Bøker av Meenu Vijarania

DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a deteção precisa da Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC) utilizando a análise do som respiratório. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respiratórios contendo sibilos, crepitações e tanto crepitações quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, são utilizadas técnicas inovadoras, como o ajuste fino específico do dispositivo, o aumento baseado na concatenação, o recorte de regiões em branco e o preenchimento inteligente. Estas técnicas permitem uma utilização eficiente do conjunto de dados, resultando numa precisão impressionante de 90% a 95%.

DeepCOPD, un approccio innovativo di deep learning per il rilevamento accurato della broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) utilizzando l'analisi dei suoni respiratori. L'approccio proposto utilizza un modello di rete neurale convoluzionale (CNN) addestrato su un database di suoni respiratori contenente rantoli, crepitii e sia crepitii che rantoli. Per superare la sfida di un set di dati di dimensioni ridotte, vengono impiegate tecniche innovative come la messa a punto specifica del dispositivo, l'incremento basato sulla concatenazione, il ritaglio di regioni vuote e il padding intelligente. Queste tecniche consentono di utilizzare in modo efficiente il set di dati, ottenendo un'impressionante accuratezza compresa tra il 90% e il 95%.

DeepCOPD, une approche innovante d'apprentissage profond pour la détection précise de la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) à l'aide de l'analyse des sons respiratoires. L'approche proposée utilise un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) entraîné sur une base de données de sons respiratoires contenant des sifflements, des craquements et à la fois des craquements et des sifflements. Pour surmonter le défi que représente un petit ensemble de données, des techniques innovantes telles que le réglage fin spécifique à l'appareil, l'augmentation basée sur la concaténation, l'écrêtage des régions vierges et le rembourrage intelligent sont employées. Ces techniques permettent une utilisation efficace de l'ensemble de données, ce qui se traduit par une précision impressionnante de 90 à 95 %.

DeepCOPD, ein innovativer Deep-Learning-Ansatz zur präzisen Erkennung von chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen (COPD) mithilfe der Atemgeräuschanalyse. Der vorgeschlagene Ansatz nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, das auf einer Atemgeräuschdatenbank trainiert wurde, die Keuchen, Knistern und sowohl Knistern als auch Keuchen enthält. Um die Herausforderung eines kleinen Datensatzes zu bewältigen, werden innovative Techniken wie gerätespezifisches Feintuning, konkatenationsbasierte Augmentation, Beschneidung von Leerbereichen und intelligentes Auffüllen eingesetzt. Diese Techniken ermöglichen eine effiziente Nutzung des Datensatzes und führen zu einer beeindruckenden Genauigkeit von 90 bis 95 %.

I progressi della tecnologia ci hanno permesso di approfondire la conoscenza dei gesti delle mani e del loro significato. Una di queste innovazioni è il riconoscimento dei gesti delle mani, un campo che combina la visione artificiale e l'apprendimento automatico per interpretare e comprendere i gesti compiuti dalle mani umane. Con l'aiuto di Python, un linguaggio di programmazione versatile e popolare, possiamo sfruttare questa tecnologia e sbloccare una miriade di applicazioni. Approfondiremo i fondamenti dell'argomento, discuteremo varie tecniche e algoritmi e mostreremo esempi pratici di come questa tecnologia può essere implementata in scenari reali.

Os avanços na tecnologia permitiram-nos aprofundar o domínio dos gestos das mãos e o seu significado. Uma dessas inovações é o reconhecimento dos gestos das mãos, um domínio que combina a visão por computador e a aprendizagem automática para interpretar e compreender os gestos feitos pelas mãos humanas. Com a ajuda de Python, uma linguagem de programação versátil e popular, podemos aproveitar esta tecnologia e desbloquear uma miríade de aplicações. Iremos aprofundar os fundamentos do assunto, discutir várias técnicas e algoritmos e apresentar exemplos práticos de como esta tecnologia pode ser implementada em cenários do mundo real.

Les progrès technologiques nous ont permis d'approfondir le domaine des gestes de la main et de leur signification. L'une de ces innovations est la reconnaissance des gestes de la main, un domaine qui combine la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour interpréter et comprendre les gestes effectués par les mains humaines. Avec l'aide de Python, un langage de programmation polyvalent et populaire, nous pouvons exploiter cette technologie et débloquer une myriade d'applications. Nous nous pencherons sur les principes fondamentaux du sujet, discuterons des différentes techniques et algorithmes, et présenterons des exemples pratiques de la façon dont cette technologie peut être mise en oeuvre dans des scénarios du monde réel.

Der technologische Fortschritt hat es uns ermöglicht, tiefer in die Welt der Handgesten und ihrer Bedeutung einzutauchen. Eine solche Innovation ist die Handgestenerkennung, ein Bereich, der Computer Vision und maschinelles Lernen kombiniert, um die Gesten der menschlichen Hände zu interpretieren und zu verstehen. Mit Hilfe von Python, einer vielseitigen und beliebten Programmiersprache, können wir uns diese Technologie zunutze machen und eine Vielzahl von Anwendungen erschließen. Wir werden uns mit den Grundlagen des Themas befassen, verschiedene Techniken und Algorithmen diskutieren und praktische Beispiele zeigen, wie diese Technologie in realen Szenarien umgesetzt werden kann.

Questo abstract presenta lo sviluppo di un'applicazione web di e-commerce utilizzando il framework Djang, incorporando la tecnica di vettorizzazione TF-IDF e la similarità del coseno per una funzionalità di ricerca efficiente. L'applicazione web mira a fornire agli utenti un'esperienza di acquisto intuitiva e senza soluzione di continuità. Il framework Django offre una piattaforma robusta e scalabile per la creazione di applicazioni web. Fornisce un alto livello di astrazione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione piuttosto che sui dettagli di basso livello. Utilizzando Django, l'applicazione di e-commerce beneficia di funzionalità come il routing degli URL, la gestione dei database e l'autenticazione degli utenti. Per queste funzionalità, l'applicazione impiega la tecnica di vettorizzazione TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF calcola l'importanza di un termine in un documento considerando la sua frequenza all'interno del documento e la sua rarità nel corpus complessivo. Questa tecnica consente una rappresentazione efficiente dei dati testuali, permettendo di ottenere risultati di ricerca rapidi e accurati. La similarità del coseno, una misura di similarità tra due vettori, viene utilizzata per calcolare la rilevanza tra la query di ricerca e i documenti rappresentati come vettori TF-IDF.

Este resumo apresenta o desenvolvimento de uma aplicação web de comércio eletrónico utilizando o framework Django, incorporando a técnica de vectorização TF-IDF e a similaridade de cosseno para uma funcionalidade de pesquisa eficiente. A aplicação web tem como objetivo proporcionar aos utilizadores uma experiência de compra intuitiva e sem falhas. A estrutura Django oferece uma plataforma robusta e escalável para a criação de aplicações Web. Fornece um elevado nível de abstração, permitindo que os programadores se concentrem na lógica da aplicação e não em detalhes de baixo nível. Ao utilizar o Django, a aplicação de comércio eletrónico beneficia de funcionalidades como o encaminhamento de URL, a gestão de bases de dados e a autenticação de utilizadores. Para estas funcionalidades de pesquisa, a aplicação utiliza a técnica de vectorização TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). A TF-IDF calcula a importância de um termo num documento, considerando a sua frequência no documento e a sua raridade no corpus global. Esta técnica permite a representação eficiente de dados textuais, possibilitando resultados de pesquisa rápidos e precisos. A similaridade de cosseno, uma medida de similaridade entre dois vectores, é utilizada para calcular a relevância entre a consulta de pesquisa e os documentos representados como vectores TF-IDF.

Ce résumé présente le développement d'une application web de commerce électronique utilisant le cadre Djangoframework, incorporant la technique de vectorisation TF-IDF et la similarité cosinus pour une fonctionnalité de recherche efficace. L'application web vise à fournir aux utilisateurs une expérience d'achat transparente et intuitive. Le cadre Django offre une plateforme robuste et évolutive pour la création d'applications web. Il offre un haut niveau d'abstraction, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la logique de l'application plutôt que sur les détails de bas niveau. En utilisant Django, l'application de commerce électronique bénéficie de fonctionnalités telles que le routage des URL, la gestion des bases de données et l'authentification des utilisateurs. Pour ces fonctionnalités de recherche, l'application utilise la technique de vectorisation TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF calcule l'importance d'un terme dans un document en tenant compte de sa fréquence dans le document et de sa rareté dans l'ensemble du corpus. Cette technique permet une représentation efficace des données textuelles, ce qui permet d'obtenir des résultats de recherche rapides et précis. La similarité cosinus, une mesure de similarité entre deux vecteurs, est utilisée pour calculer la pertinence entre la requête de recherche et les documents représentés par les vecteurs TF-IDF.

In diesem Abstract wird die Entwicklung einer E-Commerce-Webanwendung unter Verwendung des Djangoframeworks vorgestellt, die die TF-IDF-Vektorisierungstechnik und Kosinusähnlichkeit für eine effiziente Suchfunktionalität beinhaltet. Die Webanwendung zielt darauf ab, den Nutzern ein nahtloses und intuitives Einkaufserlebnis zu bieten. Das Django-Framework bietet eine robuste und skalierbare Plattform für die Entwicklung von Webanwendungen. Es bietet eine hohe Abstraktionsebene, die es den Entwicklern ermöglicht, sich auf die Anwendungslogik zu konzentrieren und nicht auf Details auf niedriger Ebene. Durch den Einsatz von Django profitiert die E-Commerce-Anwendung von Funktionen wie URL-Routing, Datenbankmanagement und Benutzerauthentifizierung. Für diese Suchfunktionen verwendet die Anwendung die TF-IDF-Vektorisierungstechnik (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF berechnet die Bedeutung eines Begriffs in einem Dokument unter Berücksichtigung seiner Häufigkeit im Dokument und seiner Seltenheit im Gesamtkorpus. Diese Technik ermöglicht eine effiziente Darstellung von Textdaten und damit schnelle und genaue Suchergebnisse. Die Cosinus-Ähnlichkeit, ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren, wird verwendet, um die Relevanz zwischen der Suchanfrage und den als TF-IDF-Vektoren dargestellten Dokumenten zu berechnen.

Questa ricerca affronta le molteplici sfide ambientali legate all'urbanizzazione introducendo un modello UNET trasferibile progettato per il rilevamento preciso del verde nelle immagini satellitari ad alta risoluzione. Il set di dati, costituito da 72 immagini catturate sopra Dubai dai satelliti MBRSC e annotate dalla Fondazione Roia, serve come base del nostro studio. Pur essendo radicato a Dubai, l'adattabilità del modello si estende oltre i confini regionali, offrendo una soluzione versatile a uno spettro di sfide ambientali urbane globali. Oltre a un accurato rilevamento del verde, il modello UNET fornisce un approccio olistico alla classificazione della copertura del suolo urbano.

Esta investigação aborda os desafios ambientais multifacetados ligados à urbanização, introduzindo um modelo UNET transferível concebido para a deteção precisa de vegetação em imagens de satélite de alta resolução. O conjunto de dados, constituído por 72 imagens captadas sobre o Dubai por satélites MBRSC e anotadas pela Fundação Roia, serve de base ao nosso estudo. Embora enraizado no Dubai, a adaptabilidade do modelo estende-se para além dos limites regionais, oferecendo uma solução versátil para um espetro de desafios ambientais urbanos globais. Para além da deteção precisa de vegetação, o modelo UNET fornece uma abordagem holística à classificação da ocupação do solo urbano.

Cette recherche aborde les défis environnementaux à multiples facettes liés à l'urbanisation en introduisant un modèle UNET transférable conçu pour la détection précise de la verdure dans l'imagerie satellitaire à haute résolution. L'ensemble de données, composé de 72 images capturées au-dessus de Dubaï par les satellites MBRSC et annotées par la Fondation Roia, sert de base à notre étude. Bien qu'ancré à Dubaï, l'adaptabilité du modèle s'étend au-delà des limites régionales, offrant une solution polyvalente à un spectre de défis environnementaux urbains globaux. Outre la détection précise de la verdure, le modèle UNET offre une approche holistique de la classification de l'occupation des sols urbains.

Diese Forschungsarbeit befasst sich mit den vielfältigen ökologischen Herausforderungen, die mit der Urbanisierung verbunden sind, indem ein übertragbares UNET-Modell eingeführt wird, das für die präzise Erkennung von Grünflächen in hochauflösenden Satellitenbildern entwickelt wurde. Der Datensatz, bestehend aus 72 Bildern, die von MBRSC-Satelliten über Dubai aufgenommen und von der Roia Foundation kommentiert wurden, dient als Grundlage für unsere Studie. Das Modell ist zwar in Dubai verwurzelt, lässt sich aber über die regionalen Grenzen hinaus anpassen und bietet eine vielseitige Lösung für ein Spektrum globaler städtischer Umweltprobleme. Neben der genauen Erkennung von Grünflächen bietet das UNET-Modell einen ganzheitlichen Ansatz zur Klassifizierung der städtischen Bodenbedeckung.

This research addresses multifaceted environmental challenges linked to urbanization by introducing a transferable UNET model designed for precise greenery detection in high-resolution satellite imagery. The dataset, consisting of 72 images captured over Dubai by MBRSC satellites and annotated by the Roia Foundation, serves as the foundation of our study. While rooted in Dubai, the model's adaptability extends beyond regional confines, offering a versatile solution to a spectrum of global urban environmental challenges. In addition to accurate greenery detection, the UNET model provides a holistic approach to urban land cover classification.

Advancements in technology have enabled us to delve deeper into the realm of hand gestures and their significance. One such innovation is hand gesture recognition, a field that combines computer vision and machine learning to interpret and understand the gestures made by human hands. With the help of Python, a versatile and popular programming language, we can harness this technology and unlock a myriad of applications.We will delve into the fundamentals of the subject, discuss various techniques and algorithms, and showcase practical examples of how this technology can be implemented in real-world scenarios.

Deep COPD, an innovative deep learning approach for accurate detection of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) using respiratory sound analysis. The proposed approach utilizes a Convolutional Neural Network (CNN) model trained on a respiratory sound database containing wheezes, crackles, and both crackles and wheezes. To overcome the challenge of a small dataset, innovative techniques such as device-specific fine-tuning, concatenation-based augmentation, blank region clipping, and smart padding are employed. These techniques enable efficient utilization of the dataset, resulting in an impressive accuracy of 90% to 95%.

RTP, the Real Time Transport Protocol, has gained widespread acceptance as the transport protocol for voice and video on the Internet. Its companion control protocol, the Real Time Control Protocol (RTCP). Together these protocols provide controlled delivery of multimedia traffic over the Internet. RTCP is used for loose session control , QoS reporting, and media synchronization, delay, jitter and packet loss calculations.