Swati Gupta

DeepCOPD, ein innovativer Deep-Learning-Ansatz zur pr zisen Erkennung von chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen (COPD) mithilfe der Atemger uschanalyse. Der vorgeschlagene Ansatz nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, das auf einer Atemger uschdatenbank trainiert wurde, die Keuchen, Knistern und sowohl Knistern als auch Keuchen enth lt. Um die Herausforderung eines kleinen Datensatzes zu bew ltigen, werden innovative Techniken wie ger tespezifisches Feintuning, konkatenationsbasierte Augmentation, Beschneidung von Leerbereichen und intelligentes Auff llen eingesetzt. Diese Techniken erm glichen eine effiziente Nutzung des Datensatzes und f hren zu einer beeindruckenden Genauigkeit von 90 bis 95 %.

DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a dete o precisa da Doen a Pulmonar Obstrutiva Cr nica (DPOC) utilizando a an lise do som respirat rio. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respirat rios contendo sibilos, crepita es e tanto crepita es quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, s o utilizadas t cnicas inovadoras, como o ajuste fino espec fico do dispositivo, o aumento baseado na concatena o, o recorte de regi es em branco e o preenchimento inteligente. Estas t cnicas permitem uma utiliza o eficiente do conjunto de dados, resultando numa precis o impressionante de 90% a 95%.

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.