手写角色识别一直是模式识别和人工智能领域中的研究中心和基准问题，它仍然是一个充满挑战的研究主题。由于其庞大的应用程序，该领域的许多工作都集中在不同的语言上。阿拉伯语是一种多元化的语言，具有大量的研究范围，并带来了潜在的挑战。本文提出了一种用于识别阿拉伯语手写数字的卷积神经网络模型，该论文的数据集受到各种增强的约束，以增加深度学习方法所需的鲁棒性。提出的方法通过辍学的正则化来授权，以消除数据过度拟合的问题。此外，在激活函数中引入了合适的变化，以克服消失梯度的问题。通过这些修改，所提出的系统的精度为99.4 \％，其性能比数据集上的每项工作都更好。
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全球世界正在穿越大流行形势，这是一个灾难性的呼吸综合征爆发被认为是Covid-19。这是212个国家的全球威胁，即人们每天都会遇到强大的情况。相反，成千上万的受感染的人居住丰富的山脉。心理健康也受到全球冠状病毒情况的影响。由于这种情况，在线消息来源使普通人在任何议程中分享他们的意见。如受影响的新闻相关的积极和消极，财务问题，国家和家庭危机，缺乏进出口盈利系统等。不同的情况是最近在任何地方的时尚新闻。因此，在瞬间内产生了大量的文本，在次大陆领域，与其他国家的情况相同，以及文本的人民意见和情况也是相同的，但语言是不同的。本文提出了一些具体的投入以及来自个别来源的孟加拉文本评论，可以确保插图的目标，即机器学习结果能够建立辅助系统。意见挖掘辅助系统可能以可能的所有语言偏好有影响。据我们所知，文章预测了Covid-19问题上的Bangla输入文本，提出了ML算法和深度学习模型分析还通过比较分析检查未来可达性。比较分析规定了关于文本预测精度的报告与ML算法和79％以及深度学习模型以及79％的报告。
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