自1960年代以来,高功率非空气呼吸推进系统在太空探索中起着至关重要的作用。离子推进器已成为一种革命性的技术,其效率提高了。目前,有250多个人工卫星利用电动推进来进行地球静止的地球轨道(GEOS)和低地球轨道(LEOS)[1]。诸如太空系统/Loral之类的公司已证明了固定等离子体推进器(SPTS)的可靠性,并在地面测试和卫星操作中进行了10,000多个操作时间[2]。电动推进的广泛使用强调了其在现代太空技术中的重要性,离子推进器提供了高特异性的脉冲和有效的推进剂用法,因此它们是长期任务的理想选择[3]。
摘要:脑瘤是一种致命疾病,导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的,并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预,可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取;因此,可以快速获得可观的分类结果。然而,从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集,这在医学领域很难实现。因此,权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调,以开发基于 CNN 的深度学习框架,用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类,准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%,共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%,运行时间为 32ms/步,远低于现有模型。关键词:- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
10. Ashutosh Bhardwaj 博士 RESPOND 协调员兼负责人,RPMD 研究项目监测部 (RPMD),项目规划和评估组 (PPEG),印度遥感研究所 (IIRS),4 Kalidas Road,德拉敦 - 248001
Breast Cancer—Epidemiology, Risk Factors, Classification, Pathophysiology, Histopathology, Screening, and Management —An Updated Review Ishu , Vaibhav Sinwal , Mudit Bhardwaj , Abdul Rehman , Vishv Sagar Sharma , Rahul Poonia , Ragini Kumari , Aashutosh Sinwal
1。Surrent Mount博士(IQAC)21。Ajay Satija博士(MCA)2。Monica博士(DCA)22。G.S Bhamra博士(DCA)3。Mandeep女士(CSE)23。Dabra博士(CSE-CS)4。Surabh先生(IT)24。Ankita博士(DCA)5。Kumar Rajesh先生(ECT)25。Nisha女士(DCA)6。 杜比先生(我)26。 Vikram Verma先生(CSE)7。 Mitu Sehgal女士(CSE-AIDS)27。 Deepti女士(CSE)8。 Slany博士(CSE-AIDS)28。 Divya女士(DCA)9。 Cave博士(CSE)29。 Nidhi女士(EEC)10。 Anisha女士(CSE)30。 Sandeep博士(ECT)11。 Hooda Mom(CSE-AIML)12。 Yeeshu Rehlan先生(ECE)13。 甘地·西德斯先生(我)14。 拉杰德先生(我)15。 Singla博士的Pardeep(ECT)16。 Kaur博士的马格(EEC)17。 Dahiya Pooja女士(CSE-CS)18。 Sudhir Mahajan先生(ECE)19。 Jyoti Bhardwaj女士(CSE-AML)20。 Richa博士(CSE-AIMNisha女士(DCA)6。杜比先生(我)26。Vikram Verma先生(CSE)7。Mitu Sehgal女士(CSE-AIDS)27。Deepti女士(CSE)8。Slany博士(CSE-AIDS)28。Divya女士(DCA)9。Cave博士(CSE)29。Nidhi女士(EEC)10。Anisha女士(CSE)30。Sandeep博士(ECT)11。Hooda Mom(CSE-AIML)12。Yeeshu Rehlan先生(ECE)13。甘地·西德斯先生(我)14。拉杰德先生(我)15。Singla博士的Pardeep(ECT)16。 Kaur博士的马格(EEC)17。 Dahiya Pooja女士(CSE-CS)18。 Sudhir Mahajan先生(ECE)19。 Jyoti Bhardwaj女士(CSE-AML)20。 Richa博士(CSE-AIMSingla博士的Pardeep(ECT)16。Kaur博士的马格(EEC)17。 Dahiya Pooja女士(CSE-CS)18。 Sudhir Mahajan先生(ECE)19。 Jyoti Bhardwaj女士(CSE-AML)20。 Richa博士(CSE-AIMKaur博士的马格(EEC)17。Dahiya Pooja女士(CSE-CS)18。Sudhir Mahajan先生(ECE)19。Jyoti Bhardwaj女士(CSE-AML)20。Richa博士(CSE-AIM