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从业者数据计划：建筑数据能力
代表未来技能中心（FSC），BluePrint创建了从业者数据计划（PDI），这是一个泛 - 加拿大项目，应对非营利组织面临的数据挑战。通过PDI，社区服务非营利组织获得了FSC的$ 10万至20万美元的赠款，并与Blueprint合作12到18个月。在此期间，他们根据BluePrint在程序数据，技术解决方案和非营利服务交付方面的深厚专业知识获得了可信赖的技术中立建议。PDI模型具有三个核心元素：
数据分析师|数据工程师| BI开发人员
数据分析师和工程师，德黑兰Bitpin。Bitpin是该国最受欢迎的Fintech平台之一。（bitpin.io）{与T＆P团队紧密合作，以实现改善数据基础结构和流程的新工具。{与C级高管的强有力合作，为业务增长提供数据驱动的解决方案。{通过主要使用Python和PostgreSQL亲自开发第一个ETL结构，作为公司中的第一家数据工程师，这使我能够在不同部门（产品，财务，营销）之间实施各种ETL管道。{通过收集来自各种来源的原始数据，包括Open API和Web爬网，并通过使用SSH和Crontab在远程服务器上安排作业来自动化该过程，从而进行了竞争对手分析。{可视化的原始数据以生成有见地的报告，为业务提供了鹰眼的观点。{个人设计和实施的监视和警报系统，使数据播放器能够有效地监视整个公司的工作。
数据驱动的企业：数据掌握的路径
他们的非技术基础（文化，道德护栏，治理机制以及法律和监管框架）。超过一半（56％）认为自己在技术基础（数据，技术，基础架构和技术技能）上成熟。我们还研究了生成AI的兴起及其对数据操作的影响。我们发现，有60％的组织已经实施了基于企业数据的生成AI计划的早期概念证明（POC）。但是，有75％的数据主管将生成AI POC的大规模部署是一个重大挑战。例如，只有42％的数据主管具有训练生成AI模型的所需数据。与2020年相比，随着数据驱动的企业，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的广度，数据驱动的企业的规模增加了。
通过数据增强和
摘要：本研究论文全面介绍了使用先进图像处理和深度学习技术开发和评估脑肿瘤分类模型的研究。本研究的主要目标是利用原始数据集和增强数据集创建一个准确而强大的系统，用于区分脑肿瘤和正常脑图像。该研究以改善医学诊断为重点，旨在利用最先进的机器学习方法来提高脑肿瘤检测的性能。模型流程包括各种图像预处理步骤，包括裁剪、调整大小、去噪和规范化，然后使用 DenseNet121 架构进行特征提取，并使用 S 形激活进行分类。数据集被精心划分为训练、验证和测试集，重点是实现高召回率、精确度、F1 分数和准确度作为主要研究目标。结果表明，该模型取得了令人印象深刻的表现，训练召回率为 92.87%，精确率为 93.82%，F1 得分为 93.15%，准确率为 94.83%。这些发现凸显了深度学习和数据增强在增强脑肿瘤检测系统方面的潜力，支持了该研究的核心目标，即推动医学图像分析在临床应用中的发展。
