Tambua အက်ပ်သည် မှားယွင်းသောရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများကို ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းတွင် မလိုအပ်သောလုပ်ငန်းစဉ်များကို မည်သို့ဖြေရှင်းသနည်း။
Tambua အက်ပ်သည် မှားယွင်းသောရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများကို ကုသရာတွင် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းတွင် မလိုအပ်သောလုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖြေရှင်းပေးသည့် ဆန်းသစ်သောအဖြေတစ်ခုဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine learning, အထူးသဖြင့် TensorFlow, Tambua သည် အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်း၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အဆင့်မြင့် algorithms နှင့် data analysis နည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ဆရာဝန်များကိုစက်လေ့လာခြင်းဖြင့်အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Lite သည် Tambua အက်ပ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ဖြန့်ကျက်ရာတွင် အဘယ်အားသာချက်ကို ပေးသနည်း။
TensorFlow Lite သည် Tambua အက်ပ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချရာတွင် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်များတွင် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် ပေါ့ပါးပြီး ထိရောက်မှုရှိသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းပုံစံကို အသုံးချရန်အတွက် စံပြရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။
TensorFlow တွင် spectograms များကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ် stethoscopes မှ အသံဒေတာကို ကွန်ပျူတာဖြင့် ထိထိရောက်ရောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ရုပ်မြင်သံကြားဖော်မတ်အဖြစ်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲနိုင်သနည်း။
TensorFlow တွင် spectrograms များအသုံးပြုခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ် stethoscopes မှ အသံဒေတာကို ကွန်ပျူတာမှ ထိထိရောက်ရောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် အမြင်ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Spectrograms များသည် အသံ၏ ကြိမ်နှုန်းနှင့် ပြင်းထန်မှု အစိတ်အပိုင်းများသို့ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်သည့် အသံအချက်ပြမှုများ၏ ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow ၏စွမ်းရည်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်နိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ဆရာဝန်များကိုစက်လေ့လာခြင်းဖြင့်အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Tambua အက်ပ်တွင် အသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုတွင် TensorFlow က အဘယ်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သနည်း။
TensorFlow သည် Tambua အက်ပ်တွင် အသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတွင် ဆရာဝန်များအား အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများကို ရှာဖွေနိုင်စေရန် ကူညီပေးရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော ဂေဟစနစ်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျယ်ပြန့်သောကိရိယာများကို ပေးဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ဆရာဝန်များကိုစက်လေ့လာခြင်းဖြင့်အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Tambua အက်ပ်သည် ဆာဟာရ အာဖရိကခွဲကဲ့သို့ အရင်းအမြစ်နည်းပါးသော ဒေသများတွင် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ရောဂါများကို တော်လှန်ရန် စက်သင်ယူခြင်းနှင့် TensorFlow ကို မည်သို့ အသုံးချသနည်း။
Tambua အက်ပ်သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် TensorFlow တို့ကို အသုံးချကာ အရင်းအမြစ်နည်းပါးသောဒေသများ၊ အထူးသဖြင့် ဆာဟာရအာဖရိကခွဲရှိ အရင်းအမြစ်နည်းပါးသောဒေသများရှိ အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းကို တော်လှန်ပြောင်းလဲရန်အတွက် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု၏ စွမ်းအားနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ Tambua သည် အဆိုပါဒေသများရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများ ရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းနိုင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ဆရာဝန်များကိုစက်လေ့လာခြင်းဖြင့်အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အုံစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများ တိုးတက်နေသော်လည်း လူသားတို့၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသည် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သေးသနည်း။
အုံစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများ တိုးတက်လာသော်လည်း အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် လူသား၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသည် လိုအပ်ဆဲဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် ပျားများ၏အပြုအမူကို စောင့်ကြည့်နားလည်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်ကို များစွာတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသော်လည်း လူသားကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် လိုအပ်သော ပျားမွေးမြူခြင်း၏ အချို့သောကဏ္ဍများရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ကမ္ဘာ့ပျားများကိုကယ်တင်ရန်စက်သင်ယူမှုကိုမည်သို့အသုံးပြုနေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အုံမော်နီတာနှင့် TensorFlow တို့မှ စုဆောင်းရရှိထားသော အချက်အလက်များကို နယ်ပယ်ရှိ ကျွမ်းကျင်သူများက မည်သို့အသုံးပြုနိုင်မည်နည်း။
အုံမော်နီတာနှင့် TensorFlow တို့မှ စုဆောင်းရရှိထားသော အချက်အလက်များသည် ပျားမွေးမြူရေးနှင့် ထိန်းသိမ်းရေးနယ်ပယ်တွင် ကျွမ်းကျင်သူများအတွက် အလွန်တန်ဖိုးရှိပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှု၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဤပညာရှင်များသည် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ ပျားများကို ကယ်တင်ရာတွင် နောက်ဆုံးတွင် ကူညီပေးနိုင်သည့် ပျားကိုလိုနီများ၏ ကျန်းမာရေးနှင့် အမူအကျင့်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
TensorFlow သည် သုတေသီများအား အုံမော်နီတာမှ စုဆောင်းရရှိသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Google မှတီထွင်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow သည် သုတေသီများအား အုံစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များမှ စုဆောင်းရရှိသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် ကူညီပေးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော စွမ်းဆောင်ရည်များဖြင့် TensorFlow သည် သုတေသီများအား ဤစနစ်များမှ ထုတ်ပေးသော ဒေတာပမာဏများစွာမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ ဤအကွက်တွင် TensorFlow ၏ applications များ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ကမ္ဘာ့ပျားများကိုကယ်တင်ရန်စက်သင်ယူမှုကိုမည်သို့အသုံးပြုနေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပျားထိန်းသိမ်းရေးအစပျိုးမှုတွင် ကင်မရာတပ်ဆင်ထားသော အုံမော်နီတာ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ပျားထိန်းသိမ်းရေးအစပျိုးမှုတွင် ကင်မရာတပ်ဆင်ထားသော အုံမော်နီတာ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ပျားကိုလိုနီများ၏ အပြုအမူနှင့် ကျန်းမာရေးကို စောင့်ကြည့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချရန်ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာကိရိယာသည် အရေးကြီးသော ဝတ်မှုန်ကူးသူဖြစ်သည့် ပျားများရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုများကို နားလည်သဘောပေါက်ပြီး ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အရေးပါသောအခန်းမှ ပါဝင်ပါသည်။
သုတေသီများသည် ပျားများ၏အပြုအမူနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်ဆံရေးကို နားလည်ရန် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို မည်သို့အသုံးပြုနေကြသနည်း။
သုတေသီများသည် ပျားများ၏အပြုအမူနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်နွယ်မှုကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ဤဆန်းသစ်တီထွင်သောချဉ်းကပ်မှုသည် ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်ရေးကြိုးပမ်းမှုများအတွက် အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ပျားဦးရေကျဆင်းမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အလားအလာရှိသည်။ ဤအကြောင်းအရာတွင် စက်သင်ယူခြင်းအား အသုံးချသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ကမ္ဘာ့ပျားများကိုကယ်တင်ရန်စက်သင်ယူမှုကိုမည်သို့အသုံးပြုနေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်