Prognozirowanie COVID-19 s pomosch'ü nejronnoj seti konwolücii - P M, PRATHIBHAVANI
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Konwolücionnye nejronnye seti (CNN) i mashinnoe obuchenie (ML) proshli dolgij put' razwitiq w sowremennuü tehnologicheskuü äru. Oni ispol'zuütsq w analize i prognozirowanii razlichnyh segmentow obychnoj zhizni. Oni obladaüt bol'shim preimuschestwom, kogda delo dohodit do ponimaniq processa, inogda dazhe luchshe, chem chelowecheskij mozg. Virus, kotoryj generiruetsq kak COVID-19, w osnownom woznikaet, kogda chelowek kashlqet, chihaet ili wydyhaet, i on peredaetsq w wide malen'kih chastic w drugie tela i obrazuet äti wirusy. Odnim iz osnownyh priemow, pozwolqüschih ostanowit' rasprostranenie…mehr

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Produktbeschreibung
Konwolücionnye nejronnye seti (CNN) i mashinnoe obuchenie (ML) proshli dolgij put' razwitiq w sowremennuü tehnologicheskuü äru. Oni ispol'zuütsq w analize i prognozirowanii razlichnyh segmentow obychnoj zhizni. Oni obladaüt bol'shim preimuschestwom, kogda delo dohodit do ponimaniq processa, inogda dazhe luchshe, chem chelowecheskij mozg. Virus, kotoryj generiruetsq kak COVID-19, w osnownom woznikaet, kogda chelowek kashlqet, chihaet ili wydyhaet, i on peredaetsq w wide malen'kih chastic w drugie tela i obrazuet äti wirusy. Odnim iz osnownyh priemow, pozwolqüschih ostanowit' rasprostranenie kowida-19, qwlqetsq social'noe distancirowanie i äxpress-testirowanie. Dlq polucheniq rezul'tata äxpress-testirowaniq na kowid-19 potrebuetsq 2-3 dnq. Jeto mozhet potrebowat' ot bol'shogo kolichestwa lüdej bol'shih zatrat deneg i wremeni. Poätomu, ispol'zuq preimuschestwa CNN, pridumali metod powysheniq äffektiwnosti processa testirowaniq. Rentgen i komp'üternaq tomografiq pokazywaüt znachitel'noe preimuschestwo w obnaruzhenii COVID-19 u cheloweka. COVID-19 porazhaet w perwuü ochered' legkie, kotorye mozhno obnaruzhit' na rentgenowskih snimkah w wide belogo nalozheniq. Postroena model', pozwolqüschaq opredelit', qwlqetsq li predstawlennyj rentgenowskij snimok normal'nym ili COVID-19-polozhitel'nym.
Autorenporträt
Dr. Prathibhavani P M arbeitet derzeit als Assistenzprofessorin in der Abteilung für CSE, UVCE, K R Circle, Bengaluru, Bangalore University. Sie erwarb ihren Doktortitel in CSE an der VTU. Sie hat mehr als 13 Jahre Lehrerfahrung. Sie hat mehr als 22 Fachartikel im Bereich dem Bereich WSN veröffentlicht. Sie ist Mitglied auf Lebenszeit bei IAENG und ISTE.