Meenu Vijarania

DeepCOPD, un approccio innovativo di deep learning per il rilevamento accurato della broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) utilizzando l'analisi dei suoni respiratori. L'approccio proposto utilizza un modello di rete neurale convoluzionale (CNN) addestrato su un database di suoni respiratori contenente rantoli, crepitii e sia crepitii che rantoli. Per superare la sfida di un set di dati di dimensioni ridotte, vengono impiegate tecniche innovative come la messa a punto specifica del dispositivo, l'incremento basato sulla concatenazione, il ritaglio di regioni vuote e il padding intelligente. Queste tecniche consentono di utilizzare in modo efficiente il set di dati, ottenendo un'impressionante accuratezza compresa tra il 90% e il 95%.

DeepCOPD, une approche innovante d'apprentissage profond pour la d tection pr cise de la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) l'aide de l'analyse des sons respiratoires. L'approche propos e utilise un mod le de r seau neuronal convolutif (CNN) entra n sur une base de donn es de sons respiratoires contenant des sifflements, des craquements et la fois des craquements et des sifflements. Pour surmonter le d fi que repr sente un petit ensemble de donn es, des techniques innovantes telles que le r glage fin sp cifique l'appareil, l'augmentation bas e sur la concat nation, l' cr tage des r gions vierges et le rembourrage intelligent sont employ es. Ces techniques permettent une utilisation efficace de l'ensemble de donn es, ce qui se traduit par une pr cision impressionnante de 90 95 %.

Les progr s technologiques nous ont permis d'approfondir le domaine des gestes de la main et de leur signification. L'une de ces innovations est la reconnaissance des gestes de la main, un domaine qui combine la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour interpr ter et comprendre les gestes effectu s par les mains humaines. Avec l'aide de Python, un langage de programmation polyvalent et populaire, nous pouvons exploiter cette technologie et d bloquer une myriade d'applications. Nous nous pencherons sur les principes fondamentaux du sujet, discuterons des diff rentes techniques et algorithmes, et pr senterons des exemples pratiques de la fa on dont cette technologie peut tre mise en oeuvre dans des sc narios du monde r el.

Os avan os na tecnologia permitiram-nos aprofundar o dom nio dos gestos das m os e o seu significado. Uma dessas inova es o reconhecimento dos gestos das m os, um dom nio que combina a vis o por computador e a aprendizagem autom tica para interpretar e compreender os gestos feitos pelas m os humanas. Com a ajuda de Python, uma linguagem de programa o vers til e popular, podemos aproveitar esta tecnologia e desbloquear uma mir ade de aplica es. Iremos aprofundar os fundamentos do assunto, discutir v rias t cnicas e algoritmos e apresentar exemplos pr ticos de como esta tecnologia pode ser implementada em cen rios do mundo real.

I progressi della tecnologia ci hanno permesso di approfondire la conoscenza dei gesti delle mani e del loro significato. Una di queste innovazioni il riconoscimento dei gesti delle mani, un campo che combina la visione artificiale e l'apprendimento automatico per interpretare e comprendere i gesti compiuti dalle mani umane. Con l'aiuto di Python, un linguaggio di programmazione versatile e popolare, possiamo sfruttare questa tecnologia e sbloccare una miriade di applicazioni. Approfondiremo i fondamenti dell'argomento, discuteremo varie tecniche e algoritmi e mostreremo esempi pratici di come questa tecnologia pu essere implementata in scenari reali.

Der technologische Fortschritt hat es uns erm glicht, tiefer in die Welt der Handgesten und ihrer Bedeutung einzutauchen. Eine solche Innovation ist die Handgestenerkennung, ein Bereich, der Computer Vision und maschinelles Lernen kombiniert, um die Gesten der menschlichen H nde zu interpretieren und zu verstehen. Mit Hilfe von Python, einer vielseitigen und beliebten Programmiersprache, k nnen wir uns diese Technologie zunutze machen und eine Vielzahl von Anwendungen erschlie en. Wir werden uns mit den Grundlagen des Themas befassen, verschiedene Techniken und Algorithmen diskutieren und praktische Beispiele zeigen, wie diese Technologie in realen Szenarien umgesetzt werden kann.

Diese Forschungsarbeit befasst sich mit den vielf ltigen kologischen Herausforderungen, die mit der Urbanisierung verbunden sind, indem ein bertragbares UNET-Modell eingef hrt wird, das f r die pr zise Erkennung von Gr nfl chen in hochaufl senden Satellitenbildern entwickelt wurde. Der Datensatz, bestehend aus 72 Bildern, die von MBRSC-Satelliten ber Dubai aufgenommen und von der Roia Foundation kommentiert wurden, dient als Grundlage f r unsere Studie. Das Modell ist zwar in Dubai verwurzelt, l sst sich aber ber die regionalen Grenzen hinaus anpassen und bietet eine vielseitige L sung f r ein Spektrum globaler st dtischer Umweltprobleme. Neben der genauen Erkennung von Gr nfl chen bietet das UNET-Modell einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung der st dtischen Bodenbedeckung.

Cette recherche aborde les d fis environnementaux multiples facettes li s l'urbanisation en introduisant un mod le UNET transf rable con u pour la d tection pr cise de la verdure dans l'imagerie satellitaire haute r solution. L'ensemble de donn es, compos de 72 images captur es au-dessus de Duba par les satellites MBRSC et annot es par la Fondation Roia, sert de base notre tude. Bien qu'ancr Duba , l'adaptabilit du mod le s' tend au-del des limites r gionales, offrant une solution polyvalente un spectre de d fis environnementaux urbains globaux. Outre la d tection pr cise de la verdure, le mod le UNET offre une approche holistique de la classification de l'occupation des sols urbains.

Esta investiga o aborda os desafios ambientais multifacetados ligados urbaniza o, introduzindo um modelo UNET transfer vel concebido para a dete o precisa de vegeta o em imagens de sat lite de alta resolu o. O conjunto de dados, constitu do por 72 imagens captadas sobre o Dubai por sat lites MBRSC e anotadas pela Funda o Roia, serve de base ao nosso estudo. Embora enraizado no Dubai, a adaptabilidade do modelo estende-se para al m dos limites regionais, oferecendo uma solu o vers til para um espetro de desafios ambientais urbanos globais. Para al m da dete o precisa de vegeta o, o modelo UNET fornece uma abordagem hol stica classifica o da ocupa o do solo urbano.

Questa ricerca affronta le molteplici sfide ambientali legate all'urbanizzazione introducendo un modello UNET trasferibile progettato per il rilevamento preciso del verde nelle immagini satellitari ad alta risoluzione. Il set di dati, costituito da 72 immagini catturate sopra Dubai dai satelliti MBRSC e annotate dalla Fondazione Roia, serve come base del nostro studio. Pur essendo radicato a Dubai, l'adattabilit del modello si estende oltre i confini regionali, offrendo una soluzione versatile a uno spettro di sfide ambientali urbane globali. Oltre a un accurato rilevamento del verde, il modello UNET fornisce un approccio olistico alla classificazione della copertura del suolo urbano.

Questo abstract presenta lo sviluppo di un'applicazione web di e-commerce utilizzando il framework Djang, incorporando la tecnica di vettorizzazione TF-IDF e la similarit del coseno per una funzionalit di ricerca efficiente. L'applicazione web mira a fornire agli utenti un'esperienza di acquisto intuitiva e senza soluzione di continuit . Il framework Django offre una piattaforma robusta e scalabile per la creazione di applicazioni web. Fornisce un alto livello di astrazione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione piuttosto che sui dettagli di basso livello. Utilizzando Django, l'applicazione di e-commerce beneficia di funzionalit come il routing degli URL, la gestione dei database e l'autenticazione degli utenti. Per queste funzionalit , l'applicazione impiega la tecnica di vettorizzazione TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF calcola l'importanza di un termine in un documento considerando la sua frequenza all'interno del documento e la sua rarit nel corpus complessivo. Questa tecnica consente una rappresentazione efficiente dei dati testuali, permettendo di ottenere risultati di ricerca rapidi e accurati. La similarit del coseno, una misura di similarit tra due vettori, viene utilizzata per calcolare la rilevanza tra la query di ricerca e i documenti rappresentati come vettori TF-IDF.

Este resumo apresenta o desenvolvimento de uma aplica o web de com rcio eletr nico utilizando o framework Django, incorporando a t cnica de vectoriza o TF-IDF e a similaridade de cosseno para uma funcionalidade de pesquisa eficiente. A aplica o web tem como objetivo proporcionar aos utilizadores uma experi ncia de compra intuitiva e sem falhas. A estrutura Django oferece uma plataforma robusta e escal vel para a cria o de aplica es Web. Fornece um elevado n vel de abstra o, permitindo que os programadores se concentrem na l gica da aplica o e n o em detalhes de baixo n vel. Ao utilizar o Django, a aplica o de com rcio eletr nico beneficia de funcionalidades como o encaminhamento de URL, a gest o de bases de dados e a autentica o de utilizadores. Para estas funcionalidades de pesquisa, a aplica o utiliza a t cnica de vectoriza o TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). A TF-IDF calcula a import ncia de um termo num documento, considerando a sua frequ ncia no documento e a sua raridade no corpus global. Esta t cnica permite a representa o eficiente de dados textuais, possibilitando resultados de pesquisa r pidos e precisos. A similaridade de cosseno, uma medida de similaridade entre dois vectores, utilizada para calcular a relev ncia entre a consulta de pesquisa e os documentos representados como vectores TF-IDF.

Ce r sum pr sente le d veloppement d'une application web de commerce lectronique utilisant le cadre Djangoframework, incorporant la technique de vectorisation TF-IDF et la similarit cosinus pour une fonctionnalit de recherche efficace. L'application web vise fournir aux utilisateurs une exp rience d'achat transparente et intuitive. Le cadre Django offre une plateforme robuste et volutive pour la cr ation d'applications web. Il offre un haut niveau d'abstraction, ce qui permet aux d veloppeurs de se concentrer sur la logique de l'application plut t que sur les d tails de bas niveau. En utilisant Django, l'application de commerce lectronique b n ficie de fonctionnalit s telles que le routage des URL, la gestion des bases de donn es et l'authentification des utilisateurs. Pour ces fonctionnalit s de recherche, l'application utilise la technique de vectorisation TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF calcule l'importance d'un terme dans un document en tenant compte de sa fr quence dans le document et de sa raret dans l'ensemble du corpus. Cette technique permet une repr sentation efficace des donn es textuelles, ce qui permet d'obtenir des r sultats de recherche rapides et pr cis. La similarit cosinus, une mesure de similarit entre deux vecteurs, est utilis e pour calculer la pertinence entre la requ te de recherche et les documents repr sent s par les vecteurs TF-IDF.

In diesem Abstract wird die Entwicklung einer E-Commerce-Webanwendung unter Verwendung des Djangoframeworks vorgestellt, die die TF-IDF-Vektorisierungstechnik und Kosinus hnlichkeit f r eine effiziente Suchfunktionalit t beinhaltet. Die Webanwendung zielt darauf ab, den Nutzern ein nahtloses und intuitives Einkaufserlebnis zu bieten. Das Django-Framework bietet eine robuste und skalierbare Plattform f r die Entwicklung von Webanwendungen. Es bietet eine hohe Abstraktionsebene, die es den Entwicklern erm glicht, sich auf die Anwendungslogik zu konzentrieren und nicht auf Details auf niedriger Ebene. Durch den Einsatz von Django profitiert die E-Commerce-Anwendung von Funktionen wie URL-Routing, Datenbankmanagement und Benutzerauthentifizierung. F r diese Suchfunktionen verwendet die Anwendung die TF-IDF-Vektorisierungstechnik (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF berechnet die Bedeutung eines Begriffs in einem Dokument unter Ber cksichtigung seiner H ufigkeit im Dokument und seiner Seltenheit im Gesamtkorpus. Diese Technik erm glicht eine effiziente Darstellung von Textdaten und damit schnelle und genaue Suchergebnisse. Die Cosinus- hnlichkeit, ein Ma f r die hnlichkeit zwischen zwei Vektoren, wird verwendet, um die Relevanz zwischen der Suchanfrage und den als TF-IDF-Vektoren dargestellten Dokumenten zu berechnen.

This paper presents DeepCOPD, an innovative deep learning approach for accurate detection of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) using respiratory sound analysis. The proposed approach utilizes a Convolutional Neural Network (CNN) model trained on a respiratory sound database containing wheezes, crackles, and both crackles and wheezes. To overcome the challenge of a small dataset, innovative techniques such as device-specific fine-tuning, concatenation-based augmentation, blank region clipping, and smart padding are employed. These techniques enable efficient utilization of the dataset, resulting in an impressive accuracy of 90% to 95%. The implementation includes an app with a user-friendly interface developed using HTML, CSS, Flask, and Heroku. By leveraging deep learning and respiratory sound analysis, the app offers a promising solution for accurate COPD detection, providing significant advancements in respiratory health monitoring. Users can upload respiratory sound audios to the app for COPD detection, enhancing early diagnosis and improving patient outcomes.