Subrata kumar dutta (79 Ergebnisse)
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Hardcover. Zustand: New. Zustand des Schutzumschlags: New. 1st Edition. Contents: Foreword. 1. Introduction. 2. Role and use of ICT in development communication. 3. Major ICT policy initiatives. 4. E-governance in India. 5. ICT programmes initiated by NGOs. 6. An assessment of the ICT initiative in India. 7. Conclusion. Bibliogr…aphy. Index. Modern information and communications technologies ICTs have many things to offer for the socio-economic development of a nation. ICTs have the potential to increase agriculture production, provide better health services in remote locations and ensure people's access to information and education. Certain traditional barriers in development can be reduced by improving access to information expanding the market base, enhancing employment opportunities and making government services work better. This book has made an attempt to understand the importance of new ICTs in achieving the desired developmental goals. The topics have been dealt within a logical sequence and the concepts explains in a lucid manner.
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Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis
Rabie, Khaled (EDT); Karthik, Chandran (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT)
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Verlag: The Institution of Engineering and Technology, 2023
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Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis
Rabie, Khaled (EDT); Karthik, Chandran (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT)
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Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis
Rabie, Khaled (EDT); Karthik, Chandran (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT)
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Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis
Rabie, Khaled (EDT); Karthik, Chandran (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT)
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Verlag: The Institution of Engineering and Technology, 2023
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Hardback. Zustand: New. Medical images, in various formats, are used by clinicians to identify abnormalities or markers associated with certain conditions, such as cancers, diseases, abnormalities or other adverse health conditions. Deep learning algorithms use vast volumes of data to train the computer to recognise certain feat…ures in the images that are associated with the disease or condition that you wish to identify. Whilst analysing the images by eye can take a lot of time, deep learning algorithms have the benefit of reviewing medical images at a faster rate than a human can, which aids the clinician, speeding up diagnoses and freeing up clinicians' time for other duties. Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis introduces the fundamentals of deep learning for biomedical image analysis for applications including ophthalmology, cancer detection and heart disease. The book considers the principles of multi-instance feature selection, swarm optimisation, parallel processing models, artificial neural networks, support vector machines, as well as their design and optimisation, in biomedical applications. Topics such as data security, patient confidentiality, effectiveness and reliability will also be discussed. Written by an international team of experts, this edited book covers principles and applications for industry and academic researchers, scientists, engineers, developers, and designers in the fields of machine learning, deep learning, AI, image processing, signal processing, computer science or related fields. It will also be of interest to standards bodies and regulators, and clinicians using deep learning models.
Harnessing Artificial Intelligence to Ensure Diverse Global Teams
Garg, Harish (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT); Gnanasankaran, Natarajan (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT)
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Zustand: New.
Harnessing Artificial Intelligence to Ensure Diverse Global Teams
Garg, Harish (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT); Gnanasankaran, Natarajan (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT)
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Harnessing Artificial Intelligence to Ensure Diverse Global Teams
Garg, Harish (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT); Gnanasankaran, Natarajan (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT)
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Harnessing Artificial Intelligence to Ensure Diverse Global Teams
Garg, Harish (EDT); Dutta, Pushan Kumar (EDT); Gnanasankaran, Natarajan (EDT); Chowdhury, Subrata (EDT)
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Zustand: New. Provides key insights into how AI can be applied to address the specific challenges of diverse global teamsDiscusses how AI developers consider bias, data privacy, and the ethical implantation of AIAddresses challenges and opportun.
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Verlag: Institution of Engineering and Technology, GB, 2023
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Hardback. Zustand: New. Medical images, in various formats, are used by clinicians to identify abnormalities or markers associated with certain conditions, such as cancers, diseases, abnormalities or other adverse health conditions. Deep learning algorithms use vast volumes of data to train the computer to recognise certain feat…ures in the images that are associated with the disease or condition that you wish to identify. Whilst analysing the images by eye can take a lot of time, deep learning algorithms have the benefit of reviewing medical images at a faster rate than a human can, which aids the clinician, speeding up diagnoses and freeing up clinicians' time for other duties. Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis introduces the fundamentals of deep learning for biomedical image analysis for applications including ophthalmology, cancer detection and heart disease. The book considers the principles of multi-instance feature selection, swarm optimisation, parallel processing models, artificial neural networks, support vector machines, as well as their design and optimisation, in biomedical applications. Topics such as data security, patient confidentiality, effectiveness and reliability will also be discussed. Written by an international team of experts, this edited book covers principles and applications for industry and academic researchers, scientists, engineers, developers, and designers in the fields of machine learning, deep learning, AI, image processing, signal processing, computer science or related fields. It will also be of interest to standards bodies and regulators, and clinicians using deep learning models.
