Détection de la maladie du coronavirus (COVID-19) basée sur des caractéristiques profondes et les machines à vecteurs de support

Khoudour, Mohamed Elamine (2023). Détection de la maladie du coronavirus (COVID-19) basée sur des caractéristiques profondes et les machines à vecteurs de support. Mémoire. Trois-Rivières, Université du Québec à Trois-Rivières, 86 p.

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Type de document:	Thèse et mémoire (Mémoire)
Informations complémentaires:	par Mohamed Elamine Khoudour. Comprend des références bibliographiques (pages 83-86). Comprend un résumé en français et en anglais, comprend en annexe un article scientifique rédigé en anglais. Thèses et écrits académiques.
Mots-clés libres:	COVID-19 Détection Dépistage Taux de reconnaissance Radiographie Réeseau de neurones convolutionnel Convolutional neural network CNN Machine à vecteur de support Support vector machines SVM Modèle hybride CNN-SVM
Division:	Mathématiques et informatique appliquées
Date de dépôt:	08 mai 2024 18:38
Dernière modification:	25 juin 2024 13:52
URI:	https://depot-e.uqtr.ca/id/eprint/11274

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