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deep

Malais

Dernière mise à jour : 2023-11-19
Fréquence d'utilisation : 3
Qualité :

Anglais

deep talk

Malais

sesi meluah

Dernière mise à jour : 2022-12-21
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

Anglais

deep frying

Malais

goreng

Dernière mise à jour : 2015-06-03
Fréquence d'utilisation : 32
Qualité :

Référence: Wikipedia

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deep green.

Malais

kedua-duanya menghijau subur tanamannya;

Dernière mise à jour : 2014-07-03
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Wikipedia

Anglais

deep fountain man

Malais

pancut dalam

Dernière mise à jour : 2020-09-17
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

Anglais

deep-sea green

Malais

hijau laut dalam

Dernière mise à jour : 2011-10-23
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

Anglais

apakah maksud deep

Malais

maksud maksud mendalam

Dernière mise à jour : 2021-10-13
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

Anglais

maksud deep inside

Malais

intinya begitu dalam

Dernière mise à jour : 2019-11-16
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

Anglais

still water runs deep

Malais

cari maksud masih air mengalir dalam

Dernière mise à jour : 2020-12-14
Fréquence d'utilisation : 1
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Référence: Anonyme

Anglais

deep fried battered shrimps

Malais

udang goreng tepung rangup

Dernière mise à jour : 2020-10-20
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

Anglais

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.

Malais

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.

Dernière mise à jour : 2021-12-21
Fréquence d'utilisation : 1
Qualité :

Référence: Anonyme

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