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机械工程技术（MCET）
MCET 101 机械设计简介（3 个学分）先修课程：AMET 140 或 MCET 121。共同要求：[AMET 230 或 MCET 100] 和 MATH 154。工程制图主题：惯例、剖面、尺寸和公差。详细图纸、子装配图和装配图。各种机械部件和机械设计工具简介。（原 2920:101）
使用混合分布的 MCET 实现精确并行分割模型 (PPSM)
摘要目的——图像分割是图像处理应用中最重要的任务之一。它是许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监视系统等。然而，准确的分割是一项关键任务，因为找到适合不同类型图像处理应用的正确模型是一个长期存在的问题。本文开发了一种新颖的分割模型，旨在成为使用任何类型图像处理应用的统一模型。所提出的精确并行分割模型 (PPSM) 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。此外，提出了一种并行增强算法来提高所开发的分割算法的性能并最大限度地降低其计算成本。为了评估所提出的 PPSM 的有效性，使用了不同的图像分割基准数据集，例如 Planet Hunters 2 (PH2)、国际皮肤成像合作组织 (ISIC)、微软剑桥研究院 (MSRC)、伯克利分割基准数据集 (BSDS) 和 COntext 中的通用对象 (COCO)。获得的结果表明，与其他分割模型相比，使用不同类型和领域的基准数据集，所提出的模型能够显著缩短处理时间，实现高精度。设计/方法/方法——所提出的 PPSM 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。结果——根据所获得的结果，可以观察到，所提出的基于 PPSM——最小交叉熵阈值 (PPSM - MCET) 的分割模型是一种具有高性能的稳健、准确、高度一致的方法。原创性/价值——使用 MCET 构建了一种利用高斯、伽马和对数正态分布组合的新型混合分割模型。此外，为了以最小的计算成本提供准确、高性能的阈值，所提出的 PPSM 使用并行处理方法来最大限度地减少 MCET 计算中的计算工作量。所提出的模型可用作许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监控系统等。关键词最小交叉熵阈值、混合分布、精确分割、并行计算论文类型研究论文
AI研讨会的副本副本 - Pollachi
Mahalingam工程技术学院（MCET）由M.Manickam博士于1998年成立，目的是纪念他所钟爱的父亲Arutchelvar Dr.N.Mahalingam的第75个出生年份，其使命是使基于高质量的工程和技术在年轻人的能力和能力上倾向于面对围绕挑战的行业的技能和能力，以使基于高质量的工程和能力为年轻人的能力提供挑战。MCET是一所自大的，教育工程学院，并由新德里AICTE批准，并隶属于Anna University。该研究所已被NAAC认可，在Cycle III（2023-2030）中为A ++等级，最高等级。MCET目前提供12个UG节目，6个PG计划和8个具有所有合格UG计划的博士学位课程，并获得了NBA Tier-1的认可。
AI研讨会的副本副本 - Pollachi
Mahalingam工程技术学院（MCET）由M.Manickam博士于1998年成立，目的是纪念他所钟爱的父亲Arutchelvar Dr.N.Mahalingam的第75个出生年份，其使命是使基于高质量的工程和技术在年轻人的能力和能力上倾向于面对围绕挑战的行业的技能和能力，以使基于高质量的工程和能力为年轻人的能力提供挑战。MCET是一所自大的，教育工程学院，并由新德里AICTE批准，并隶属于Anna University。该研究所已被NAAC认可，在Cycle III（2023-2030）中为A ++等级，最高等级。MCET目前提供12个UG节目，6个PG计划和8个具有所有合格UG计划的博士学位课程，并获得了NBA Tier-1的认可。
基于物联网的患者手势识别系统
1 MCET，Desamangalam-679532，喀拉拉邦，印度 摘要：本项目展示了一款专为实时手势识别和应急响应而设计的智能手套。该手套集成了五个柔性传感器来捕捉手指运动，一个加速度计来检测手部方向，以及一个 ESP32 微控制器来处理传感器数据。显示屏提供视觉反馈，而 APR33A3 芯片则支持音频播放。此外，该手套通过蓝牙连接与移动应用程序集成，允许紧急通知闪烁和远程控制灯和风扇等电器。这款智能手套为免提应急响应提供了一种新颖的解决方案。通过识别特定的手势，手套可以触发预先录制的紧急音频消息，向连接的移动应用程序发送通知，甚至远程控制智能家居设备，从而提高需要帮助的用户的安全性和可访问性。索引术语 – 手势识别、柔性传感器。