Jadual Kandungan
Peranan model resapan dalam pemprosesan imej
Mengapa model resapan boleh menjana butiran apabila menjana imej
Asas matematik model resapan
Sebab kehilangan model resapan berkurangan dengan sangat cepat
Model resapan dan rangkaian saraf
Rumah Peranti teknologi AI Aplikasi Model Resapan dalam Pemprosesan Imej Analitik

Aplikasi Model Resapan dalam Pemprosesan Imej Analitik

Jan 22, 2024 pm 08:15 PM
pembelajaran mesin pemprosesan imej

Aplikasi Model Resapan dalam Pemprosesan Imej Analitik

Dalam bidang pembelajaran mesin, model resapan memainkan peranan yang luas dalam pemprosesan imej. Ia digunakan dalam berbilang tugas pemprosesan imej, termasuk penyahnosian imej, peningkatan imej dan pembahagian imej. Kelebihan utama model resapan ialah ia boleh mengendalikan bunyi dalam imej dengan berkesan, di samping mempertingkatkan perincian dan kontras imej, dan membolehkan pembahagian imej yang tepat. Selain itu, model resapan adalah sangat cekap dari segi pengiraan dan mudah untuk dilaksanakan. Secara ringkasnya, model resapan memainkan peranan penting dalam pemprosesan imej, memberikan kami alat yang berkuasa untuk meningkatkan kualiti imej dan mengekstrak ciri imej.

Peranan model resapan dalam pemprosesan imej

Model resapan ialah model pembelajaran mesin berdasarkan persamaan pembezaan separa dan digunakan terutamanya dalam bidang pemprosesan imej. Prinsip asasnya adalah untuk mensimulasikan proses resapan fizikal dan mencapai denoising imej, peningkatan, pembahagian dan operasi pemprosesan lain dengan mengawal parameter persamaan pembezaan separa. Model ini pertama kali dicadangkan oleh Perona dan Malik pada tahun 1990. Idea terasnya adalah untuk melicinkan atau meresapkan maklumat dalam imej secara beransur-ansur dengan melaraskan parameter persamaan pembezaan separa. Secara khusus, model resapan membandingkan perbezaan antara piksel dalam imej dan piksel jirannya dan melaraskan nilai keamatan piksel berdasarkan saiz perbezaan. Melakukannya mengurangkan hingar dalam imej dan meningkatkan perincian imej. Model resapan digunakan secara meluas dalam pemprosesan imej. Sebagai contoh, dari segi denoising imej, ia boleh mengeluarkan bunyi dalam imej dengan berkesan dan menjadikan imej lebih jelas. Dari segi peningkatan imej, ia boleh meningkatkan kontras dan butiran imej, menjadikan imej lebih jelas. Dalam pensegmenan imej

Secara khusus, peranan model resapan dalam pemprosesan imej adalah seperti berikut:

1 Penyahnosan imej

Model resapan boleh mensimulasikan tiada resapan secara beransur-ansur dengan memproses tanpa resapan. , dengan itu Mencapai denoising imej. Secara khusus, model resapan boleh menggunakan persamaan pembezaan separa untuk menerangkan proses resapan hingar dalam imej, dan melicinkan hingar dengan berulang kali menyelesaikan persamaan pembezaan secara berulang. Kaedah ini berkesan boleh mengeluarkan bunyi imej biasa seperti bunyi Gaussian dan bunyi garam dan lada.

2. Peningkatan imej

Model resapan boleh mencapai peningkatan imej dengan meningkatkan butiran dan kontras imej. Secara khusus, model resapan boleh menggunakan persamaan pembezaan separa untuk menerangkan proses resapan warna atau keamatan dalam imej, dan meningkatkan perincian dan kontras imej dengan mengawal parameter seperti pekali resapan dan langkah masa. Kaedah ini boleh meningkatkan tekstur, tepi dan butiran lain imej dengan berkesan, menjadikan imej lebih jelas dan lebih jelas.

3. Pembahagian imej

Model resapan boleh mencapai pembahagian imej dengan mensimulasikan proses resapan tepi. Secara khusus, model resapan boleh menggunakan persamaan pembezaan separa untuk menerangkan proses resapan nilai kelabu dalam imej, dan mencapai pembahagian imej dengan mengawal parameter seperti pekali resapan dan langkah masa. Kaedah ini berkesan boleh membahagikan objek atau kawasan yang berbeza dalam imej, menyediakan asas untuk analisis dan pemprosesan imej seterusnya.

Mengapa model resapan boleh menjana butiran apabila menjana imej

Model resapan menggunakan persamaan pembezaan separa untuk menerangkan evolusi warna atau keamatan dalam ruang dan masa, dan menyelesaikan persamaan pembezaan berulang kali dan berulang untuk mendapatkan akhir keadaan imej. Sebab mengapa model resapan boleh menjana butiran adalah seperti berikut:

1. Simulasikan proses fizikal

Prinsip asas model resapan adalah untuk mensimulasikan proses fizikal, iaitu resapan warna atau intensiti. . Dalam proses ini, nilai setiap piksel dipengaruhi oleh piksel di sekelilingnya, jadi setiap piksel dikemas kini beberapa kali apabila persamaan pembezaan diselesaikan secara berulang. Proses lelaran ini berulang kali menguatkan interaksi antara piksel, menghasilkan imej yang lebih terperinci.

2. Parameter kawalan

Terdapat banyak parameter kawalan dalam model resapan, seperti pekali resapan, langkah masa, dsb. Parameter ini boleh menjejaskan proses penjanaan imej. Dengan melaraskan parameter ini, anda boleh mengawal arah dan tahap butiran dalam imej. Sebagai contoh, meningkatkan pekali resapan boleh menyebabkan warna atau keamatan merebak dengan lebih cepat, mengakibatkan imej kabur apabila mengurangkan langkah masa boleh meningkatkan bilangan lelaran, menghasilkan imej yang lebih terperinci.

3. Random

Terdapat juga beberapa faktor rawak dalam model resapan, seperti nilai awal, hingar, dsb., yang boleh meningkatkan perubahan dan butiran imej. Sebagai contoh, menambah sedikit bunyi pada nilai awal boleh menjadikan proses penjanaan imej lebih rawak, dengan itu menghasilkan imej yang lebih terperinci semasa proses berulang, anda juga boleh menambah beberapa gangguan rawak untuk meningkatkan perubahan dan butiran imej;

4. Pemprosesan pelbagai skala

Model penyebaran boleh meningkatkan butiran imej melalui pemprosesan berbilang skala. Khususnya, imej asal boleh diturunkan sampel terlebih dahulu untuk menghasilkan imej yang lebih kecil, dan kemudian model resapan boleh diselesaikan pada imej yang lebih kecil ini. Kelebihan ini ialah ia boleh menjadikan butiran imej lebih menonjol dan juga meningkatkan kecekapan pengiraan model.

5. Gabungkan dengan model lain

Model resapan boleh digunakan dalam kombinasi dengan model lain untuk meningkatkan lagi butiran imej. Sebagai contoh, model resapan boleh digunakan dalam kombinasi dengan rangkaian adversarial generatif (GAN), menggunakan imej yang dijana oleh GAN sebagai imej awal model resapan, dan kemudian menambah butiran melalui model resapan untuk menjana lebih realistik. imej.

Asas matematik model resapan

Asas matematik model resapan ialah persamaan pembezaan separa, bentuk asasnya ialah:

∂=u/∂)(∂u/∂)(∂u/∂) ), di mana u( x,y,t) mewakili nilai kelabu imej pada kedudukan (x,y) pada masa t, c(∇u) mewakili pekali resapan, div mewakili pengendali divergence, dan ∇ mewakili operator kecerunan .

Persamaan ini menerangkan proses resapan nilai kelabu dalam imej skala kelabu, di mana c(∇u) mengawal arah dan kelajuan resapan. Biasanya, c(∇u) ialah fungsi tak linear, yang boleh dilaraskan mengikut ciri-ciri imej untuk mencapai kesan pemprosesan imej yang berbeza. Sebagai contoh, apabila c(∇u) ialah fungsi Gaussian, model resapan boleh digunakan untuk menghilangkan hingar Gaussian apabila c(∇u) ialah fungsi kecerunan, model resapan boleh digunakan untuk meningkatkan ciri tepi imej; .

Proses penyelesaian model resapan biasanya menggunakan kaedah berulang, iaitu dalam setiap langkah, nilai kelabu imej dikemas kini dengan menyelesaikan persamaan pembezaan separa. Untuk imej 2D, model resapan boleh diulang dalam kedua-dua arah x dan y. Semasa proses lelaran, parameter seperti pekali resapan dan langkah masa juga boleh dilaraskan untuk mencapai kesan pemprosesan imej yang berbeza.

Sebab kehilangan model resapan berkurangan dengan sangat cepat

Dalam model resapan, fungsi kehilangan selalunya berkurangan dengan cepat Ini disebabkan oleh ciri-ciri model resapan itu sendiri.

Dalam pembelajaran mesin, aplikasi model resapan adalah terutamanya untuk melakukan pengesanan denoising atau tepi pada imej. Rawatan ini biasanya boleh diubah menjadi masalah pengoptimuman untuk menyelesaikan persamaan pembezaan separa, iaitu, meminimumkan fungsi kehilangan.

Dalam model resapan, fungsi kehilangan biasanya ditakrifkan sebagai perbezaan antara imej asal dan imej yang diproses. Oleh itu, proses mengoptimumkan fungsi kehilangan adalah untuk melaraskan parameter model untuk menjadikan imej yang diproses sedekat mungkin dengan imej asal. Oleh kerana ungkapan matematik model resapan adalah agak mudah dan parameter modelnya biasanya kecil, fungsi kehilangan cenderung berkurangan dengan cepat semasa proses latihan.

Selain itu, fungsi kehilangan model penyebaran biasanya merupakan fungsi cembung, yang bermaksud semasa proses latihan, kelajuan penurunan fungsi kehilangan tidak akan menunjukkan ayunan yang jelas, tetapi akan menunjukkan aliran menurun yang lancar. Ini juga salah satu sebab mengapa fungsi kehilangan berkurangan dengan cepat.

Selain sebab di atas, penurunan pesat fungsi kehilangan model resapan juga berkaitan dengan struktur model dan algoritma pengoptimumannya. Model resapan biasanya menggunakan kaedah berangka tersirat untuk menyelesaikan persamaan pembezaan separa Kaedah ini mempunyai kecekapan pengiraan yang tinggi dan kestabilan berangka, dan secara berkesan boleh menyelesaikan ralat berangka dan masalah yang memakan masa dalam proses penyelesaian berangka. Selain itu, algoritma pengoptimuman model resapan biasanya menggunakan algoritma pengoptimuman seperti penurunan kecerunan Algoritma ini boleh mengurangkan kerumitan pengiraan dengan berkesan apabila memproses data berdimensi tinggi, dengan itu mempercepatkan penurunan fungsi kehilangan.

Penurunan pantas fungsi kehilangan model penyebaran juga berkaitan dengan sifat dan pemilihan parameter model. Dalam model resapan, parameter model biasanya ditetapkan sebagai pemalar atau fungsi berkaitan masa Pemilihan parameter ini boleh menjejaskan prestasi model dan kadar penurunan fungsi kehilangan. Secara umumnya, menetapkan parameter yang sesuai boleh mempercepatkan latihan model dan meningkatkan prestasi model.

Selain itu, dalam model penyebaran, terdapat beberapa teknik pengoptimuman yang boleh mempercepatkan lagi penurunan fungsi kehilangan. Sebagai contoh, algoritma pengoptimuman menggunakan saiz langkah penyesuaian secara automatik boleh melaraskan saiz langkah kemas kini parameter model mengikut perubahan dalam fungsi kehilangan, dengan itu mempercepatkan penumpuan model. Di samping itu, menggunakan teknik seperti penormalan kelompok dan sambungan baki juga boleh meningkatkan kelajuan latihan dan prestasi model dengan berkesan.

Model resapan dan rangkaian saraf

Dalam pembelajaran mesin, model resapan digunakan terutamanya dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Sebagai contoh, model resapan boleh digunakan untuk melakukan denoising imej atau pengesanan tepi. Selain itu, model resapan juga boleh digunakan dalam pembahagian imej, pengecaman sasaran dan medan lain. Kelebihan model resapan ialah ia boleh mengendalikan data berdimensi tinggi dan mempunyai imuniti bunyi yang kuat dan kelancaran, tetapi kecekapan pengiraannya adalah rendah dan memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran.

Rangkaian saraf digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin dan boleh digunakan dalam pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan dan bidang lain. Berbanding dengan model resapan, rangkaian saraf mempunyai keupayaan ekspresi dan generalisasi yang lebih kukuh, boleh mengendalikan pelbagai jenis data dan boleh mempelajari ciri secara automatik. Walau bagaimanapun, rangkaian saraf mempunyai sejumlah besar parameter dan memerlukan sejumlah besar data dan sumber pengkomputeran untuk latihan Pada masa yang sama, struktur modelnya agak kompleks dan memerlukan teknologi dan pengalaman tertentu untuk mereka bentuk dan mengoptimumkan.

Dalam aplikasi praktikal, model resapan dan rangkaian saraf sering digunakan bersama untuk memberikan permainan penuh kepada kelebihan masing-masing. Contohnya, dalam pemprosesan imej, anda boleh mula-mula menggunakan model resapan untuk mengecilkan dan melicinkan imej, dan kemudian memasukkan imej yang diproses ke dalam rangkaian saraf untuk pengekstrakan ciri dan pengecaman pengelasan. Gabungan ini boleh meningkatkan ketepatan dan keteguhan model, di samping mempercepatkan latihan model dan proses inferens.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Model Resapan dalam Pemprosesan Imej Analitik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Jun 01, 2024 am 10:58 AM

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin May 08, 2024 am 10:15 AM

Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.

Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud May 30, 2024 pm 01:24 PM

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,

See all articles