Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PERBANDINGAN KINERJA ARSITEKTUR VGG19-LSTM DAN BLIP DALAM VISUAL QUESTION ANSWERING (VQA) PADA CITRA MEDIS. Banda Aceh Fakultas MIPA Informatika,2024
Mohon Maaf
Pengarang tidak dapat memberikan Full Text secara langsung, untuk mendapatkan full text silahkan menghubungi email pengarang : abdul_h20@mhs.usk.ac.id atau dapat melakukan pemesanan versi cetak di bawah.
Baca Juga : KLASIFIKASI PEMBEDAAN H₂O DAN H₂O CAMPURAN NAOH BERBASIS SEGMENTASI K-MEANS, CNN, DAN DECISION FUSION (MAULIZA PUTRI, 2026)
Baca Juga : EVALUASI PENGARUH TEKNIK FILTERING PRA-SEGMENTASI TERHADAP KINERJA SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI KARIES GIGI BERBASIS DEEP LEARNING (MUHAMMAD SUHAILI, 2026)
Baca Juga : METODE DETEKSI STUNTING MELALUI CITRA WAJAH ANAK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) (Yunidar, 2025)
Baca Juga : DETEKSI TUBERKULOSIS MELALUI KLASIFIKASI CITRA X-RAY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (, 2023)
Baca Juga : ANALYZING STUDENTS’ DIFFICULTIES IN READING COMPREHENSION TEST(A STUDY AT SMA NEGERI 2 LHOKSEUMAWE) (Zuhra, 2014)