Amarpreet Singh Bücher

In den letzten zehn Jahren hat sich eine Entwicklung hin zu einer unaufhaltsamen Universalität vollzogen, bei der zwingende und mühelose Erfassungssysteme zweifellos in Mobiltelefonen, Autos, therapeutischen Instrumenten und in fast allen Bereichen unseres Lebens eingesetzt werden. Die Erkennung von Gesichtern ist eine Aufgabe, die Menschen routinemäßig und einfach in ihrem täglichen Leben ausführen. Der Leistungsprozess der Gesichtserkennung beinhaltet die Untersuchung von Gesichtsmerkmalen in einem Bild, die Erkennung dieser Merkmale und den Vergleich mit einem der vielen Gesichter in der Datenbank. Es gibt viele Algorithmen, die in der Lage sind, eine Gesichtserkennung durchzuführen, wie zum Beispiel: Hauptkomponentenanalyse, Diskrete Kosinustransformation, 3D-Erkennungsmethoden, Gabor-Wavelets-Methode usw. Die Bedeutung von Gesichtserkennungssystemen hat in den letzten Jahrzehnten stark zugenommen.

Die atraumatische restaurative Behandlung (ART) ist ein minimalinvasiver Ansatz zur Vorbeugung kariöser Läsionen und zur Verhinderung ihres weiteren Fortschreitens. Sie besteht aus zwei Komponenten: der Versiegelung kariöser Grübchen und Fissuren (ART-Versiegelung) und der Restauration kavitierter Dentinläsionen mit Versiegelungsmaterialien (ART-Restaurationen). Der ART-Ansatz umfasst die Exkavation kavitierter Zahnoberflächen mit Handinstrumenten, gefolgt von der Restauration der Kavität und der Versiegelung aller damit verbundenen Grübchen und Fissuren mit einem adhäsiven Füllmaterial. Dieser Behandlungsansatz hat sich als äußerst wirksam erwiesen.

Text Mining wird auch als Data Mining bezeichnet und bezieht sich auf das Verfahren zur Ableitung hochwertiger Informationen aus Texten. Das Prinzip des Data Mining ist die Aufbereitung von rohen und unstrukturierten Informationen, um aus Texten aussagekräftige Informationen zu gewinnen. In der Regel handelt es sich dabei um die Methode der Strukturierung der Textbeiträge, der Ableitung von Mustern, die in den strukturierten Daten enthalten sind, und schließlich der Auswertung und Analyse der Ergebnisse. Eine Hauptschwierigkeit bei Algorithmen zum Erlernen der Textklassifizierung besteht darin, dass sie viele von Hand gelabelte Beispiele benötigen, um genau zu lernen.