Deep Learning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129 Introduction: In today's world, technology is evolving at an unprecedented rate, and it is essential to understand the process of technological evolution to survive and thrive. This book provides stateoftheart coverage of deep learning applications in image analysis, which is a critical aspect of big data analytics. The book demonstrates various deep learning algorithms that can offer practical solutions for various imagerelated problems, including how these algorithms are used by scientists and scholars in industry and academia. Chapter 1: Autoencoder and Deep Convolutional Generative Adversarial Network The first chapter explores the use of autoencoders and deep convolutional generative adversarial networks (GANs) in improving the classification performance of Bangla handwritten characters. The authors discuss the need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. They argue that understanding the process of technological evolution is crucial for harnessing the power of deep learning in image analysis. Chapter 2: Deep Learningbased Approaches using Feature Selection Methods In this chapter, the authors examine the use of feature selection methods for automatic diagnosis of COVID19 disease from Xray images. They discuss the challenges of implementing deep learning in terms of computation time and the complexity of reasoning and modeling different types of data where information is currently encoded.

Deep arning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129 Введение: В современном мире технологии развиваются с беспрецедентной скоростью, и важно понимать процесс технологической эволюции, чтобы выжить и процветать. В этой книге представлены сведения о приложениях глубокого обучения для анализа изображений, что является критически важным аспектом аналитики больших данных. Книга демонстрирует различные алгоритмы глубокого обучения, которые могут предложить практические решения для различных задач, связанных с изображением, включая то, как эти алгоритмы используются учеными и учеными в промышленности и научных кругах. Глава 1: Автоэнкодер и глубокая сверточная генеративная состязательная сеть В первой главе рассматривается использование автоэнкодеров и глубоких сверточных генеративных состязательных сетей (GAN) для улучшения эффективности классификации рукописных символов бангла. Авторы обсуждают необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Они утверждают, что понимание процесса технологической эволюции имеет решающее значение для использования возможностей глубокого обучения в анализе изображений. Глава 2: Подходы на основе глубокого обучения с использованием методов выбора признаков В этой главе авторы изучают использование методов выбора признаков для автоматической диагностики заболевания COVID19 по рентгеновским снимкам. Они обсуждают проблемы внедрения глубокого обучения с точки зрения времени вычислений и сложности рассуждений и моделирования различных типов данных, где информация в настоящее время кодируется.

Deep arning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129 Introduction : Dans le monde d'aujourd'hui, les technologies évoluent à une vitesse sans précédent et il est important de comprendre le processus d'évolution technologique pour survivre et prospérer. Ce livre fournit des informations sur les applications de deep learning pour l'analyse d'images, qui est un aspect essentiel de l'analyse Big Data. livre présente une variété d'algorithmes d'apprentissage profond qui peuvent offrir des solutions pratiques à divers problèmes liés à l'image, y compris la façon dont ces algorithmes sont utilisés par les scientifiques et les scientifiques de l'industrie et du monde universitaire. Chapitre 1 : Encodeur automatique et réseau de compétition générative en convolution profonde premier chapitre traite de l'utilisation des encodeurs automatiques et des réseaux de compétition générative en convolution profonde (GAN) pour améliorer l'efficacité de la classification des caractères manuscrits de bangla. s auteurs discutent de la nécessité d'élaborer un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique du développement des connaissances modernes comme la base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. Ils affirment que la compréhension du processus d'évolution technologique est essentielle pour exploiter les possibilités d'apprentissage profond dans l'analyse des images. Chapitre 2 : Approches basées sur l'apprentissage profond à l'aide de techniques de sélection des caractères Dans ce chapitre, les auteurs étudient l'utilisation de techniques de sélection des caractères pour le diagnostic automatique de la maladie COVID19 par radiographie. Ils discutent des défis de l'introduction de l'apprentissage profond en termes de temps de calcul et de complexité du raisonnement et de la modélisation des différents types de données où l'information est actuellement codée.

Deep arning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129 Introducción: En el mundo actual, la tecnología evoluciona a una velocidad sin precedentes y es importante comprender el proceso de evolución tecnológica para sobrevivir y prosperar. Este libro proporciona información sobre aplicaciones de aprendizaje profundo para el análisis de imágenes, un aspecto crítico del análisis de big data. libro muestra una variedad de algoritmos de aprendizaje profundo que pueden ofrecer soluciones prácticas para una variedad de problemas relacionados con la imagen, incluyendo cómo estos algoritmos son utilizados por científicos y científicos de la industria y la academia. Capítulo 1: Codificador automático y red competitiva generativa de perforación profunda En el primer capítulo se examina el uso de codificadores automáticos y redes competitivas generativas de perforación profunda (GAN) para mejorar la eficiencia de la clasificación de caracteres manuscritos de bangl. autores discuten la necesidad de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. Afirman que entender el proceso de evolución tecnológica es crucial para aprovechar las oportunidades de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes. Capítulo 2: Enfoques basados en el aprendizaje profundo utilizando técnicas de selección de rasgos En este capítulo, los autores estudian el uso de técnicas de selección de rasgos para el diagnóstico automático de la enfermedad COVID19 mediante rayos X. Discuten los desafíos de implementar el aprendizaje profundo en términos de tiempo de computación y complejidad de razonamiento y modelado de los diferentes tipos de datos donde actualmente se codifica la información.

Deep arning Implicações in Image Analisis Studies in Big Data Book 129 Introdução: No mundo atual, a tecnologia evolui a uma velocidade sem precedentes, e é importante compreender o processo de evolução tecnológica para sobreviver e prosperar. Este livro fornece informações sobre aplicativos de treinamento profundo para análise de imagens, o que é um aspecto crucial para os analistas de big data. O livro mostra vários algoritmos de aprendizagem profunda que podem oferecer soluções práticas para vários desafios relacionados com a imagem, incluindo a forma como esses algoritmos são usados por cientistas e cientistas na indústria e nos círculos científicos. Capítulo 1: Encoder automático e rede de competição genérica subjacente profunda O primeiro capítulo aborda a utilização de encoders automáticos e redes de competição de genéricos intensivos profundos (GAN) para melhorar a eficácia da classificação dos caracteres manuscritos do bangle. Os autores discutem a necessidade de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. Eles afirmam que compreender o processo de evolução tecnológica é fundamental para aproveitar as possibilidades de aprendizagem profunda na análise de imagens. Capítulo 2: Abordagens baseadas na aprendizagem profunda usando técnicas de escolha de sinais Neste capítulo, os autores estudam o uso de métodos de escolha de sinais para diagnosticar automaticamente a doença COVID19 em radiografias. Eles discutem os desafios de introduzir um aprendizado profundo em termos de tempo de computação e complexidade de raciocínio e modelagem de diferentes tipos de dados onde as informações são codificadas atualmente.

Deep arning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129 Introduzione: Nel mondo moderno la tecnologia si sviluppa a velocità senza precedenti ed è importante comprendere l'evoluzione tecnologica per sopravvivere e prosperare. Questo libro fornisce informazioni sulle applicazioni di apprendimento approfondito per l'analisi delle immagini, aspetto cruciale per gli analisti di grandi dimensioni. Il libro mostra diversi algoritmi di formazione profonda che possono offrire soluzioni pratiche per le diverse sfide legate all'immagine, tra cui il modo in cui questi algoritmi vengono utilizzati da scienziati e scienziati nell'industria e negli ambienti scientifici. Capitolo 1: Autoencoder e rete di competizione genetica ridotta profonda Nel primo capitolo viene esaminato l'uso di autocertificatori e reti di competizione generative (GAN) più profonde e compresse per migliorare l'efficacia della classificazione dei caratteri a mano del bangle. Gli autori discutono della necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e per la sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Sostengono che comprendere l'evoluzione tecnologica sia fondamentale per sfruttare le opportunità di apprendimento nell'analisi delle immagini. Capitolo 2: Approcci basati sull'apprendimento approfondito utilizzando metodi di selezione dei segni In questo capitolo, gli autori studiano l'uso di metodi di selezione dei segni per diagnosticare automaticamente la malattia di COVID19 a raggi X. Discutono delle problematiche relative all'implementazione dell'apprendimento approfondito in termini di tempo di calcolo e complessità di ragionamento e modellazione dei diversi tipi di dati in cui le informazioni sono attualmente codificate.

Deep arning Anwendungen in Bildanalyse Studien in Big Data Buch 129 Einleitung: In der heutigen Welt entwickelt sich die Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit und es ist wichtig, den Prozess der technologischen Evolution zu verstehen, um zu überleben und zu gedeihen. Dieses Buch enthält Informationen zu Deep-arning-Anwendungen für die Bildanalyse, einem kritischen Aspekt der Big Data Analytics. Das Buch zeigt verschiedene Deep-arning-Algorithmen, die praktische Lösungen für verschiedene bildbezogene Probleme bieten können, einschließlich der Art und Weise, wie diese Algorithmen von Wissenschaftlern und Wissenschaftlern in Industrie und Wissenschaft verwendet werden. Kapitel 1: Auto Encoder und Deep Faltungsgenerative kontradiktorische Netzwerk Das erste Kapitel befasst sich mit der Verwendung von Auto Encoder und Deep Faltungsgenerative kontradiktorische Netzwerke (GAN), um die Effizienz der Klassifizierung von handgeschriebenen Bangla-Zeichen zu verbessern. Die Autoren diskutieren die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat zu entwickeln. e argumentieren, dass das Verständnis des technologischen Evolutionsprozesses entscheidend ist, um die Möglichkeiten des Deep arning in der Bildanalyse zu nutzen. Kapitel 2: Deep-arning-basierte Ansätze mit Methoden der Merkmalsauswahl In diesem Kapitel untersuchen die Autoren den Einsatz von Methoden der Merkmalsauswahl zur automatischen Diagnose der COVID19-Erkrankung durch Röntgenaufnahmen. e diskutieren die Herausforderungen bei der Implementierung von Deep arning in Bezug auf die Rechenzeit und die Komplexität der Argumentation und Modellierung der verschiedenen Arten von Daten, in denen Informationen derzeit kodiert werden.

Deep arning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129 Wprowadzenie: Technologia rozwija się w bezprecedensowym tempie w dzisiejszym świecie i ważne jest, aby zrozumieć proces ewolucji technologicznej, aby przetrwać i prosperować. Ta książka obejmuje głębokie zastosowania edukacyjne do analizy obrazu, krytyczny aspekt analizy dużych danych. Książka pokazuje różne algorytmy głębokiego uczenia się, które mogą oferować praktyczne rozwiązania różnych problemów związanych z obrazem, w tym jak te algorytmy są wykorzystywane przez naukowców i naukowców w przemyśle i środowisku akademickim. Rozdział 1: Autoencoder i Deep Convolutional Generative Adversarial Network Pierwszy rozdział omawia wykorzystanie autoencoderów i głębokich konwolucyjnych generacyjnych sieci przeciwnych (GAN) w celu poprawy efektywności klasyfikacji odręcznych znaków bangla. Autorzy omawiają potrzebę opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania ludzkości i przetrwania zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Twierdzą, że zrozumienie procesu ewolucji technologicznej ma kluczowe znaczenie dla wykorzystania mocy głębokiego uczenia się w analizie obrazu. Rozdział 2: Podejścia oparte na głębokim uczeniu się przy użyciu technik selekcji funkcji W tym rozdziale autorzy badają wykorzystanie technik selekcji funkcji do automatycznego diagnozowania choroby COVID19 z promieniowania rentgenowskiego. Omawiają wyzwania związane z wdrażaniem głębokiego uczenia się pod względem terminów obliczeniowych oraz złożoności rozumowania i modelowania różnych rodzajów danych, w których informacje są obecnie kodowane.

יישומי למידה עמוקה במחקרי ניתוח תמונה בספר ביג דאטה 129 מבוא: הטכנולוגיה מתפתחת בקצב חסר תקדים בעולם של ימינו, וחשוב להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית על מנת לשרוד ולשגשג. הספר מכסה יישומי למידה עמוקה לניתוח תמונה, היבט קריטי של ניתוח נתונים גדול. הספר מדגים אלגוריתמי למידה מעמיקה שונים היכולים להציע פתרונות מעשיים לבעיות הקשורות לתמונה שונות, לרבות השימוש באלגוריתמים אלה על ידי מדענים ואנשי אקדמיה בתעשייה ובאקדמיה. פרק 1: צופן אוטומטי ורשת קונבולוציונית עמוקה (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) הפרק הראשון דן בשימוש במצפנים אוטומטיים ורשתות קונבולוציוניות עמוקות (GANs) לשיפור יעילות הסיווג של תווי בנגלה בכתב יד. המחברים דנים בצורך לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולהישרדות של איחוד אנשים במצב לוחמני. לטענתם, הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית חיונית לרתימת עוצמת הלמידה העמוקה בניתוח התמונה. פרק 2: גישות מבוססות למידה עמוקה תוך שימוש בטכניקות בחירה תכונתיות בפרק זה, המחברים חוקרים את השימוש בטכניקות בחירה תכונתיות כדי לאבחן באופן אוטומטי מחלת COVID19 מקרני רנטגן. הם דנים באתגרים של יישום למידה מעמיקה במונחים של תזמון חישובי ומורכבות של היגיון ומידול סוגים שונים של נתונים בהם המידע מקודד כיום.''

Büyük Veride Görüntü Analizi Çalışmalarında Derin Öğrenme Uygulamaları Kitap 129 Giriş: Günümüz dünyasında teknoloji eşi benzeri görülmemiş bir hızla gelişmektedir ve hayatta kalmak ve gelişmek için teknolojik evrim sürecini anlamak önemlidir. Bu kitap, büyük veri analizinin kritik bir yönü olan görüntü analizi için derin öğrenme uygulamalarını kapsar. Kitap, bu algoritmaların endüstri ve akademideki bilim adamları ve akademisyenler tarafından nasıl kullanıldığı da dahil olmak üzere çeşitli görüntü ile ilgili sorunlara pratik çözümler sunabilen çeşitli derin öğrenme algoritmalarını göstermektedir. Bölüm 1: Autoencoder ve Deep Convolutional Generative Adversarial Network İlk bölüm, elle yazılmış bangla karakterlerinin sınıflandırma verimliliğini artırmak için autoencoder'ların ve deep convolutional generative adversarial networklerin (GAN'lar) kullanımını tartışmaktadır. Yazarlar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin hayatta kalması için temel olarak kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını tartışıyorlar. Teknolojik evrim sürecini anlamanın, görüntü analizinde derin öğrenmenin gücünden yararlanmak için kritik öneme sahip olduğunu savunuyorlar. Bölüm 2: Özellik Seçme Tekniklerini Kullanarak Derin Öğrenme Tabanlı Yaklaşımlar Bu bölümde, yazarlar COVID19 hastalığını X-ışınlarından otomatik olarak teşhis etmek için özellik seçme tekniklerinin kullanımını araştırmaktadır. Derin öğrenmenin hesaplamalı zamanlama açısından uygulanmasının zorluklarını ve bilginin şu anda kodlandığı farklı veri türlerini akıl yürütme ve modellemenin karmaşıklığını tartışıyorlar.

تطبيقات التعلم العميق في دراسات تحليل الصور في كتاب البيانات الضخمة 129 مقدمة: التكنولوجيا تتطور بمعدل غير مسبوق في عالم اليوم، ومن المهم فهم عملية التطور التكنولوجي من أجل البقاء والازدهار. يغطي هذا الكتاب تطبيقات التعلم العميق لتحليل الصور، وهو جانب حاسم في تحليلات البيانات الضخمة. يوضح الكتاب العديد من خوارزميات التعلم العميق التي يمكن أن تقدم حلولًا عملية لمختلف المشكلات المتعلقة بالصور، بما في ذلك كيفية استخدام هذه الخوارزميات من قبل العلماء والأكاديميين في الصناعة والأوساط الأكاديمية. الفصل 1: التشفير التلقائي وشبكة الخصومة التلافيقية العميقة يناقش الفصل الأول استخدام المشفرات الذاتية وشبكات الخصومة التوليدية التلافيفية العميقة (GANs) لتحسين كفاءة تصنيف الأحرف البنغالية المكتوبة بخط اليد. يناقش المؤلفون الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في حالة حرب. يجادلون بأن فهم عملية التطور التكنولوجي أمر بالغ الأهمية لتسخير قوة التعلم العميق في تحليل الصور. الفصل 2: الأساليب القائمة على التعلم العميق باستخدام تقنيات اختيار الميزات في هذا الفصل، يستكشف المؤلفون استخدام تقنيات اختيار الميزات لتشخيص مرض COVID19 تلقائيًا من الأشعة السينية. يناقشون تحديات تنفيذ التعلم العميق من حيث التوقيت الحسابي وتعقيد التفكير ونمذجة أنواع مختلفة من البيانات حيث يتم تشفير المعلومات حاليًا.

빅 데이터 북의 이미지 분석 연구에서 딥 러닝 응용 프로그램 129 소개: 기술은 오늘날 세계에서 전례없는 속도로 발전하고 있으며, 생존하고 번성하기 위해서는 기술 진화 과정을 이해하는 것이 중요합니다. 이 책은 빅 데이터 분석의 중요한 측면 인 이미지 분석을위한 딥 러닝 응용 프로그램을 다룹니다. 이 책은 산업 및 학계의 과학자 및 학자들이 이러한 알고리즘을 사용하는 방법을 포함하여 다양한 이미지 관련 문제에 대한 실용적인 솔루션을 제공 할 수있는 다양한 딥 러닝 알고리즘을 보여줍니다. 1 장: 자동 인코더 및 딥 컨볼 루션 생성 적대적 네트워크 첫 번째 장에서는 손으로 쓴 방글라 문자의 분류 효율성을 향상시키기 위해 자동 인코더와 깊은 컨볼 루션 생성 적대적 네트워크의 사용에 대해 설명합니다. 저자들은 인류의 생존과 전쟁 상태에서 사람들의 통일의 생존의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임의 필요성에 대해 논의한다. 그들은 기술 진화 과정을 이해하는 것이 이미지 분석에서 딥 러닝의 힘을 활용하는 데 중요하다고 주장합니다. 2 장: 기능 선택 기술을 사용한 딥 러닝 기반 접근 방식 계산 타이밍 측면에서 딥 러닝을 구현하는 과제와 정보가 현재 인코딩되어있는 다양한 유형의 데이터를 추론하고 모델링하는 복잡성에 대해 논의합니다.

Deep arning Applications in Image Analysis Studies in Big Data Book 129はじめに：テクノロジーは今日の世界で前例のない速度で進化しており、生き残り、繁栄するためには、技術進化のプロセスを理解することが重要です。この本は、ビッグデータ分析の重要な側面である画像分析のためのディープラーニングアプリケーションをカバーしています。本書は、これらのアルゴリズムがどのように産業界や学界の科学者や学者によって使用されているかを含む、さまざまな画像関連の問題に対する実用的な解決策を提供することができる様々な深層学習アルゴリズムを実証しています。第1章：AutoencoderとDeep Convolutional Generative Adversarial Network第1章では、手書きのバングラ文字の分類効率を向上させるためのautoencoderとdeep Convolutional Generative Adversarial Network （gs）の使用について説明します。著者たちは、人類の生存と戦争状態における人々の統一の生存の基礎としての現代知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発する必要性について論じている。彼らは、画像解析におけるディープラーニングの力を活用するには、技術進化の過程を理解することが重要であると主張している。Chapter 2： Feature Selection Techniquesを用いたディープラーニングベースのアプローチこの章では、X線からCOVID19疾患を自動的に診断するためのFeature Selection Techniquesの使用方法について考察している。ディープラーニングを計算のタイミングで実装することの課題と、現在情報がエンコードされているさまざまな種類のデータの推論とモデリングの複雑さについて議論します。

Image Analysis Studies in Big Data Book 129簡介：在當今世界，技術以前所未有的速度發展，了解技術進化的過程以生存和繁榮是很重要的。本書提供了用於圖像分析的深度學習應用程序的信息，這是大數據分析的關鍵方面。該書展示了各種深度學習算法，這些算法可以為與圖像相關的各種任務提供實用的解決方案，包括工業和學術界的科學家和科學家如何使用這些算法。第1章：自動編碼器和深卷積生成對抗網絡第一章探討了自動編碼器和深卷積生成對抗網絡（GAN）的使用，以提高手寫孟加拉字符的分類效率。作者討論了建立個人範式的必要性，即將現代知識發展的技術過程視為人類生存和交戰國人民團結生存的基礎。他們認為，了解技術進化的過程對於在圖像分析中利用深度學習機會至關重要。第二章：利用特征選擇技術進行深度學習的方法本章作者研究了使用特征選擇技術通過X射線自動診斷COVID 19疾病的方法。他們從計算時間和推理的復雜性以及當前編碼信息的不同數據類型的建模的角度討論了深度學習的實現問題。