推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。
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神经科学研究的一种基本方法是基于神经心理学和行为措施，即某些因素（例如，与生活事件相关）是否与结果（例如抑郁症）有关。近年来，深度学习已成为通过预测一系列因素的结果并确定推动预测的最“信息性”的结果，成为进行此类分析的潜在替代方法。但是，这种方法的影响有限，因为其发现与支持假设的因素的统计意义无关。在本文中，我们根据排列测试的概念提出了一种灵活且可扩展的方法，该方法将假设检验集成到数据驱动的深度学习分析中。我们将我们的方法应用于对青春期酒精和神经发育联盟（NCANDA）的621名青少年参与者的年度自我报告评估，以预测负面价，这是根据NIMH研究领域标准（RDOC）的重大抑郁症的症状。我们的方法成功地识别了进一步解释症状的危险因素类别。
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算法手术工作流识别是一个正在进行的研究领域，可以分为腹腔镜（内部）和手术室（外部）分析。到目前为止，已经提出了许多不同的内部分析作品，并结合了框架级别和附加的时间模型，以解决不同工作流阶段之间的时间歧义。对于外部识别任务，剪辑级方法是针对或场景中存在的本地歧义的研究人员的重点。在这项工作中，我们评估了不同模型体系结构的组合，以进行手术工作流识别的任务，以对内部和外部分析的方法进行公平的比较。我们表明，设计用于内部分析的方法可以通过与不同体系结构的可比性能提高到外部任务。
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