Swati Gupta

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.

This research addresses multifaceted environmental challenges linked to urbanization by introducing a transferable UNET model designed for precise greenery detection in high-resolution satellite imagery. The dataset, consisting of 72 images captured over Dubai by MBRSC satellites and annotated by the Roia Foundation, serves as the foundation of our study. While rooted in Dubai, the model's adaptability extends beyond regional confines, offering a versatile solution to a spectrum of global urban environmental challenges. In addition to accurate greenery detection, the UNET model provides a holistic approach to urban land cover classification.

Deep COPD, 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%.

Advancements in technology have enabled us to delve deeper into the realm of hand gestures and their significance. One such innovation is hand gesture recognition, a field that combines computer vision and machine learning to interpret and understand the gestures made by human hands. With the help of Python, a versatile and popular programming language, we can harness this technology and unlock a myriad of applications. We will delve into the fundamentals of the subject, discuss various techniques and algorithms, and showcase practical examples of how this technology can be implemented in real-world scenarios.

In this book the authors provide an overview of COMMIT protocols that are used to coordinate participants in a distributed transaction so that all agree on the transaction's outcome. Presumed-abort and presumed-commit are the two best-known two-phase commit protocols. Presumed-abort is widely implemented. It handles aborting transactions efficiently and requires only a single forced log write at the coordinator in the common case that the transaction commits. It also handles read only transactions efficiently.

This book aims to develop a sophisticated Weather Web Application that provides users with comprehensive and real-time meteorological information. In an era where accurate and up-to-date weather data is crucial for various industries and individuals, this application seeks to deliver an intuitive and user-friendly interface for accessing diverse weather metrics. The book provides the comprehensive review and analysis of building the weather Application.

Die schlafbezogene Atmungsst rung ist eine chronische St rung der oberen Atemwege, die zu einer teilweisen oder vollst ndigen Obstruktion f hrt. Es handelt sich um ein abnormales Atemmuster, das mit verschiedenen medizinischen Problemen einhergeht. Die kurze Schlafdauer betrifft unsere Weltbev lkerung mit einer Rate von bis zu 5 %, was zu einer Vielzahl von Folgen und einer erh hten Sterblichkeitsrate f hrt. Die Obstruktion der oberen Atemwege, die in den meisten F llen zu Schnarchen f hrt, ist eines der h ufigsten Symptome, die von den Patienten beobachtet werden. Die Rolle der Prothetik bei der Behandlung von OSA nimmt erheblich zu, da sie durch den Einsatz verschiedener oraler Vorrichtungen die Gesundheit und Funktion der Patienten verbessert.