Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/20925Affichage complet
| Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | chekroun, Fadia | - |
| dc.date.accessioned | 2023-11-19T07:55:16Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-19T07:55:16Z | - |
| dc.date.issued | 2023-07-03 | - |
| dc.identifier.citation | salle des thèses | en_US |
| dc.identifier.other | CD | - |
| dc.identifier.uri | http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/20925 | - |
| dc.description.abstract | Multimodal covid-19 classification based on deep neural networks. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | 19-11-2023 | en_US |
| dc.relation.ispartofseries | son.for.p.; | - |
| dc.subject | Multimodal covid-19 classification based on deep neural networks. | en_US |
| dc.title | Multimodal covid-19 classification based on deep neural networks. | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| Collection(s) : | Master MID | |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Multimodal-covid-19-classification-based-on-deep-neural-networks..pdf | CD | 7,9 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.