仅批准仅批准班加罗尔的圣约翰医学院医院,卡纳塔克邦,阿马拉医学科学学院,喀拉拉邦,贾瓦哈拉尔研究生医学教育与研究研究所,本德迪切里和政府医学院,特里万德鲁姆。
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Michele Andrasik博士,华盛顿大学艾米丽·布伦森(Emily Brunson)全国儿童医院海蒂·拉尔森(Heidi Larson)博士,伦敦卫生与热带医学学院Saad B. Omer博士,M.P.H.,M.B.B.S.德克萨斯大学健康科学中心,位于圣安东尼奥·肯·雷斯尼克(San Antonio Ken Resnicow)博士,密歇根大学布莱恩·索斯韦尔大学,RTI国际维克多·萨顿(RTI International Victor Sutton),M.P.P.A.Michele Andrasik博士,华盛顿大学艾米丽·布伦森(Emily Brunson)全国儿童医院海蒂·拉尔森(Heidi Larson)博士,伦敦卫生与热带医学学院Saad B. Omer博士,M.P.H.,M.B.B.S.德克萨斯大学健康科学中心,位于圣安东尼奥·肯·雷斯尼克(San Antonio Ken Resnicow)博士,密歇根大学布莱恩·索斯韦尔大学,RTI国际维克多·萨顿(RTI International Victor Sutton),M.P.P.A.
学生,计算机科学与工程系2,3,4,5 Anjalai Ammal Mahalingam工程学院,蒂鲁瓦拉尔,蒂鲁瓦拉尔,印度泰米尔纳德邦,摘要:由于其特性,药用植物在传统和现代医学中起着至关重要的作用。在这项研究中,我们建议使用机器学习鉴定药用植物。所提出的系统包括几个关键组件:数据收集,特征提取,模型培训和预测。最初,从数据库中收集了全面的药用植物图像数据集。接下来,使用图像处理技术从图像中提取相关功能,例如叶状形状,纹理和颜色。随后,采用ML算法(例如卷积神经网络(CNN))来培训有关提取特征的分类模型。然后,受过训练的模型能够准确地从输入图像中识别出药用植物。为了促进用户交互,可以开发一个用户友好的接口,从而使用户可以上传图像并接收即时标识结果。此外,在现实世界中评估了系统的性能,以评估其实际实用性和可靠性。总的来说,提议的自动药物植物识别系统代表了利用ML技术简化识别过程的重大进步。关键字:机器学习,卷积神经网络
“作为一家开拓性的巴西水产养殖公司,巴西鱼类将与CAT一起提供一种破坏性的解决方案,将推动巴西工业罗非鱼农业的技术转型,”阿马拉尔说。“除了为消费者提供安全和营养食品的机会外,该倡议还将促进该行业的更高可持续性和竞争力,将罗非鱼定位为在全球市场上与其他动物蛋白的更容易获得和竞争性替代品。”
尽管拉尔森(Larson)主要在建筑行业工作,但他维持了20多年的房地产许可证,因此他在两个市场上都有一步。他建议Skoog在其他任何事物之前考虑地点,并向他展示了Osseo及其周边地区的几个现有设施,Die Technology自1997年以来一直在租赁空间。但是,所有这些都需要进行大量的重塑和建筑物。,所有这些人都将要求公司在几年后再次搬家。
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