jadhav jagannath (150 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Il lavoro proposto è quello di presentare una metodologia per la segmentazione dei nuclei dei globuli bianchi basata sull'ortogonalizzazione di Gram Schmidt & Sparse Representation per la classificazione dei globuli bianchi. Il conteggio differenziale dei globuli bianchi rivela all'ematologo informazioni preziose. Queste informazioni sono molto utili all'ematologo per la diagnosi e il trattamento di molte malattie.Il nucleo dei globuli bianchi ha il maggior numero di informazioni sul tipo di globuli bianchi, quindi un'accurata segmentazione del nucleo dei globuli bianchi sembra essere utile per altre fasi di riconoscimento automatico dei globuli bianchi. Il sistema si concentrerà sulle caratteristiche dei globuli bianchi per rilevare la leucemia.Il sistema utilizzerà le caratteristiche delle immagini microscopiche ed esaminerà i cambiamenti sulla struttura, la geometria, il colore, le statistiche. I cambiamenti di queste caratteristiche saranno utilizzati come input di classificazione.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -La determinazione del numero di occhiali attraverso l'applicazione Android è il metodo innovativo. Poiché il numero dell'occhiale può essere conosciuto consultando il medico, ma ci vuole una lunga procedura per conoscerlo. Anche ci sono molti dispositivi per conoscere il numero, come l'auto rifrattore, il lens meter, le lampade da limo, ecc. attraverso i quali il medico fornisce il numero dell'occhio senza prescrizione medica. Invece di sottoporsi a questa lunga procedura, il modo migliore è conoscere il numero dell'occhio attraverso l'applicazione mobile Android. In questo progetto, il modo migliore per utilizzare l'applicazione Android è quello di conoscere il numero dell'occhio. In primo luogo, la retina dell'occhio umano viene scansionata attraverso il dispositivo di scansione della retina. L'immagine ottenuta viene inviata al cellulare attraverso il connettore. L'applicazione visualizza il numero dell'occhio.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -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.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -L'apprendimento delle macchine sta diventando molto popolare con le sue applicazioni che raggiungono quasi tutti i campi della nostra vita quotidiana. Il machine learning è la scienza per prevedere i risultati traendo l'inferenza su modelli addestrati con dati familiari per prevedere i risultati in dati sconosciuti. Questo progetto propone l'approccio di machine learning per individuare e localizzare immagini che utilizzano diversi tipi di tumori in un apprendimento profondo. Il progetto proposto prevede lo sviluppo dell'interfaccia utente che può caricare l'immagine utilizzando il pulsante di caricamento e poi visualizzare i risultati relativi al tipo, alla pres-ence e al tipo di cancro nell'immagine. Questo approccio utilizza l'apprendimento automatico supervisionato per addestrare il modello utilizzando dati noti e quindi per prevedere i dati non noti dei raggi tumorali di 10 immagini che vengono alimentati utilizzando l'open 105. Per il progetto proposto il modello viene addestrato a rilevare il cancro osseo, della pelle e del polmone utilizzando l'apprendimento automatico e l'interfaccia uomo-macchina sviluppata.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Italienisch.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -La détermination du numéro de lunettes par l'application Android est la méthode innovante. En effet, le numéro de lunettes peut être connu en consultant le médecin, mais il faut une longue procédure pour le connaître. Il existe même de nombreux appareils permettant de connaître le numéro, tels que les réfracteurs automatiques, les compteurs de verres, les lampes à limon, etc. Au lieu de subir cette longue procédure, le meilleur moyen est de connaître le numéro de l'¿il grâce à l'application mobile Android. Dans ce projet, la meilleure utilisation de l'application Android est de connaître le numéro de l'¿il. Tout d'abord, la rétine de l'¿il humain est scannée par l'appareil de balayage de la rétine. L'image obtenue est envoyée au mobile par le biais du connecteur. L'application affiche le numéro de l'¿il.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Le processus du système de détection des inondations, comme les quatre différents types de prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques et le réseau neuronal profond contigu (CDCNN), a été exécuté pour identifier la région touchée par les inondations. CDCNN la mise en ¿uvre des ensembles de données à grande échelle proposés peut passer automatiquement par les caractéristiques histologiques de plusieurs couches de neurones, et a la capacité de mettre en ¿uvre les fonctions de prise de décision non linéaire.Ce travail étudie et compare également les méthodes possibles pour identifier précisément par la classification avec les détails proposés par le CDCNN du RSI. L'analyse des performances du modèle proposé est vérifiée dans l'environnement du laboratoire de matrices 2017 B. Basée sur les différentes caractéristiques comme la précision, le rappel et l'analyse de la précision de la mesure F du système de simulation de performance proposé.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Le travail proposé consiste à présenter une méthodologie de segmentation des noyaux de globules blancs basée sur l'orthogonalisation de Gram Schmidt et la représentation clairsemée pour la classification des globules blancs. Le comptage différentiel des globules blancs révèle des informations inestimables à l'hématologue. Ces informations sont très utiles à l'hématologue pour le diagnostic et le traitement de nombreuses maladies.C'est le noyau des globules blancs qui possède le plus d'informations sur le type de globules blancs. Une segmentation précise du noyau des globules blancs semble donc être utile pour d'autres étapes de la reconnaissance automatique des globules blancs. Le système se concentrera sur les caractéristiques des globules blancs à détecter, la maladie leucémique.Le système utilisera des caractéristiques d'images microscopiques et examinera les changements de texture, de géométrie, de couleur et de statistiques. Les modifications de ces caractéristiques seront utilisées comme données d'entrée du classificateur.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -L'apprentissage machine est de plus en plus populaire et ses applications touchent la plupart des domaines de notre vie quotidienne. L'apprentissage machine est la science qui permet de prédire les résultats en faisant des inférences sur des modèles formés avec des données familières pour prédire les résultats dans des données inconnues. Ce projet propose l'approche de l'apprentissage automatique pour détecter et localiser des images en utilisant différents types de cancers dans le cadre d'un apprentissage approfondi. Le projet proposé implique le développement de l'interface utilisateur qui peut charger l'image en utilisant le bouton de téléchargement et ensuite afficher les résultats concernant le type, la présence et le type de cancer dans l'image. Cette approche utilise l'apprentissage machine supervisé pour former le modèle en utilisant des données connues et ensuite pour prédire les données inconnues des rayons cancéreux de 10 images qui sont alimentées en utilisant l'open 105. Pour le projet proposé, le modèle est formé à la détection des cancers des os, de la peau et des poumons grâce à l'apprentissage automatique et à l'interface utilisateur développée.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Flood detection system process like the four different kinds of preprocessing, segmentation, feature extraction and the Contiguous deep Convolutional neural network (CDCNN) has been executed for identifying the flood defected region. CDCNN the implementation of proposed large-scale data sets can automatically pass through the histological characteristics of several layers of neurons, and has the ability to implement the non-linear decision-making functions. This work also investigates and compare with the possible methods for accurately identified by the classification with the proposed CDCNN details of the RSI. The performance analysis of the proposed model is verified in 2017 B mat lab environment. Based on the different features like precision, recall and F-measure accuracy analysis of the proposed system performance simulation system.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Mining information from speech signal as the ultimate goal of data mining is concernedwith science, technology, and engineering of discovering patterns and extracting potentiallyuseful or interesting information automatically or semi-automatically from speech data. With theadvent of inexpensive storage space and faster processing over the past decade, data miningresearch start to penetrate these new grounds in the areas of speech and audio processing. A typicalspeech can be broadly defined as speech with emotional content, speech affected by alcohol anddrugs speech from speakers with disabilities, and various kinds of pathological speech. Individualspeech can vary because of different timing and amplitude of the movement of speecharticulators. Physical mechanism of speech undergoes changes; which can affect the nasal cavityresonance and mode of vibration of the vocal cords. A series of environmental variables likebackground noise, reverberation and recording condition have also to be taken into account. Inessence every speech production is unique and this uniqueness makes the automatic speechprocessing quite difficult.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Machine learning is widely getting popular with its applications reaching to al-most every field in our day to day life. The machine learning is the science to predict the results by drawing inference on models trained with familiar data to predict the results in unknown data. This project proposes the machine learning approach to detect and locate images using different types of cancers in a deep learning. The proposed project involves development of the UI which can load the image using the upload button and then display results regarding the type, pres-ence and type of cancer in the image. This approach uses supervised machine learning to train the model using known data and then to predict the un-known cancer-ray data of 10 images which are fed using open 105. For the proposed project the model is trained to detect bone, Skin and lung cancer using machine learning and developed UI.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Many effective approaches designed to solve ill-posed and ill-conditioned problem had deficiencies to fulfill the needs of point spread function (PSF), which is hard to get into the practical situation all the time. So this project introduces a method called as Sparse signal representation for a single-image Super Resolution. The research on image Statistics gives a forward step to represent the image patches in a better way, as a sparse linear combination of elements, which are chosen from complete dictionary. From the coefficients of the sparse representation are utilized to construct the high-resolution output image. Here it trains two dictionaries jointly for the low-and high-resolution image patch, which produces two individual dictionary and it shows that the sparse representations for low- and high-resolution is same. To produce a high resolution image patch, the sparse representation can put together two trained dictionaries of the low- and the high-resolution image patch. A large amount of image patch pair are sampled here, by decreasing the computational cost significantly.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -El trabajo propuesto consiste en presentar una metodología para segmentar los núcleos de glóbulos blancos basada en la ortogonalización de Gram Schmidt y la representación dispersa para la clasificación de los glóbulos blancos. El recuento diferencial de los glóbulos blancos revela una información inestimable para el hematólogo. Estas informaciones son muy útiles para el hematólogo para el diagnóstico y el tratamiento de muchas enfermedades.El núcleo de los glóbulos blancos tiene la mayor información sobre el tipo de glóbulos blancos, por lo que una segmentación precisa del núcleo de los glóbulos blancos parece ser útil para otras etapas de reconocimiento automático de los glóbulos blancos. El sistema se centrará en las características de los glóbulos blancos para detectar la enfermedad de la leucemia.El sistema usará características de imágenes microscópicas y examinará los cambios en la textura, geometría, color, estadística. Los cambios en estas características se usarán como una entrada clasificadora.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -El proceso del sistema de detección de inundaciones, como los cuatro tipos diferentes de preprocesamiento, la segmentación, la extracción de características y la red neural convolucional profunda contigua (CDCNN), se ha ejecutado para identificar la región afectada por la inundación. La CDCNN la aplicación de los conjuntos de datos a gran escala propuestos puede pasar automáticamente a través de las características histológicas de varias capas de neuronas, y tiene la capacidad de aplicar las funciones de toma de decisiones no lineales.Este trabajo también investiga y compara con los posibles métodos para identificar con precisión mediante la clasificación con los detalles propuestos por el CDCNN de la RSI. El análisis de rendimiento del modelo propuesto se verifica en el entorno de laboratorio de 2017 B mat. Basándose en las diferentes características como la precisión, el recuerdo y el análisis de la exactitud de la medida F del sistema de simulación del rendimiento del sistema propuesto.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -La determinación del número de gafas a través de la aplicación Android es el método innovador. Como el número de gafas puede ser conocido consultando al médico, pero se necesita un largo procedimiento para saberlo. Incluso hay muchos dispositivos para saber el número como, auto refractor, medidor de lentes, lámparas de limo, etc., a través de los cuales el médico proporciona el número de ojo sin receta. En lugar de someterse a este largo procedimiento, la mejor manera es conocer el número de ojo a través de la aplicación móvil Android. En este proyecto, el mejor uso de la aplicación Android se hace para conocer el número de ojo. En primer lugar, se escanea la retina del ojo humano a través del escáner de retina. La imagen obtenida se envía al móvil a través del conector. La aplicación muestra el número del ojo.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -El aprendizaje por máquina se está haciendo muy popular, y sus aplicaciones llegan a casi todos los campos de nuestra vida cotidiana. El aprendizaje automático es la ciencia para predecir los resultados mediante la inferencia de modelos entrenados con datos familiares para predecir los resultados en datos desconocidos. Este proyecto propone el enfoque de aprendizaje automático para detectar y localizar imágenes utilizando diferentes tipos de cánceres en un aprendizaje profundo. El proyecto propuesto implica el desarrollo de la interfaz de usuario que puede cargar la imagen utilizando el botón de carga y luego mostrar los resultados relativos al tipo, la presencia y el tipo de cáncer en la imagen. Este enfoque utiliza el aprendizaje supervisado de la máquina para entrenar el modelo utilizando datos conocidos y luego para predecir los datos de rayos cancerígenos desconocidos de 10 imágenes que se alimentan utilizando el open 105. Para el proyecto propuesto, el modelo se entrena para detectar el cáncer de huesos, piel y pulmón utilizando el aprendizaje por máquina y la interfaz de usuario desarrollada.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Muchos enfoques eficaces diseñados para resolver problemas mal planteados y mal condicionados tenían deficiencias para satisfacer las necesidades de la función de dispersión puntual (PSF), que es difícil de conseguir en la situación práctica todo el tiempo. Así que este proyecto introduce un método llamado como representación de señal dispersa para una Súper Resolución de una sola imagen. La investigación sobre la estadística de imágenes da un paso adelante para representar los parches de imágenes de una mejor manera, como una combinación lineal dispersa de elementos, que se eligen de un diccionario completo. A partir de los coeficientes de la representación dispersa se utilizan para construir la imagen de salida de alta resolución. Aquí entrena dos diccionarios conjuntamente para el parche de imagen de baja y alta resolución, lo que produce dos diccionarios individuales y muestra que las representaciones dispersas para baja y alta resolución son iguales. Para producir un parche de imagen de alta resolución, la representación dispersa puede juntar dos diccionarios entrenados del parche de imagen de baja y alta resolución. Aquí se muestrean una gran cantidad de pares de parches de imágenes, disminuyendo significativamente el costo de los cálculos.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -A determinação do número do espectáculo através da aplicação Android é o método inovador. Como o número do óculos pode ser conhecido consultando o médico, mas é necessário um longo procedimento para o conhecer. Mesmo existem muitos dispositivos para saber o número, tais como, refractor automático, medidor de lentes, lâmpadas de lodo, etc., através do qual o médico fornece o número do olho sem uma prescrição médica. Em vez de se submeter a este longo procedimento, a melhor maneira é saber o número dos olhos através da aplicação móvel Android. Neste projeto, o melhor uso do aplicativo Android é feito para conhecer o número dos olhos. Em primeiro lugar, a retina do olho humano é escaneada através do dispositivo scanner de retina. A imagem obtida é enviada para o celular através do conector. A aplicação mostra o número de olhos.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Het proces van het overstromingsdetectiesysteem, zoals de vier verschillende soorten voorbewerking, segmentatie, kenmerkextractie en het Contiguous deep Convolutional neural network (CDCNN), is uitgevoerd voor het identificeren van het overstroomde gebied. CDCNN de uitvoering van de voorgestelde grootschalige datasets kan automatisch passeren de histologische kenmerken van verschillende lagen van neuronen, en heeft de mogelijkheid om de niet-lineaire besluitvorming functies te implementeren.Dit werk onderzoekt en vergelijkt ook met de mogelijke methoden voor het nauwkeurig identificeren van de classificatie met de voorgestelde CDCNN details van de RSI. De prestatie-analyse van het voorgestelde model wordt geverifieerd in 2017 B mat labomgeving. Gebaseerd op de verschillende functies zoals precisie, recall en F-meetnauwkeurigheidsanalyse van het voorgestelde systeem prestatie-simulatiesysteem.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Niederländisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Nauka maszynowa staje si¿ coraz bardziej popularna, a jej zastosowania si¿gaj¿ niemal kädej dziedziny w naszym codziennym ¿yciu. Uczenie si¿ maszynowe jest nauk¿ pozwalaj¿c¿ przewidywä wyniki poprzez wyci¿ganie wniosków na podstawie modeli wyszkolonych w oparciu o znane dane w celu przewidywania wyników w oparciu o nieznane dane. Projekt ten proponuje podej¿cie maszynowego uczenia si¿ w celu wykrycia i zlokalizowania obrazów z wykorzystaniem ró¿nych typów nowotworów w procesie g¿¿bokiego uczenia si¿. Proponowany projekt obejmuje opracowanie interfejsu u¿ytkownika, który mo¿e zäadowä obraz za pomoc¿ przycisku ¿adowania, a nast¿pnie wy¿wietli¿ wyniki dotycz¿ce typu, obecno¿ci i rodzaju nowotworu w obrazie. Podej¿cie to wykorzystuje nadzorowane uczenie maszynowe do szkolenia modelu z wykorzystaniem znanych danych, a nast¿pnie do przewidywania nieznanych danych rentgenowskich z 10 obrazów, które s¿ podawane przy u¿yciu otwartego 105. W ramach proponowanego projektu model jest szkolony w zakresie wykrywania raka ko¿ci, skóry i p¿uc przy u¿yciu maszynowego uczenia si¿ i opracowywany jest interfejs u¿ytkownika.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Polnisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Het bepalen van het spektakelnummer via de Android applicatie is de innovatieve methode. Het spektakelnummer kan bekend worden gemaakt door de dokter te raadplegen, maar het duurt een lange procedure om het te weten te komen. Er zijn zelfs veel apparaten om het nummer te weten, zoals een automatische refractor, lensmeter, sliplampen, etc., waardoor de arts het oognummer zonder voorschrift verstrekt. In plaats van deze lange procedure te ondergaan, is de beste manier om het oognummer te kennen via de mobiele Android-applicatie. In dit project wordt optimaal gebruik gemaakt van de Android-applicatie om het oognummer te kennen. Ten eerste wordt het netvlies van het menselijk oog gescand via de netvliesscanner. Het verkregen beeld wordt via de connector naar de mobiele telefoon gestuurd. De applicatie toont het oognummer.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Niederländisch.