英语水平评估已成为过滤和选择学术界和工业的预期候选人的必要度量。随着这种评估需求的增加，越来越必要拥有自动化的人类可意识的结果，以防止不一致并确保对第二语言学习者有意义的反馈。基于特征的经典方法在理解得分模型学习的内容方面更具可解释。因此，在这项工作中，我们利用古典机器学习模型作为分类和回归问题的语音评分任务，其次是彻底的研究来解释和研究语言线索与扬声器的英语水平之间的关系。首先，我们提取五个类别（流利，发音，内容，语法和词汇和声学）的语言学家特征，并列车模型到级响应。相比之下，我们发现基于回归的模型相当于或更好地比分类方法更好。其次，我们进行消融研究以了解每个特征和特征类别对熟练分级性能的影响。此外，要了解个别特征贡献，我们展示了顶部特征对分级任务的最佳执行算法的重要性。第三，我们利用部分依赖性地块和福芙值来探索特征重要性，并得出结论，最好的培训模式了解用于分级本研究中使用的数据集的底层尺寸。
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在这项研究中，我们提出了一种新的多模态端到端神经网络，用于使用注意融合自动评估非母语英语扬声器的自发言论。管道采用双向反复化卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络，分别从谱图和转录中编码声学和词汇线索。对这些学习的预测特征进行注意融合，以在最终得分之前学习不同方式之间的复杂相互作用。我们将模型与强型基线进行比较，并发现对词汇和声学线索的综合关注显着提高了系统的整体性能。此外，我们对我们的模型提供了一种定性和定量分析。
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Covid-19疾病最初是在中国武汉发现的，并在全球迅速传播。在COVID-19大流行之后，许多研究人员已经开始确定一种使用胸部X射线图像诊断COVID-19的方法。这种疾病的早期诊断会显着影响治疗过程。在本文中，我们提出了一种比文献中报道的其他方法更快，更准确的新技术。提出的方法结合了Densenet169和Mobilenet深神经网络的组合来提取患者X射线图像的特征。使用单变量特征选择算法，我们为最重要的功能完善了功能。然后，我们将选定的功能应用于LightGBM（轻梯度增强机）算法进行分类。为了评估所提出方法的有效性，使用了包括患者胸部的1125张X射线图像的ChestX-Ray8数据集。所提出的方法分别达到了两级（Covid-19，健康）和多级（Covid-19，健康，肺炎）分类问题的98.54％和91.11％的精度。值得一提的是，我们已经使用了梯度加权类激活映射（GRAD-CAM）进行进一步分析。
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