癌症是人体内部异常细胞的无法控制的细胞分裂，可以蔓延到其他身体器官。它是非传染性疾病（NCDS）和NCDS之一，占全世界总死亡人数的71％，而肺癌是女性乳腺癌后第二次诊断的癌症。肺癌的癌症生存率仅为19％。有各种方法用于诊断肺癌，如X射线，CT扫描，PET-CT扫描，支气管镜检查和活组织检查。然而，为了了解基于组织型H和E染色的肺癌亚型，广泛使用，其中染色在从活组织检查中吸入的组织上进行。研究报道，组织学类型与肺癌预后和治疗相关。因此，早期和准确地检测肺癌组织学是一种迫切需要，并且由于其治疗取决于疾病的组织学，分子曲线和阶段的类型，最重要的是分析肺癌的组织病理学图像。因此，为了加快肺癌诊断的重要过程，减少病理学家的负担，使用深层学习技术。这些技术表明了在分析癌症组织病变幻灯片的分析中提高了疗效。几项研究报告说，卷积神经网络（CNN）在脑，皮肤，乳腺癌，肺癌等各种癌症类型的组织病理学图片的分类中的重要性。在本研究中，通过使用Reset50，VGG-19，Inception_Resnet_V2和DenSenet进行特征提取和三重态丢失来引导CNN以引导CNN，以引导CNN，以引导CNN使得其增加群集间距离并减少集群内距离。
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紧固件在确保机械的各个部位方面起着至关重要的作用。紧固件表面的凹痕，裂缝和划痕等变形是由材料特性和生产过程中设备的错误处理引起的。结果，需要质量控制以确保安全可靠的操作。现有的缺陷检查方法依赖于手动检查，该检查消耗了大量时间，金钱和其他资源；同样，由于人为错误，无法保证准确性。自动缺陷检测系统已证明对缺陷分析的手动检查技术有影响。但是，诸如卷积神经网络（CNN）和基于深度学习的方法之类的计算技术是进化方法。通过仔细选择设计参数值，可以实现CNN的全部电势。使用基于Taguchi的实验和分析设计，已经尝试在本研究中开发强大的自动系统。用于训练系统的数据集是为具有两个标记类别的M14尺寸螺母手动创建的：有缺陷且无缺陷。数据集中共有264张图像。所提出的顺序CNN的验证精度为96.3％，在0.001学习率下的验证损失为0.277。
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