取结果与生物医学关系提取。
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