Xác định tổng thương và chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường qua ảnh chụp đáy mắt sử dụng thuật toán SVM kết hợp K-NN : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

QR kód

Xác định tổng thương và chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường qua ảnh chụp đáy mắt sử dụng thuật toán SVM kết hợp K-NN : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Hlavní autor:	Trần, Thị Hoàng Anh
Médium:	Luận văn
Jazyk:	Undetermined
Vydáno:	Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ Chí Minh 2018
Témata:	Khoa học máy tính;
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo otaguje tento záznam!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Thư viện - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh

Podobné jednotky

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM vào chuẩn đoán hư hỏng ổ lăn : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Hoàng, Thị Lan Phương
Vydáno: (2018)

SVM - Ứng dụng lọc Email
Vydáno: (2011)

Phân loại giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường dựa trên ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn
Autor: Trần, Thị Hải Linh, a další
Vydáno: (2023)

MÔ HÌNH HAI GIAI ĐOẠN DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIỂU VỚI K-MEANS VÀ FUZZY-SVM
Autor: Nguyễn, Đức Hiển
Vydáno: (2018)

Nghiên cứu svm song song ứng dụng vào phân lớp khách hàng sử dụng dịch vụ di động : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Nguyễn, Văn Đời
Vydáno: (2019)

Nghiên cứu đặc điểm tổn thương võng mạc mắt của bệnh nhân đái tháo đường typ 2 bằng máy chụp võng mạc kỹ thuật số DRS
Autor: Đỗ, Đình Tùng, a další
Vydáno: (2023)

Cải thiện nhận diện cảm xúc khuôn mặt thông qua PCA và LBP kết hợp với bộ phân loại SVM
Autor: Dương, Thanh Linh, a další
Vydáno: (2026)

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM vào phân nhóm học sinh có khả năng cao vào học tại trường Đại học Kiên Giang Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Võ, Hoàng Nhân
Vydáno: (2021)

[Pi]NN systems /
Autor: Garcilazo, Humberto.
Vydáno: (1990)

Xác định mức độ ung thư vú thông qua ảnh chụp X- Ray bằng phương pháp phát triển vùng ảnh : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Nguyễn, Xuân Thiên
Vydáno: (2020)

NN Lập trình PASCAL
Autor: Quách Tuấn Ngoc
Vydáno: (2002)

NN Lập Trình FOXPRO
Autor: Nguyễn Phú Tiến
Vydáno: (1998)

NN Lập Trình C
Autor: Quách Tuấn Ngoc
Vydáno: (1998)

Mối tương quan giữa chẩn đoán giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường trên lâm sàng và qua ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn
Autor: Bùi, Văn Xuân, a další
Vydáno: (2024)

Giải thuật song song Newton SVM cho phân lớp dữ liệu lớn
Autor: Thiều, Thanh Quang Phú
Vydáno: (2014)

BT NN Lập Trình Pascal
Autor: Quách Tuấn Ngoc
Vydáno: (1995)

Đánh giá tình trạng võng mạc qua chụp ảnh đáy mắt bệnh nhân đái tháo đường tại Bệnh viện Lão khoa Trung ương
Autor: Ngô, Thị Hồng Thăm, a další
Vydáno: (2024)

Phân lớp dữ liệu lớn với SVM sử dụng giải thuật mini-batch gradient descent :
Autor: Lê, Thị Phương Dung
Vydáno: (2018)

Khai thác K mẫu tuần tự phổ biến sử dụng mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Lê, Huỳnh Phước
Vydáno: (2017)

Giáo Trình NN Lập Trình C
Autor: Tiêu Kim Cương
Vydáno: (2006)

Chuẩn hóa mức xám ảnh MR : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Trần, Hà Xuân Trang
Vydáno: (2019)

NN HTML 4 cho World Wide Web
Autor: Elicom
Vydáno: (2000)

Chụp ảnh bẳng ... máy quét /
Autor: H.T.

Khai thác Top-k chuỗi tuần tự đóng dựa trên mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Khai thác Top-k chuỗi tuần tự đóng dựa trên mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính, a další
Vydáno: (2023)

Đánh giá tác dụng phụ của fluorescein trong chụp mạch huỳnh quang võng mạc
Autor: Lã, Thị My Ly, a další
Vydáno: (2025)

Đánh giá hiệu quả mặt trượt pid và mạng rbf-nn cho mobile robot
Autor: Trần, Trung Hiếu
Vydáno: (2025)

Phân tích các giai đoạn của bệnh lý võng mạc đái tháo đường dựa trên hình chụp ảnh màu đáy mắt của người bệnh đái tháo đường trong cộng đồng tại Nghệ An
Autor: Trần, Tất Thắng, a další
Vydáno: (2025)

NN AutoLISP dùng trong AutoCad 2000
Autor: Trần Văn Mih
Vydáno: (2000)

Dự báo trên chuỗi thời gian dựa vào phương pháp gom cụm sử dụng thuật toán K - Mean : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Nguyễn, Minh Quân
Vydáno: (2019)

Decoupled control of doubly fed induction machine fed by SVM matrix converter /
Autor: Dendouga, Abdelhakim.

Phát hiện khuôn mặt giả mạo trong VIDEO : Luận văn Thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
Autor: Trần, Hải Nam
Vydáno: (2021)

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MÁY HỌC VÉC-TƠ TỰA (SVM) TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐIỂM SINH VIÊN
Autor: Nguyễn, Đức Hiển
Vydáno: (2018)

Beginning to Read, Write and Listen. Beginning Nn. Letter Book 16
Autor: Mc, Macmillan
Vydáno: (2003)

Ứng dụng mô hình YOLO để phát hiện, chẩn đoán bệnh ung thư vú dựa trên ảnh chụp X-quang tuyến vú : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Autor: Nguyễn, Thị Thanh Thúy
Vydáno: (2024)

SỬ DỤNG THUẬT TOÁN SVM ĐỂ PHÂN LOẠI PHỤ TẢI ĐIỆN
Autor: Bình, Nguyễn Văn
Vydáno: (2025)

Nghiên cứu và tìm hiểu kỹ thuật xóa nền ảnh chụp mạch số trong máy chụp mạch
Autor: Trần Tấn, Dũng
Vydáno: (2018)

Phát triển bền vững Ngân hàng NN & PTNT Việt Nam
Autor: Nguyễn Thanh Phương
Vydáno: (2014)

Phát triển bền vững Ngân hàng NN & PTNT Việt Nam
Autor: Nguyễn Thanh Phương
Vydáno: (2018)

Phân lớp dữ liệu văn bản lớn dựa trên mô hình túi từ (Bag-of-words) và với giải thuật máy học véc tơ hỗ trợ (SVM) :
Autor: Trần, Thị Kim Ngọc
Vydáno: (2012)

Consensus kNN QSAR : A versatile method for predicting the estrogenic activity of organic compounds in silico. A comparative study with five estrogen receptors and a large, diverse set of ligands /
Autor: Asikainen, Arja H.