http://algerian-chat.com
نحن شات الجزائر، المكان الذي يجمع بين أفراد المجتمع الجزائري عبر الإنترنت. نحن مجتمع يهدف إلى توفير بيئة آمنة ومريحة للجميع، حيث يمكنكم التواصل والتفاعل بحرية وبسهولة. نحن هنا لتمكينكم من الاستمتاع بتجربة دردشة ممتعة وإيجابية، سواء كنتم ترغبون في التعرف على أصدقاء جدد، مشاركة الأفكار والآراء، أو ببساطة الاستمتاع بأوقاتكم في جو من الود والتفاعل. مع هاذا الموقع، تحصلون على فرصة للتواصل مع الأشخاص الذين يشاركونكم نفس الاهتمامات والثقافة، وذلك من خلال واجهة استخدام سهلة ومريحة تتيح لكم الوصول إلينا من أي مكان وفي أي وقت. انضموا إلينا اليوم وكونوا جزءًا من مجتمعنا،

http://algerian-chat.com
نحن شات الجزائر، المكان الذي يجمع بين أفراد المجتمع الجزائري عبر الإنترنت. نحن مجتمع يهدف إلى توفير بيئة آمنة ومريحة للجميع، حيث يمكنكم التواصل والتفاعل بحرية وبسهولة. نحن هنا لتمكينكم من الاستمتاع بتجربة دردشة ممتعة وإيجابية، سواء كنتم ترغبون في التعرف على أصدقاء جدد، مشاركة الأفكار والآراء، أو ببساطة الاستمتاع بأوقاتكم في جو من الود والتفاعل. مع هاذا الموقع، تحصلون على فرصة للتواصل مع الأشخاص الذين يشاركونكم نفس الاهتمامات والثقافة، وذلك من خلال واجهة استخدام سهلة ومريحة تتيح لكم الوصول إلينا من أي مكان وفي أي وقت. انضموا إلينا اليوم وكونوا جزءًا من مجتمعنا،

https://www.selleckchem.com/products/ABT-888.html
After cleaning up the images and applying data augmentation, we have used deep learning-based CNN models and compared their performance. We have compared Inception V3, Xception, and ResNeXt models and examined their accuracy. To analyze the model performance, 6432 chest x-ray scans samples have been collected from the Kaggle repository, out of which 5467 were used for training and 965 for validation. In result analysis, the Xception model gives the highest accuracy (i.e., 97.97%) for detecting Chest X-rays images as compared to other mo