18,99 €
inkl. MwSt.

Versandfertig in über 4 Wochen
payback
9 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery ró¿ne rodzaje przetwarzania wst¿pnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostä wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych du¿ych zbiorów danych mo¿e automatycznie przechodzi¿ przez histologiczn¿ charakterystyk¿ kilku warstw neuronów i posiada zdolno¿¿ do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada równie¿ i porównuje z mo¿liwymi metodami dok¿adnej identyfikacji poprzez klasyfikacj¿ z proponowanymi szczegó¿ami CDCNN…mehr

Produktbeschreibung
Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery ró¿ne rodzaje przetwarzania wst¿pnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostä wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych du¿ych zbiorów danych mo¿e automatycznie przechodzi¿ przez histologiczn¿ charakterystyk¿ kilku warstw neuronów i posiada zdolno¿¿ do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada równie¿ i porównuje z mo¿liwymi metodami dok¿adnej identyfikacji poprzez klasyfikacj¿ z proponowanymi szczegó¿ami CDCNN dotycz¿cymi RSI. Analiza wydajno¿ci proponowanego modelu jest weryfikowana w 2017 r. w ¿rodowisku laboratoriów matowych B. W oparciu o ró¿ne funkcje, takie jak precyzja, przywo¿ywanie i analiza dok¿adno¿ci pomiarów F proponowanego systemu symulacji wydajno¿ci.
Autorenporträt
El autor es un investigador y científico de renombre 3 que tiene las patentes mundiales a su nombre. Es Académico, investigador, autor, escritor, inventor e innovador, Científico (Consultor y conferencista). Trabaja como profesor asociado en los colegios de ingeniería KLECET. Está cursando el POST DOC en el Lincoln University College, Malasia.