This paper’s primary goal is to investigate the harmonic function of the multivalent analytic functions’ differential subordination result. For this, we get some results in the complex plane’s open unit disk.

A particular kind of spinal condition called kyphosis is defined by an aberrant curvature of the top vertebrae, which makes the back rounded or stooped. For timely intervention and treatment planning, early identification and case classification are essential in cases of kyphosis. This study proposes a hybrid machine-learning approach for kyphosis sickness classification and prediction that combines Random Forest (RF) and Gradient Boosting (GB). Clinical features like age, the number of afflicted vertebrae, and the curvature angle are used in this work. Preprocessing involves splitting the dataset into two training and testing sets and fixing any missing values. Different RF and GB classifiers were trained independently on the training dataset. The hybrid model is created by the suggested way by combining the predictions from both classifiers using a majority vote strategy. The final prediction for each occurrence is determined by the class that is predicted the most frequently. Analyze the hybrid model's effectiveness using the F1-score, accuracy, precision, and recall metrics. The results demonstrate that the hybrid model outperforms individual classifiers in classification accuracy, attaining 86%. Using the advantages of both algorithms, the hybrid technology provides a more robust and accurate classification model for kyphosis illness by combining their predictive capabilities. This study advances the field of medical diagnostics by demonstrating the effectiveness of combining machine literacy algorithms to improve disease prognosis. This study employs a hybrid mode that can potentially improve treatment outcomes for patients with kyphosis by aiding physicians in making accurate and prompt decisions.

The roads are becoming overcrowded with increasing vehicles, expressways, and highways. Therefore, vehicles' detection, classification, tracking, and counting are crucial for various civilian, military, and government applications, including highway monitoring, toll collection, traffic planning, and traffic flow management. Vehicle detection is a critical step in traffic management. Computer Vision (CV) based techniques are well-suited for this task as they allow installation without disrupting traffic and can be easily modified. This paper proposes a cost-effective, portable system based on CV techniques for detecting and counting vehicles moving over the road. The proposed system analyses images extracted from video sequences to detect moving vehicles by separating the background from the images. The background extracted is subsequently used for additional analysis to identify and categorize various vehicles, including light, heavy, and motorcycles.

Because 3D face reconstruction has so many applications in virtual reality, biometrics, and entertainment, it has drawn a lot of interest in the domains of computer vision and graphics. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) have showed potential in producing realistic 3D facial structures from 2D photographs. This paper provides a comprehensive analysis of DCGANs for multi-dataset 3D face reconstruction. Although DCGANs have been successful in the past in reconstructing animal faces, this study demonstrates their promise for reconstructing human faces. Using an organized strategy, the DCGAN models were trained on several facial databases, such as the FaceWarehouse, Prospo, and CelebA datasets. Despite the encouraging results, the study discovered that DCGAN's effectiveness for 3D human facial reconstructions had limitations. Both qualitative and quantitative methods are applied to evaluate the suggested course of action. Standard deviation and mean square error are used in the quantitative analysis, while eye inspection of the reconstructed faces is used in the qualitative study. The researchers propose a hybrid model approach that combines DCGANs with additional techniques like landmark recognition and transfer learning to improve reconstruction accuracy and realism. This paper indicates topics for more research to develop the discipline and advances enhancing our comprehension of DCGANs in 3D face reconstruction.