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( G 0 G )-expansion method, Boussinesq equation, Travelling wave. (1)
(DL)(HAR)(CNN) LSTM (1)
(IoT (1)
(LGTPLBP. (TPLBP) (ROI) (1)
(ou des (1)
)SEO (1)
, hate speech, Africans, machine learning, deep learning, text classification, NLP. (1)
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. K : est une corps et K R ou C. . C([a, b]) : Ensemble des fonctions continue sur [a, b]. . n,m : Symbole de Kronecker défini par n,m= 8< : 1 si n = m 0 si n 6= m . EIF-2D : Équation intégrale de Fredholm de deux dimension. . L(E, F) : Ensemble des opérateurs linéaires de E dans F. . Lc(E, F) : Ensemble des opérateurs linéaires bornés et continues de E dans F . K(E, F) : Ensemble des opérateurs linéaires compact de E dans F. . N(L) : Noyau de l’opérateur L. . R(L) : Image de l’opérateur L. . P, Pn : Opérateurs de projection. . Ln : Polynômes de Legendre. . : Somme direct. . : Produit direct. (1)
51 Conclusion générale La classification des images est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur, la reconnaissance d’objets et l’apprentissage automatique. Grâce à l'apprentissage en profondeur (Deep Learning), L'avenir de l'intelligence artificielle dans le développement de grandes applications et très rapides. En raison des nombreux problèmes scientifiques, la plupart des chercheurs et des scientifiques s'efforcent d'imposer leurs études sur le terrain. Dans ce projet nous avons présenté une des opérations de traitements des images qui sont la détection de Covid-19 en utilisant des images chest x-ray et nous avons utilisé le Deep Learning qui a montré ses performances ces dernières années .afin de mieux comprendre et d'obtenir de meilleurs résultats dans ce sujet. Nous avons choisi la méthode CNNs comme une méthode de classification. Ce choix est justifié par la simplicité et l'efficacité de la méthode qui joue un rôle important dans la compréhension du contenu de l'image et dans les tâches liées à la segmentation, la classification Enfin, nous préciserons que les approches d'intelligence artificielle, notamment avec l'introduction de techniques, apportent une aide significative aux médecins dans les fonctions de diagnostic, de thérapie et de pronostic des maladies les plus courantes. Technologies d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes liés aux données médicales et la difficulté d'en extraire des conclusions ainsi que étendre ce système et être capables de détecter des endroits dans les poumons en construisant un autre réseau CNN juste pour cela seraient intrigantes à l'avenir. L’objectif de ce projet est de détecter le Covid-19 de manière rapide et obtenir la meilleure architecture pour faire la classification précise pour réduire l’infection de la malade. (1)

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