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致电2023 Debos and ance of Debabilites
Nombre: ****** ******** Referencia: RYC2023-044270-I Área Temática: Ciencias agrarias y agroalimentarias Correo Electrónico: monicaherrero@usal.es Título: Photogrammetry applied to Plant Science at Proximal, Close & Remote Sensing Resumen de la Memoria: Her research aims to advance植物科学家和工程师的跨学科生成。总的来说，她的科学任务是在实验性工厂科学框架内开发创新的传感器网络和摄影测量方法，以推动林业管理和农业改进，并实施可能提高突破性成像技术可用性的软件工具。到目前为止，她的经验激发了她在植物高通量表型系统的计算方面从事职业。她的主要动机首先是促进创新，依靠可持续的基础，其次是将这项技术更接近农业和森林社区。她还是一个高度热情的倡导者，是开放科学，公民科学计划，并参与向更广泛的受众促进科学的倡导。所有这一切构成了她的特殊愿景，以促进未来的创新。她的职业生涯详细介绍了她的网站：https：//monicaherrerohuerta.webnode.com/
核安全公约（CNS）
S COPE ........................................................................................................................................................ 4
JAG/CNLSCINST 5814.1E 1 附件 (4) 召集...
ICO _____________________________________ 程序：如果案件于 2019 年 1 月 1 日或之后提交审判，则将使用本清单和第 60a 和 60b 条以及 R.C.M. 中包含的审判后程序。将使用 1109 和 1110。对于 2019 年 1 月 1 日之前提交审判的案件，或者如果对 2019 年 1 月 1 日之前发生的罪行判定有罪，则此清单不适用，并且将使用 R.C.M. 中包含的审判后程序（包括 SJA 建议 (SJAR) 的要求）。1107，MCM（2016 年版）将使用。注意：“受害者”包括 R.C.M. 中定义的受害者、犯罪受害者代表或指定人。1106A.赦免权：召集当局的赦免权取决于被告被定罪的最早罪行的日期。
召集报告2024
早上好。尊敬的总理玛丽亚泽·约翰逊（Mariazeena Johnson）博士，尊敬的玛丽·约翰逊（Marie Johnson）博士，尊敬的客人什里（Shri）。Ashwin Raja，心爱的副总统Arul Selvan先生，Maria Bernadette Tamilarasi夫人和玛丽亚·凯瑟琳·约翰逊（Maria Catherine Johnson）女士，专业副校长，注册官，研究董事，研究董事，研究主任，院长，院士，院士，杰出的院士，院士，院士，院士，年轻的院士，院士，年轻人，年轻的媒体，年轻的，年轻的，班上，年级，年轻的派对， Sathyabama科学技术研究所的会议。我认为很荣幸欢迎大家参加这个召集仪式。我们很高兴能拥有Shri。Ashwin Raja，美国Motorq的联合创始人＆CTO，是第33届会议仪式的首席嘉宾。 先生，我们在这里对您的存在非常荣幸。 早上好。 尊敬的总理玛丽亚泽·约翰逊（Mariazeena Johnson）博士，受尊敬的主席玛丽·约翰逊（Marie Johnson）博士，尊敬的客人什里（Shri）。 Ashwin Raja，心爱的VI CE Presiden TS M R。 Aru L Selvan，M rs。 Maria Berna Dette Ta Milaras I，Ma Ria Catherine Johnson女士，专业副校长，注册官，董事，研究员，主任，考试，主管，负责人，负责人，负责人，杰出客人，杰出客人，杰出的客人，毕业生，毕业生，员工，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒介和科学研究所的研究。 我认为很荣幸欢迎大家参加这个召集仪式。 我们被点燃了shri。 Ash Win Raj A，共同创始的R＆CTO，Moto RQ，U SA，是第33届会议仪式的首席嘉宾。Ashwin Raja，美国Motorq的联合创始人＆CTO，是第33届会议仪式的首席嘉宾。先生，我们在这里对您的存在非常荣幸。早上好。尊敬的总理玛丽亚泽·约翰逊（Mariazeena Johnson）博士，受尊敬的主席玛丽·约翰逊（Marie Johnson）博士，尊敬的客人什里（Shri）。Ashwin Raja，心爱的VI CE Presiden TS M R。 Aru L Selvan，M rs。Maria Berna Dette Ta Milaras I，Ma Ria Catherine Johnson女士，专业副校长，注册官，董事，研究员，主任，考试，主管，负责人，负责人，负责人，杰出客人，杰出客人，杰出的客人，毕业生，毕业生，员工，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒介和科学研究所的研究。我认为很荣幸欢迎大家参加这个召集仪式。我们被点燃了shri。Ash Win Raj A，共同创始的R＆CTO，Moto RQ，U SA，是第33届会议仪式的首席嘉宾。先生，我们在这里对您的存在非常荣幸。3508底层，644个postgra duat es和122个doc torate s to t heir t heir degr ees在此过程中。在研究过程中，专门批准了45个金色的元素和一致的EF堡垒。
使用卷积神经网络在视网膜图像中对眼病的分类
ABSTRAK ............................................................................................................ vii
2024 年 8 月 14 日，基加利会议中心（待定）
卢旺达认识到早年对终身学习、沟通和认知能力的深远影响，认为对这一阶段的投资是消除贫困、减轻不平等和提高未来生产力的战略举措。尽管有这种认识，但全球仍有大量儿童因营养不良、早期学习和大脑刺激机会不足、发育迟缓和环境压力大而未能发挥其潜力。在卢旺达，发育迟缓（一种阻碍个人和国家生产力的疾病）的患病率为 33%（DHS 2020），早期儿童发展设施的使用率为 78%（NCDA 行政数据，2023 年）。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。