生成模型生成的合成数据可以增强医学成像中渴望数据深度学习模型的性能和能力。但是，（1）（合成）数据集的可用性有限，并且（2）生成模型训练很复杂，这阻碍了它们在研究和临床应用中的采用。为了减少此入口障碍，我们提出了Medigan，Medigan是一站式商店，用于验证的生成型号，该型号是开源框架 - 不合骨python图书馆。 Medigan允许研究人员和开发人员仅在几行代码中创建，增加和域名。在基于收集的最终用户需求的设计决策的指导下，我们基于生成模型的模块化组件（i）执行，（ii）可视化，（iii）搜索和排名以及（iv）贡献。图书馆的可伸缩性和设计是通过其越来越多的综合且易于使用的验证生成模型来证明的，该模型由21种模型组成，利用9种不同的生成对抗网络体系结构在4个域中在11个数据集中训练，即乳腺摄影，内窥镜检查，X射线和X射线和X射线镜头，X射线和X型。 MRI。此外，在这项工作中分析了Medigan的3个应用，其中包括（a）启用社区范围内的限制数据共享，（b）研究生成模型评估指标以及（c）改进临床下游任务。在（b）中，扩展了公共医学图像综合评估和报告标准，我们根据图像归一化和特定于放射学特征提取了Fr \'Echet Inception距离变异性。

基于深度学习的计算机辅助检测系统在乳腺癌检测中表现出良好的性能。但是，高密度的乳房显示出较差的检测性能，因为密集组织可以掩盖甚至模拟质量。因此，乳腺癌检测的敏感性可在致密乳房中降低20％以上。此外，与低密度乳房相比，极度致密的病例报告说，患癌症的风险增加。这项研究旨在使用合成高密度的全场数字乳房X线照片（FFDM）作为乳腺质量检测模型训练期间的数据增强来提高高密度乳房的质量检测性能。为此，对使用三个FFDM数据集进行了五个周期一致的GAN（CycleGAN）模型，以高分辨率乳房X线照片中的低密度图像翻译进行了训练。训练图像是由乳房密度双拉德类别分开的，几乎是脂肪的脂肪，双刺是乳房的乳房。我们的结果表明，所提出的数据增强技术在两个不同的测试集中提高了高密度乳房中质量检测的敏感性和精度，并将其作为域适应技术有用。此外，在一项涉及两名专家放射科医生和一名外科肿瘤学家的读者研究中评估了合成图像的临床现实主义。

Despite technological and medical advances, the detection, interpretation, and treatment of cancer based on imaging data continue to pose significant challenges. These include inter-observer variability, class imbalance, dataset shifts, inter- and intra-tumour heterogeneity, malignancy determination, and treatment effect uncertainty. Given the recent advancements in Generative Adversarial Networks (GANs), data synthesis, and adversarial training, we assess the potential of these technologies to address a number of key challenges of cancer imaging. We categorise these challenges into (a) data scarcity and imbalance, (b) data access and privacy, (c) data annotation and segmentation, (d) cancer detection and diagnosis, and (e) tumour profiling, treatment planning and monitoring. Based on our analysis of 164 publications that apply adversarial training techniques in the context of cancer imaging, we highlight multiple underexplored solutions with research potential. We further contribute the Synthesis Study Trustworthiness Test (SynTRUST), a meta-analysis framework for assessing the validation rigour of medical image synthesis studies. SynTRUST is based on 26 concrete measures of thoroughness, reproducibility, usefulness, scalability, and tenability. Based on SynTRUST, we analyse 16 of the most promising cancer imaging challenge solutions and observe a high validation rigour in general, but also several desirable improvements. With this work, we strive to bridge the gap between the needs of the clinical cancer imaging community and the current and prospective research on data synthesis and adversarial networks in the artificial intelligence community.

We study how to convert OpenStreetMap data to road networks for downstream applications. OpenStreetMap data has different formats. Extensible Markup Language (XML) is one of them. OSM data consist of nodes, ways, and relations. We process OSM XML data to extract the information of nodes and ways to obtain the map of streets of the Memphis area. We can use this map for different downstream applications.

在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

窃是声称自己是其他人，没有任何适当信用和引用的人。本文是一份调查论文，代表了一些很棒的研究论文及其对窃工作的比较。如今，窃成为自然语言处理领域中最有趣，最关键的研究点之一。我们回顾了一些基于不同类型的窃检测及其模型和算法的旧研究论文，并比较了这些论文的准确性。有几种方法可以使用不同的语言检测。有一些算法可以检测窃。类似，语料库，CL-CNG，LSI，Levenshtein距离等。我们分析了这些论文，并了解到它们使用了不同类型的算法来检测窃。在实验这些论文之后，我们得到了一些算法为检测pla窃提供了更好的输出和准确性。我们将对有关窃的一些论文进行审查，并将讨论其模型的利弊。我们还展示了一种提出的窃方法方法，该方法基于感知分离，单词分离并根据同义词制作句子并与任何来源进行比较。

全球世界正在穿越大流行形势，这是一个灾难性的呼吸综合征爆发被认为是Covid-19。这是212个国家的全球威胁，即人们每天都会遇到强大的情况。相反，成千上万的受感染的人居住丰富的山脉。心理健康也受到全球冠状病毒情况的影响。由于这种情况，在线消息来源使普通人在任何议程中分享他们的意见。如受影响的新闻相关的积极和消极，财务问题，国家和家庭危机，缺乏进出口盈利系统等。不同的情况是最近在任何地方的时尚新闻。因此，在瞬间内产生了大量的文本，在次大陆领域，与其他国家的情况相同，以及文本的人民意见和情况也是相同的，但语言是不同的。本文提出了一些具体的投入以及来自个别来源的孟加拉文本评论，可以确保插图的目标，即机器学习结果能够建立辅助系统。意见挖掘辅助系统可能以可能的所有语言偏好有影响。据我们所知，文章预测了Covid-19问题上的Bangla输入文本，提出了ML算法和深度学习模型分析还通过比较分析检查未来可达性。比较分析规定了关于文本预测精度的报告与ML算法和79％以及深度学习模型以及79％的报告。

深度学习模型通过从训练的数据集学习来提供图像处理的令人难以置信的结果。菠菜是一种含有维生素和营养素的叶蔬菜。在我们的研究中，已经使用了一种可以自动识别菠菜的深度学习方法，并且该方法具有总共五种菠菜的数据集，其中包含3785个图像。四种卷积神经网络（CNN）模型用于对我们的菠菜进行分类。这些模型为图像分类提供更准确的结果。在应用这些模型之前，存在一些预处理图像数据。为了预处理数据，需要发生一些方法。那些是RGB转换，过滤，调整大小和重新划分和分类。应用这些方法后，图像数据被预处理并准备好在分类器算法中使用。这些分类器的准确性在98.68％至99.79％之间。在这些模型中，VGG16实现了99.79％的最高精度。

在从训练的数据集中学习后，AI Chatbot提供了令人印象深刻的响应。在这十年中，大多数研究工作都表现出深层神经模型优于任何其他模型。 RNN模型定期用于确定序列相关的问题，如问题和IT答案。这种方法熟悉每个人都是SEQ2SEQ学习。在SEQ2SEQ模型机制中，它具有编码器和解码器。编码器嵌入任何输入序列，以及解码器嵌入输出序列。为了加强SEQ2SEQ模型性能，请将注意力添加到编码器和解码器中。之后，变压器模型已经将其自身作为高性能模型引入，具有多种关注机制，用于解决与序列相关的困境。该模型与基于RNN的模型相比减少了训练时间，并且还实现了序列转换的最先进的性能。在这项研究中，我们基于孟加拉普通知识问题答案（QA）数据集，应用了孟加拉一般知识聊天聊天的变压器模型。它在应用的QA数据上得分为85.0 BLEU。要检查变压器模型性能的比较，我们将注意到SEQ2SEQ模型，请注意我们的数据集得分23.5 BLEU。