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城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C DNA DNA SAVAR C 187 PM2.5不健康的Mymensingh C 185 PM2.5不健康的Rangpur C 280 PM2.5非常不健康的Cumilla C 216 PM2.5非常不健康的Narshindi C 195 PM2.5 PM2.5 PM2.5 Bogura
1998-99）Messenger Group：生物技术第一批...
名称：MD。Rezaur Salekin当前职位：QC（微生物学）高级执行官Incepta Pharmaceuticals Ltd，Zirabo，Savar，Dhaka。电话：01717011227电子邮件：rsalekin.tonoy@gmail.com rezaur_tonoy@yahoo.com Facebook ID：https：//www.facebook.com/rsalekin.tonoy.tonoy.mibextid = zbw kwl kwl kwl kwl kwl kwl 8 p kwl（batch） （https://m.me/j/aby9tkmomhmx36tn/）
每日空气质量指数 (AQI) 报告
锡尔赫特 c 167 PM2.5 不健康 库尔纳 c DNA DNA DNA 拉杰沙希 c 221 PM2.5 非常不健康 巴里萨尔 c 126 PM2.5 对敏感人群不健康 萨瓦尔 c 265 PM2.5 非常不健康 迈门辛 c 182 PM2.5 不健康 朗布尔 c DNA DNA DNA 库米拉 c 162 PM2.5 不健康 纳尔辛迪 c 181 PM2.5 不健康
城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c DNA DNA DNA Savar c 184 PM2.5 不健康 Mymensingh c 176 PM2.5 不健康 Rangpur c 189 PM2.5 不健康 Cumilla c 205 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 178 PM2.5 不健康 Bogura d 183 PM2.5 不健康 Brahmanbaria d 276 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d
每日空气质量指数（AQI）报告
Sylhet c 221 PM2.5 VERY UNHEALTHY Khulna c 186 PM2.5 UNHEALTHY Rajshahi c 200 PM2.5 UNHEALTHY Barishal c 101 PM2.5 CAUTION Savar c DNA DNA DNA Mymensingh c 212 PM2.5 VERY UNHEALTHY Rangpur c 268 PM2.5 VERY UNHEALTHY Cumilla c 192 PM2.5 UNHEALTHY Narshindi c 243 PM2.5 VERY不健康
增强 MRI 中的脑肿瘤分类
增强 MRI 中的脑肿瘤分类：利用深度卷积神经网络提高准确性 Shourove Sutradhar Dip 毛拉纳巴沙尼科技大学信息和通信技术系，孟加拉国 Tangail-1902 电子邮件：it16008@mbstu.ac.bd Md. Habibur Rahman 毛拉纳巴沙尼科技大学信息和通信技术系，孟加拉国 Tangail-1902 电子邮件：it16051@mbstu.ac.bd Nazrul Islam* 贾汉吉尔纳加尔大学信息技术学院，孟加拉国 Dhaka-1342 Savar 电子邮件：nazrul.mbstu@gmail.com ORCID iD：https://orcid.org/0000-0002-9276-8388 *通讯作者 Md. Easin Arafat 信息技术学院， Jahangirnagar 大学，Savar，Dhaka-1342，孟加拉国 电子邮件：arafatr.research@gmail.com ORCID iD：https://orcid.org/0000−0003−4014−9144 Pulak Kanti Bhowmick Mawlana Bhashani 科技大学信息与通信技术系，Tangail-1902，孟加拉国 电子邮件： pulak.ict.mbstu@gmail.com Mohammad Abu Yousuf 信息技术研究所，Jahangirnagar 大学，Savar, Dhaka-1342, 孟加拉国 电子邮件：yousuf@univ.edu ORCID iD：https://orcid.org/0000-0001-8065-7173 收稿日期：2023 年 10 月 25 日；修订日期：2023 年 12 月 7 日；接受日期：2024 年 1 月 12 日；发布日期：2024 年 6 月 8 日 摘要：脑肿瘤是最致命的癌症之一，患者的死亡率很高。识别和分类脑肿瘤是了解其功能的关键步骤。治疗脑肿瘤的最佳方法取决于其类型、大小和位置。在现代，放射科医生利用可以通过磁共振成像 (MRI) 确定的脑肿瘤位置。然而，手动测试和 MRI 检查既费时又需要技能。此外，肿瘤的误诊可能导致不适当的药物治疗，这可能会降低他们的生存机会。随着深度学习 (DL) 技术的进步，计算机辅助诊断 (CAD) 以及机器学习 (ML) 技术已经发展到帮助检测脑肿瘤的程度，放射科医生现在可以更准确地识别脑肿瘤。本文提出了一种使用 VGG16 模型进行 MRI 图像分类以构建深度卷积神经网络 (DCNN) 架构。使用来自 Kaggle 的两组脑部 MRI 数据对所提出的模型进行了评估。在 Google Colab 训练期间，考虑到这两个数据集，所提出的方法取得了显著的性能，最高总体准确率分别为 96.67% 和 97.67%。据报道，所提出的模型在训练期间运行良好，准确率很高。所提出的模型的性能标准超越了现有技术。索引词：CNN、脑肿瘤、ML、MRI 图像、VGG16。
城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c 127 PM2.5 对敏感人群不健康 Savar c 316 PM2.5 有害 Mymensingh c 229 PM2.5 非常不健康 Rangpur c 267 PM2.5 非常不健康 Cumilla c 252 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 213 PM2.5 非常不健康 Bogura d 273 PM2.5 非常不健康 Brahmanbaria d 295 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d
每日空气质量指数 (AQI) 报告
锡尔赫特 c 195 PM2.5 不健康 库尔纳 c 174 PM2.5 不健康 拉杰沙希 c 205 PM2.5 非常不健康 巴里萨尔 c 115 PM2.5 对敏感人群不健康 萨瓦尔 c 212 PM2.5 非常不健康 迈门辛 c 175 PM2.5 不健康 朗布尔 c 207 PM2.5 非常不健康 库米拉 c 164 PM2.5 不健康 纳尔辛迪 c 236 PM2.5 非常不健康
城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C 122 PM2.5 Sensew不健康Narshindi C 284 PM2.5非常不健康的Bogura D 271 PM2.5非常不健康的Brahmanbaria D 345 PM2.5危险BSRM，Nasirabad，Chattogram D