{ "item_title" : "Erweitertes CNN-Modell", "item_author" : [" Anitha Patil "], "item_description" : "K nstliche Intelligenz (KI) wird in der heutigen Zeit immer beliebter, um reale Probleme zu l sen. Die Kombination von datenwissenschaftlichen Ans tzen mit KI, einschlie lich maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL), hat sich zu einem wichtigen interdisziplin ren Bereich entwickelt, der L sungen f r verschiedene Disziplinen bietet. Eines der Probleme, mit denen sich die Forschung besch ftigt, ist die effiziente Erkennung von Hirnschl gen im Gesundheitswesen. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nimmt die H ufigkeit von Schlaganf llen rapide zu und f hrt weltweit zu schweren Behinderungen und Todesf llen. Die Vorbeugung von Schlaganf llen ist aufgrund der zahlreichen Faktoren, die dabei eine Rolle spielen, zu einem schwierigen Problem f r das Gesundheitspersonal geworden. Die Erforschung des Einsatzes von k nstlicher Intelligenz zur Fr herkennung von Schlaganf llen hat in j ngster Zeit in Wissenschaft und Forschung gro e Aufmerksamkeit erregt. Aus der Literatur geht hervor, dass die Forscher sowohl datengest tzte Ans tze als auch auf Bildgebungstechnologie basierende Methoden anwenden. Die Literatur hat drei kritische Probleme bei KI-gest tzten Ans tzen zur Erkennung von Hirnschl gen hervorgehoben.", "item_img_path" : "https://covers2.booksamillion.com/covers/bam/6/20/874/150/6208741505_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "75.00", "online_price" : "75.00", "our_price" : "75.00", "club_price" : "75.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }

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