English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Goruntu hucreleri Isik Mikroskop yardimiyla alinmistir. Yerel ikili oruntu (LBP) ozellikleri orijinal goruntuler icin elde edilmistir. Bu goruntulerin LBP ozelliklerinin yuksek boyutu, Lokasyon Koruyan Projeksiyon (LPP) ile daha dusuk boyuta indirgenir. Bu dusuk boyutlu veriler Rastgele Orman (RF), Naive Bayes (NB) ve Yapay Sinir Aglari (ANN) siniflandiricisi tarafindan siniflandirilmistir. Yapilan siniflandirma sonuclari daha onceden yapilan calismalar ile karsilastirilmistir. ANN siniflandiricisiyla elde edilen performans RF ve NB siniflandiricina gore daha yuksektir. Ustelik, ANN siniflandiricisinda kullanilan ozellik vektor boyutu, RF ve NB siniflandiricilarinda kullanilan ozellik vektoru boyutundan daha dusuktur. LPP Yontemine gore ANN, RF ve NB siniflandiricilari ile elde edilen basari oranlari sirasiyla% 96.29,% 74.44 ve% 70.00'dir.

Recognition of the İmages with Random Forest Classifier Based on the LPP and LBP Methods