Zobrazeno 1 - 10
of 54
pro vyhledávání: '"Yuda N"'
Publikováno v:
Applied Artificial Intelligence, Vol 36, Iss 1 (2022)
The Sub-Saharan countries are leading in dropout rates in secondary schools by 37.5% followed by South Asia 15.5% and Middle East 11% in 2018. In Tanzania, student dropouts in secondary schools increased from 3.8% in 2018 to 4.2% in 2019. Different i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c0d75cd9c5444a4d85047d2de938ad50
Publikováno v:
Applied Artificial Intelligence, Vol 36, Iss 1 (2022)
Student dropout in secondary schools is a major issue in developing countries, particularly in Sub-Saharan Africa. Sub-Saharan African countries had the highest dropout rate (37.5%), followed by South Asia (15.5%), the Middle East (11%), East Asia (9
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ef3b4f14ef034d0fb33dd340e5a08b96
Autor:
Yuda N, Tanaka M, Yamauchi K, Abe F, Kakiuchi I, Kiyosawa K, Miyasaka M, Sakane N, Nakamura M
Publikováno v:
Clinical Interventions in Aging, Vol Volume 15, Pp 743-754 (2020)
Naoki Yuda,1 Miyuki Tanaka,1 Koji Yamauchi,1 Fumiaki Abe,1 Izumi Kakiuchi,2 Kyoko Kiyosawa,2 Mitsunaga Miyasaka,2 Naoki Sakane,3 Masahiko Nakamura4 1Food Ingredients and Technology Institute, Morinaga Milk Industry Co., Ltd., Zama, Kanagawa, Japan; 2
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/023bfba7062f488391baa6e9b73c07d5
Publikováno v:
Applied Artificial Intelligence. 2022, Vol. 36 Issue 1, p1-19. 19p.
Publikováno v:
Applied Artificial Intelligence. 2022, Vol. 36 Issue 1, p1-26. 26p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Many secondary schools in Sub-Saharan countries face the problem of students dropping out of school due to various reasons which are difficult to diagnose directly. Various initiatives such as the big results now initiatives, free education for all,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::86a387cdb5b79c8c5b0b01186fd9a0f0
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1881896/v1
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1881896/v1
Publikováno v:
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, Vol 13, Iss 4, Pp 1532-1546 (2024)
The Aglaonema type and quality is difficult to identify due to leaf pattern variety. For this reason, a technique is developed to classify Aglaonema types from leaf images. The Aglaonema is identified using the Local Binary Pattern (LBP) technique. T
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/936a1d47bad04a6480e5ada98e77fdf2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.