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यह अध्ययन पोल्ट्री रोगों के पहचान और निदान के लिए एक गहन शिक्षण मॉडल के मूल्यांकन पर केंद्रित है। यह मॉडल कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करता है ताकि रोगग्रस्त पोल्ट्री की छवियों का स्वतः विश्लेषण किया जा सके और बीमारी के प्रकार को सटीक रूप से वर्गीकृत किया जा सके। मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन विशेषज्ञों द्वारा एनोटेट किए गए डेटा के साथ इसकी भविष्यवाणियों की तुलना करके किया गया। परिणाम दिखाते हैं कि गहन शिक्षण मॉडल सामान्य पोल्ट्री रोगों का पता लगाने में उच्च सटीकता प्राप्त करता है, जो पारंपरिक विधियों से बेहतर है। यह नवीन दृष्टिकोण पोल्ट्री स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में क्रांति ला सकता है, त्वरित और सटीक निदान प्रदान कर, जिससे पोल्ट्री आबादी के रोग प्रबंधन और कल्याण में सुधार होगा।
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Augustine Mukumba
Mainford . Mutandavari
International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT)
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Mukumba et al. (Fri,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/68e5ee8cb6db6435875832c5 — DOI: https://doi.org/10.38124/ijisrt/ijisrt24jul463
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