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AP模型的组织气氛和工作满意度...
2兼BOS主席，教育部，SRI PADMAVATI MAHILA VISVAVIDYALAM，TIRUPATI，ANDHRA PRADESH。摘要：试图研究A.P.模特学校老师。调查方法是在310 A.P.模特学校老师。Meera Dixit博士的自制组织气候规模和工作满意度量表用于数据收集。使用R值分析数据。发现表明，A.P.模特学校老师。结果还表明，A.P.模型学校男性教师，年龄段，婚姻状况和学科教学，组织环境与A.P.模特学校女教师。关键字：组织环境，工作满意度，A.P。模特学校老师。简介
纳克林 2024
论文：4. 数字学习平台在果阿附属学院的教职员工、图书管理员和学生中的有效性，作者：A.K. Sunil Madhukar Gauns 博士，GVM 一级图书管理员达达维迪亚教育学院，法马古迪，蓬达；先生。 Sudhir Baburao Halvegar，瓦斯科瓦桑特乔希艺术与商业学院图书管理员；多发性硬化症。 Manasi Dattatraya Rege，马尔加奥 VVM Shree Damodar 商业与经济学院图书管理员 & Ms. Padmavati S. Tubachi，学院图书管理员，DPM Shree Mallikarjun & Shri Chetan Manju Desai 艺术、商业、科学学院，果阿邦卡纳科纳
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介