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使用四个版本的...进行脑肿瘤分类
检测脑癌的医学图像处理方法仍然主要是手动完成，准确度低且时间长。此外，这项任务只有拥有高水平医疗能力的专业人员才能完成，而与需要救治的大量患者相比，专家的数量显然是有限的。随着人工智能的增长以及计算机在处理速度和存储容量方面的飞速发展，可以协助医生对头部肿瘤的存在进行分类。本研究使用了 EfficientNet 架构的四种变体，旨在针对各种 MRI 成像数据训练模型。 B1版本模型被证明是本次调查中最好的，从B0到B3版本（4个版本），准确率高达98%，精确率高达99%，召回率高达95%，f1分数高达97%。这些结果非常好，但并不排除使用不同设计形式进行进一步的研究。
ulva lactuca发酵对EM4的效果长（...
摘要 - 这项研究的目的是找出具有EM 4发酵的U. lactuca（有效的微生物4）的活海参的生长和毕业。这项研究是在8月至12月在库邦摄政的汉西西·塞莫（Nusa Cendana University）的海洋和渔业实验室的船舶和渔业实验室进行的。60种栽培的沙子黄瓜。使用随机设计的研究方法，配有4种处理和3个重复。治疗A对照（无发酵饲料；处理B（U. lactuca用EM4发酵12小时）;处理C（用EM4发酵U. lactuca持续18小时）；处理D（用EM4发酵U. lactuca用EM4发酵24小时）。结果表明，在53.17g和7.00 cm的治疗中产生的绝对重量和绝对长度的最高生长，但所有治疗的毕业寿命均为100％。Sidik（ANOVA）的种类量表明，给定的治疗对绝对体重生长的影响非常明显（P> 0.01），但对绝对长度生长的影响显着影响（P> 0.05），并且对寿命毕业水平没有显着影响。
旅游供应链的表现（野生动物旅游公园的案例研究）
摘要Ragunan野生动物公园是一个保护区，具有保存，自然娱乐，教育，水集水区，绿色开放空间以及氧气或雅加达肺的来源的功能。Ragunan野生动物公园（Ragunan Wildlife Park）面临着维持和增加游客数量的挑战，每年大幅增加。本研究旨在确定Ragunan野生动植物旅游供应链的表现。使用问卷，访谈，ServQual方法，重要性绩效分析（IPA）和客户满意度指数（CSI）收集和处理数据。基于旅游供应链组件的Ragunan野生动物公园的旅游偏好对71％的CSI方法获得了一定程度的客户满意度，这是基于旅游供应链组成部分的七个维度，包括93％的七个维度，包括93％的高度满意度和旅游供应链的GAP的价值。 ragunan野生动植物。关键字：旅游业，客户满意度指数，重要性绩效分析，ServQual
通货膨胀时代保持经济稳定的策略：
摘要通货膨胀是指经济中商品和服务价格水平的持续上涨，会破坏经济稳定和人们的生活。高而不稳定的通货膨胀对社会的经济状况产生负面影响。因此，中央银行和政府需要采取行动来维持经济稳定和控制通货膨胀。关键词：通货膨胀，经济稳定引言
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。
利用计算机视觉技术在帮助中检测牛奶尺寸
摘要 - 计算机视觉是使计算机能够像人类一样能够看到和识别周围对象的技术之一。计算机视觉目前正在迅速开发，并且在图像处理过程中广泛使用。可以应用计算机视觉技术的领域之一是鱼类加工领域，即基于鱼类大小的鱼类分类过程。鱼类分类过程通常是由人类通过人眼手动执行的，观察到要分为几组的鱼类的大尺寸，例如中小型，中和大组。基于观察人眼的概念，这项研究应用了计算机视觉技术，以根据获得的检测结果的大小来检测鱼类的大小和鱼类。本研究中使用的鱼类类型是一种牛奶鱼。根据计算机视觉系统的研究结果，它能够检测到91.78％的精度率的牛奶对象的大小。获得的精度水平无法达到最大可能性，因为转换系统从像素值到厘米大小的影响。我们建议在进一步的研究中，可以通过在像素值转换为厘米方面提高准确性。
自我赋权与患者情绪智力的关系
摘要 糖尿病（DM）管理的主要问题是患者承受巨大的情感和认知负担，这使他们容易受到各种心理问题的影响。糖尿病患者经常面临焦虑、压力、恐惧和内疚等情感问题。自我赋权在帮助患者有效管理病情和提高应对疾病的情商方面发挥着重要作用。本研究旨在分析 RSD 医院 2 型糖尿病患者的自我赋权与情绪智力之间的关系。苏班迪·詹贝尔。本研究采用横断面分析观察设计，采用连续抽样技术，涉及 112 名受访者。分别使用糖尿病赋权量表长表（DES-LF）和特质情绪智力问卷短表（TEIQUE-SF）工具来评估自我赋权和情绪智力。数据分析采用皮尔逊相关性进行，显著性水平为 0.01。结果显示，自我赋权的平均值为52.96（SD=±2.8），情绪智力的平均值为152.53（SD=±20.8）。研究发现，自我赋权与情商之间存在很强的正相关关系（p 值 = 0.000，r = 0.999）。自我赋权水平越高，2 型糖尿病患者的情商就越高。这一发现强调了提高 2 型糖尿病患者的情商的重要性。关键词：2 型糖尿病、情商、自我赋权
官方新闻专利系列A
预测多人发音和存储介质的方法，设备和设备（57）摘要：此请求与人工智能技术的领域有关，并提供一种方法，设备和设备，以预测息音的发音，以及一种存储介质，以提高预测多人发音的精度。预测息肉发音的方法包括：获取将要处理的标记的中国句子，并从中国句子中获得一系列字符表示矢量和一系列的角色表示向量，其中要处理的中国句子要处理的中国句子包括目标polypone；在中文句子中进行短语的分割过程，该过程将被处理以获得目标分段短语，并将字符表示矢量电路转换为基于目标分割短语的短语级别特征的矢量表示；基于注意机制获得靶向向量的机制，对Polifon表示矢量和矢量表示的矢量进行连接的处理；并通过预定的线性层计算目标矢量的目标概率，并根据靶标的拼音概率确定目标多人机的目标发音。此外，此请求与区块链技术有关，将处理的标记的中文句子可以存储在一个块中。
使用...
FOD（异物碎片）是机场跑道飞行操作的关键方面。fod是指在机场周围跑道，出租车和区域上可以找到的所有类型的异物。随着时间的流逝，FOD检测技术继续得到改进，以确保飞行的更好安全和安全性。复杂的FOD检测系统的主要组成部分之一是一个可观的相机，它可以以高度准确性检测跑道上的异物，从而允许精确的预防措施。使用Yolov5在机场基金会上检测异物的方法（您只看一次版本5）是一种将人工智能（AI）与计算机可视化技术结合起来以检测对象的方法。因此，本研究旨在使用Yolov5实施FOD检测模型，以提高机场跑道的安全性。数据收集是使用动作摄像头进行的，以捕获可以在机场跑道上找到的各种对象。然后，使用获得的数据自动识别和跟踪这些对象，练习Yolov5模型。结果表明，Yolov5在检测机场基金会的物体而不会受到各种照明和天气状况的影响时具有70％的高度准确性。关键字：自动检测系统，Yolov5，FOD，机场运输，安全