Results for annotations translation from English to Malay

annotations
lokasi:

annotations artwork
ciri% 1

fill color for annotations
isikan warna untuk catatan

annotations and cross references
nota dan rujukan silang

presentation helper to make annotations on screen
pembantu persembahan untuk membuat anotasi di skrin

add text and annotations to pdf and postscript documents
tambah teks dan catatan ke dokumen pdf dan postscript

-v, --show-links give file and line references in annotations
-v, --show-links beri rujukan fail dan baris dalam catatan

document contains new or modified annotations. if you don't save a copy, changes will be permanently lost.
dokumen mengandungi penjelasan yang baru atau yang diubahsuai. jika anda tidak menyimpan salinan, perubahan akan hilang dengan kekal.

the imap server %1 does not support annotations. the xml storage cannot be used on this server, please re-configure kmail differently
pelayan imap% 1 tidak menyokong anotasi imap. storan xml tidak boleh digunakan dalam pelayan ini; konfigur semula kmail dengan konfigurasi lain.

the imap server %1 does not have support for imap annotations. the xml storage cannot be used on this server; please re-configure kmail differently.
pelayan imap% 1 tidak menyokong anotasi imap. storan xml tidak boleh digunakan dalam pelayan ini; konfigur semula kmail dengan konfigurasi lain.

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.