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portada Proceedings of the International Conference on Big Data, Iot, and Machine Learning: Bim 2021 (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Ilustrado por
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
801
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
23.4 x 15.6 x 4.2 cm
Peso
1.14 kg.
ISBN13
9789811666384
Categorías

Proceedings of the International Conference on Big Data, Iot, and Machine Learning: Bim 2021 (en Inglés)

Anirban Bandyopadhyay (Ilustrado por) · Mohammad Shamsul Arefin (Ilustrado por) · M. Shamim Kaiser (Ilustrado por) · Springer · Tapa Blanda

Proceedings of the International Conference on Big Data, Iot, and Machine Learning: Bim 2021 (en Inglés) - Arefin, Mohammad Shamsul ; Kaiser, M. Shamim ; Bandyopadhyay, Anirban

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Reseña del libro "Proceedings of the International Conference on Big Data, Iot, and Machine Learning: Bim 2021 (en Inglés)"

Performance Analysis of Classifier for Chronic Kidney Disease Prediction Using SVM, DNN, and KNN.- Comparative Analysis of Machine Learning Techniques in Classification Cervical Cancer using Isolation Forest with ADASYN.- Computer-Aided Cataract Detection Using Random Forest Classifier.- COV-Doctor: A Machine Learning Based Scheme for Early Identification of COVID-19 in Patients.- Ovarian Cancer Prediction from Ovarian Cysts Based on TVUS Using Machine Learning Algorithms.- A Comprehensive Analysis of Most Relevant Features Causes Heart Disease using Machine Learning Algorithms.- Early Stage Detection of Heart Failure using Machine Learning Techniques.- Automatic License Plate Recognition System For Bangladeshi Vehicles Using Deep Neural Network.- Vulnerability Analysis and Robust Training with Additive Noise for FGSM attack on Transfer Learning based Brain Tumor Detection from MRI.- Performance Evaluation of Convolution Neural Network based Object Detection Model for Bangladeshi Traffic Vehicle Detection.- Hyperspectral Image Classification Using Factor Analysis and Convolutional Neural Networks.- A Convolutional Neural Network Model for Screening COVID-19 Patients Based on CT Scan Images.- Real-Time Face Recognition System for Remote Employee Tracking.

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