Results for annotation translation from English to Malay

annotation
anotasi

text annotation
persembahanannotation tool

annotation description
deskripsi anotasicomment

annotation properties…
pemilikan anotasi...

uima annotation viewer
pelihat catatan uima

folder type (annotation)
folder type

advene video annotation
pencatat video advene

unknown annotation for argument
anotasi tidak diketahui untuk argumen

ignored unknown argument annotation
anotasi argumen tidak diketahui diabaikan

error while setting annotation:
ralat semasa mengeset anotasi:

ignored async annotation for noreply method
anotasi async diabaikan untuk kaedah noreply

inline text annotation (drag to select a zone)
annotation tool

ignored noreply annotation for method with output arguments
anotasi noreply diabaikan untuk kaedah dengan argumen output

graphics over miscelaneous things, a multi pointer annotation tool
graphics over miscelaneous things, alat catatan penunjuk berbilang

retrieving the annotation %1 on folder %2 failed. the server returned: %3
nyah langgan folder% 1 gagal.

illegal value for org.freedesktop.dbus.deprecated interface annotation, expected 'true' or 'false'
nilai haram untuk anotasi antaramuka org.freedesktop.dbus.deprecated interface, jangkakan 'benar' atau 'palsu'

illegal value for com.netsplit.nih.method.async method annotation, expected 'true' or 'false'
nilai haram untuk anotasi kaedah com.netsplit.nih.method.async, jangkakan 'benar' atau 'palsu'

nowadays deep learning approaches are widely used to analyze images including medical images for cancer diagnosis. the purpose of this paper is to investigate the ability to use an in -depth learning model to classify biopsy images for annotation and histopathological diagnosis of breast cancer. for the classification of breast cancer data sets, three deep learning algorithms are used namely desnenet121, resnet 18 and inception-v3net python languages.
pada masa kini pendekatan pembelajaran mendalam digunakan secara meluas untuk menganalisis imej termasuk imej perubatan untuk diagnosis kanser. tujuan kertas kerja ini adalah untuk menyiasat keupayaan untuk menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan imej biopsi untuk anotasi dan diagnosis histopatologi kanser payudara. untuk klasifikasi set data kanser payudara, tiga algoritma pembelajaran mendalam digunakan iaitu bahasa desnenet121, resnet 18 dan inception v3et python.