随着传感器网络和全球定位系统等技术的进步，兼有时间与空间特性的气象数据体量呈爆炸式增长，针对时空序列预测（STSF）的深度学习模型研究得到了迅猛发展。然而，长期以来用于天气预报的传统机器学习方法在提取数据的时间相关性与空间依赖性方面的效果往往并不理想。与此同时，深度学习方法通过人工神经网络自动提取特征，可以有效提高天气预报的准确度，并且在编码长期空间信息的建模方面有相当优秀的效果。同时，由观测数据驱动的深度学习模型与基于物理理论的数值天气预报（NWP）模型结合的方式可以构建拥有更高预测精度与更长预报时间的混合模型。基于这些，将深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展进行了综述。首先，将天气预报领域的深度学习问题与经典深度学习问题从数据格式、问题模型与评价指标这3个方面进行了对比研究；然后，回顾了深度学习在天气预报领域的发展历程与应用现状，并总结分析了深度学习技术与NWP结合的最新进展；最后，展望了未来的发展方向和研究重点，为天气预报领域的深度学习研究提供参考。

针对大量数据手工标记的繁重性和单一影像中心磁共振成像（MRI）数据的有限性问题，提出了一种利用多影像中心有标签与无标签MRI数据的用于磁共振的半监督学习（MRSSL）方法，并将其应用在膝盖异常分类任务中。首先，运用了数据扩增方法来提供模型所需的归纳偏置；接着，融合了分类损失项和一致性损失项来约束人工神经网络并使之从数据中提取出具有辨别力的特征；然后，将这些特征用于MRI膝盖异常分类。此外，也提出了对应的仅利用有标签数据的完全监督学习（MRSL）方法。在给出同样的有标签样本时，将MRSL与MRSSL进行了比较，结果表明MRSSL的模型分类性能与泛化性能明显优于MRSL。最后，将MRSSL与其他半监督学习方法进行了比较。结果表明数据扩增在性能提升中起到了重要作用，并且MRSSL凭借更强的MRI数据包容性取得了最优的膝盖异常分类性能。

针对海量遥感影像快速分类的应用需求,提出一种基于K-means算法的遥感影像并行分类方法.该方法结合CPU下进程级与线程级模式的并行特征,设计融合进程级与线程级并行的两阶段数据粒度划分方法和任务调度方法,在保证精度的基础上实现并行加速.利用大数据量的多尺度遥感影像进行实验,结果表明:所提并行方法可大大减少遥感影像的分类时间,取得了良好的加速比(13.83),并可达到负载均衡,从而解决了大区域遥感影像快速分类的问题.