18,99 €
inkl. MwSt.
Versandfertig in 1-2 Wochen
9 °P sammeln
Andere Kunden interessierten sich auch für
![Rilevamento del tumore al cervello utilizzando l'algoritmo ANN]( "Rilevamento del tumore al cervello utilizzando l'algoritmo ANN")
Rilevamento del tumore al cervello utilizzando l'algoritmo ANN26,99 €![APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE]( "APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE")
APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE29,99 €![Rilevamento automatico dell'accrescimento dell'occhio per il glaucoma]( "Rilevamento automatico dell'accrescimento dell'occhio per il glaucoma")
Rilevamento automatico dell'accrescimento dell'occhio per il glaucoma29,99 €![Apprendimento automatico e analisi dei dati educativi]( "Apprendimento automatico e analisi dei dati educativi")
Apprendimento automatico e analisi dei dati educativi26,99 €![Sistema automatico di rilevamento della tubercolosi]( "Sistema automatico di rilevamento della tubercolosi")
Sistema automatico di rilevamento della tubercolosi29,99 €![Migliorare la sicurezza dei dati medici con la steganografia delle immagini]( "Migliorare la sicurezza dei dati medici con la steganografia delle immagini")
Migliorare la sicurezza dei dati medici con la steganografia delle immagini29,99 €![Rilevamento del linguaggio dei segni utilizzando il sensore Kinect con l'estrazione della voce]( "Rilevamento del linguaggio dei segni utilizzando il sensore Kinect con l'estrazione della voce")
Rilevamento del linguaggio dei segni utilizzando il sensore Kinect con l'estrazione della voce26,99 €
Il processo del sistema di rilevamento delle inondazioni, come i quattro diversi tipi di pre-elaborazione, segmentazione, estrazione delle caratteristiche e la rete neurale Contiguous deep Convolutional Convolutional network (CDCNN) è stato eseguito per identificare la regione interessata dall'inondazione. CDCNN l'implementazione dei set di dati proposti su larga scala può passare automaticamente attraverso le caratteristiche istologiche di diversi strati di neuroni, e ha la capacità di implementare le funzioni decisionali non lineari.Questo lavoro indaga e confronta anche con i possibili metodi per identificare accuratamente la classificazione con i dettagli CDCNNN proposti della RSI. L'analisi delle prestazioni del modello proposto è verificata in ambiente di laboratorio B mat 2017. Sulla base delle diverse caratteristiche come la precisione, il richiamo e l'analisi dell'accuratezza della misura F del sistema proposto per la simulazione delle prestazioni del sistema.