TÌM KIẾM BÀI BÁO (17)
STTThông tin bản thảo
1

Phân loại rác thải sử dụng công nghệ học sâu

Phân loại rác luôn là một vấn đề quan trọng trong bảo vệ môi trường, tái chế tài nguyên và sinh kế xã hội. Tuy nhiên, việc phân loại rác thải mất nhiều thời gian và công sức. Hơn nữa, công việc phân...

Tác giả: Ngô Hữu Huy, Bùi Văn Tùng, Lê Hùng Linh, Nguyễn Duy Minh

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; mạng nơ-ron tích chập; học sâu; phân loại rác thải; học máy.

2

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất cây trồng: tổng quan toàn diện

Nông nghiệp toàn cầu đang đối mặt với những thách thức ngày càng gia tăng do tăng trưởng dân số, biến đổi khí hậu và sự khan hiếm tài nguyên, đòi hỏi các giải pháp đổi mới nhằm đảm bảo an ninh lương...

Tác giả: Nguyễn Thị Thanh Mai

Từ khóa: Học máy trí tuệ nhân tạo (AI) cải tiến cây trồng nông nghiệp chính xác tối ưu hóa tài nguyên nông nghiệp bền vững

3

Đề xuất các kỹ năng mềm cần thiết cho sinh viên chuyên ngành Công nghệ May trong giáo dục đại học 5.0

Trong xã hội phát triển nhanh chóng ngày nay, đặc biệt là với những tiến bộ về công nghệ, giáo dục cũng đang trải qua quá trình chuyển đổi đáng kể, hướng tới cái gọi là Giáo dục 5.0. Giai đoạn mới này...

Tác giả: Ta Vu Thuc Oanh

Từ khóa: công nghệ May kỹ năng mềm giáo dục 5.0 năng lực sinh viên

4

Nâng cao hiệu quả an ninh mạng dựa trên một số kỹ thuật giảm chiều dữ liệu

Bài báo này tập trung nghiên cứu đề xuất mô hình phát hiện xâm nhập mạng áp dụng các kỹ thuật học máy cơ bản với mục đích tăng cường việc phát hiện xâm nhập mạng sớm (mô hình phát hiện hành vi tấn...

Tác giả: Hoàng Thị Phượng

Từ khóa: Tấn công mạng DDoS học máy học sâu giảm chiều dữ liệu

5

Nghiên cứu tổng quan về áp dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển ứng dụng trên thiết bị đeo thông minh

Sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo và thiết bị đeo thông minh đang mở ra một mô hình phát triển phần mềm mới - AI-powered app creation - nơi AI không chỉ là tính năng mà trở thành công cụ sáng tạo phần...

Tác giả: Nguyễn Thị Dung, Nguyễn Thu Phương, Đoàn Ngọc Phương

Từ khóa: Ứng dụng thiết bị đeo thông minh tích hợp trí tuệ nhân tạo Học máy siêu nhẹ Tổng quan có hệ thống PRISMA Phát triển phần mềm cho thiết bị đeo

6

Đánh giá xác suất an toàn của hệ thanh biên trên chịu nén trong cầu dàn bằng phương pháp lấy mẫu hypercube Latin và mô phỏng Mote Carlo

Cầu dàn thép là kết cấu được sử dụng phổ biến trong các công trình giao thông đường bộ và đường sắt. Cầu dàn có kết cấu đơn giản, khả năng chịu lực lớn, hiệu quả kinh tế cao. Sự an toàn của cầu dàn...

Tác giả: Nguyễn Trọng Hà, Trần Anh Nghĩa

Từ khóa: độ tin cậy mô phỏng Monte Carlo cầu dàn thép ổn định thanh cánh lấy mẫu Hypercube Latin

7

Ứng dụng phương pháp dạy học tương tác trong môn kỹ thuật lập trình cho sinh viên khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Thái Nguyên

Phương pháp dạy học tương tác là phương pháp được quan tâm ứng dụng nhằm đổi mới phương pháp giảng dạy trong giáo dục và đào tạo, đặc biệt là trong đào tạo nguồn nhân lực các ngành kỹ thuật. Nhờ sự...

Tác giả: Dương Thị Quy, Trần Duy Minh

Từ khóa: Phương pháp dạy học dạy học tương tác ứng dụng kỹ thuật lập trình công nghệ thông tin

8

Đặc điểm hình thái một số giai đoạn phát triển nòng nọc loài cóc mày sapa Leptobrachium chapaense (Bourret, 1937) ở Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Nghiên cứu này cung cấp các dẫn liệu hình thái học về nòng nọc của loài Cóc mày sapa Leptobrachium chapaense (Bourret, 1937) dựa trên các mẫu vật thu thập tại Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh...

Tác giả: Đậu Quang Vinh, Vi Thuý Hằng, Hoàng Ngọc Thảo

Từ khóa: Biến thái nòng nọc Cóc mày sapa Pù Luông

9

Ứng dụng mô hình Autoencoder trong phát hiện URL phishing

Trong công cuộc chuyển đổi số, cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet và các ứng dụng trực tuyến, ngày càng xuất hiện gia tăng các cuộc tấn công lừa đảo người dùng qua các đường URL độc hại....

Tác giả: Đặng Thị Mai

Từ khóa: Phát hiện URL lừa đảo Mạng autoencoder không gian tiềm ẩn

10

Phân tích thực nghiệm về độ phức tạp của mã và tác động của nó đến mật độ lỗi phần mềm

Nghiên cứu này khảo sát mối quan hệ giữa các chỉ số độ phức tạp phần mềm và mật độ lỗi trên năm tập dữ liệu NASA-PROMISE (JM1, CM1, KC1, KC2 và PC1). Năm chỉ số độ phức tạp được kiểm chứng rộng rãi—độ...

Tác giả: Doãn Thị Thúy Hiền

Từ khóa: Dự đoán lỗi phần mềm Chỉ số độ phức tạp mã nguồn Mật độ lỗi học máy Random Forest Kỹ nghệ phần mềm thực nghiệm

Tạp chí khoa học Trường Đại học Vinh

Vinh University journal of science (VUJS)

ISSN: 1859 - 2228

Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Vinh

  • Địa chỉ: 182 Lê Duẩn - Thành Phố Vinh - tỉnh Nghệ An
  • Điện thoại: (0238)3855.452 - Fax: (0238)3855.269
  • Email: vinhuni@vinhuni.edu.vn
  • Website: https://vinhuni.edu.vn

 

Giấy phép xuất bản tạp chí: 163/GP-BTTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 10/5/2023

Giấy phép truy cập mở: Creative Commons CC BY NC 4.0

 

LIÊN HỆ

Tổng biên tập: PGS.TS. Trần Bá Tiến 
Email: tientb@vinhuni.edu.vn

Phó Tổng biên tập: PGS.TS. Phan Văn Tiến
Email: vantienkxd@vinhuni.edu.vn

Thư ký tòa soạn: TS. Đỗ Mai Trang
Email: domaitrang@vinhuni.edu.vn

Ban thư ký và trị sự: ThS. Lê Tuấn Dũng, ThS. Phan Thế Hoa, ThS. Phạm Thị Quỳnh Nga, ThS. Trần Thị Thái

  • Địa chỉ Toà soạn: Tầng 4, Tòa nhà Điều hành, Số 182 Lê Duẩn, TP. Vinh, Nghệ An, Việt Nam
  • Điện thoại: (0238)3.856.700 | Hotline: 0973.856.700
  • Email: editors@vujs.vn
  • Website: https://vujs.vn

img