The diagnosis of brain tumors is a major issue in medical imaging, having the potential to have a large influence on patient outcomes. This abstract provides an overview of the obstacles, most recent breakthroughs, and ongoing research in brain tumor detection. Early diagnosis requires medical imaging modalities such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI). Previously, radiologists were evaluated manually, but with the emergence of deep learning algorithms, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), the field has experienced a revolution. When paired with large and diverse datasets, these AI-based algorithms have demonstrated promising results in automating the diagnosis of brain tumors, boosting accuracy, and reducing the workload for medical workers. However, there are still challenges, such as the need for larger datasets and the interpretability of AI models, even though CNN attained a very outstanding accuracy of 97.87% in our study. The fundamental purpose of this research is to distinguish between normal and abnormal pixels using statistical and texture-based criteria.

In fields like human-computer interaction, healthcare, and marketing, facial and emotional recognition utilizing machine learning (ML) has found many uses. The primary method used in this study is Convolutional Neural Networks (CNNs), more especially pre-trained models like ResNet and VGG16 that have been tweaked using labelled facial expression datasets. Enhancement techniques are used to enhance model generalization, and data preparation, ensemble learning, and transfer learning are used to address issues like posture variations and cultural expressions. In tests conducted on the benchmark datasets CK+ and FER-2013, competition-level performance is displayed in parameters such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The application of this ML-based methodology in emotion-aware systems, human-computer interaction, and mental health monitoring is highlighted by these results.The present work underscores the potential of machine learning (ML) in detecting facial expressions and emotions. Further research is necessary to improve the functionality of these systems in order to achieve greater social advantages.

This study focuses on the importance of the classification of citrus leaf diseases from images by utilizing the VGG16 Convolutional Neural Network (CNN) architecture. The objective of this research is to develop a strong framework for categorizing images of citrus leaf diseases, utilizing the demonstrated effectiveness of the VGG16 model in recent researches. The process entails categorizing a dataset of 607 photos into five unique classes, utilizing a training program consisting of 100 epochs, a batch size of 128, and a test size of 0.1. The investigation's results demonstrate the excellent performance of the proposed VGG16 CNN model, obtaining a noteworthy accuracy rate of 93.66%. This discovery highlights the model's expertise in acquiring complex patterns and essential characteristics necessary for differentiating between different types of citrus leaf diseases. This research has major significance, as it provides a dependable and automated tool for managing citrus trees. The achieved high accuracy indicates the possibility for practical application in precision agriculture, enabling early disease identification and supporting sustainable citrus production methods. This study contributes to the progress of technology-driven solutions for agricultural difficulties. The proposed CNN model is a great tool for growers rapid and precise disease surveillance in citrus plantations.