TÌM KIẾM BÀI BÁO (26)
STTThông tin bản thảo
1

Biểu diễn ngữ cảnh trong sinh mã dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trên môi trường Visual Studio: tổng quan hệ thống

Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mở ra tiềm năng lớn cho sinh mã tự động trong các môi trường phát triển tích hợp. Tuy nhiên, hiệu quả của các hệ thống này phụ thuộc vào cách...

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

Từ khóa: Sinh mã có ngữ cảnh Mô hình ngôn ngữ lớn Môi trường phát triển tích hợp Tổng quan tài liệu có hệ thống PRISMA

2

Ứng dụng thuật toán Random Forest Regressor để dự báo tỷ lệ vượt chi phí dự án xây dựng

Tỷ lệ vượt chi phí (tỷ lệ vượt tổng mức đầu tư của dự án xây dựng) là vấn đề phổ biến trong các dự án xây dựng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả đầu tư và công tác quản lý dự án. Trong bối cảnh các dự...

Tác giả: Nguyễn Minh Thư, Nguyễn Vũ Minh Anh, Trần Hà Lan, Nguyễn Trọng Hà

Từ khóa: Vượt chi phí dự án xây dựng Học máy Random Forest SHAP Dự báo chi phí dự án

3

Xây dựng mô hình dự đoán xếp hạng sản phẩm dựa trên phản hồi văn bản của khách hàng bằng một số thuật toán học máy

Nghiên cứu này tập trung vào bài toán dự đoán điểm đánh giá sản phẩm dựa trên phản hồi văn bản của khách hàng - một nhiệm vụ kết hợp giữa thách thức của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiện tượng mất cân...

Tác giả: Điền Thị Hồng Hà

Từ khóa: Dự đoán xếp hạng sản phẩm phản hồi văn bản từ khách hàng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mô hình học máy dánh giá hiệu suất mô hình

4

Nghiên cứu phương pháp hỗ trợ phát hiện bệnh Parkinson sớm hơn dựa trên ứng dụng một số mô hình học máy

Bệnh Parkinson (PD) là một rối loạn thần kinh tiến triển đặc trưng bởi sự thoái hóa dần của các tế bào dopaminergic trong não, dẫn đến các triệu chứng vận động và phi vận động. Nghiên cứu này nhằm...

Tác giả: Trần Thị Hương

Từ khóa: Bệnh Parkinson Chẩn đoán sớm học máy XGBoost Random Forest Phân tích dữ liệu lâm sàng

5

Phương pháp hỗ trợ phát hiện tin giả dựa trên một số thuật toán học máy

Trong bối cảnh thông tin trực tuyến lan truyền với tốc độ nhanh và phạm vi rộng, tin giả trở thành thách thức nghiêm trọng đối với an ninh thông tin và tính tin cậy của các nền tảng số. Các phương...

Tác giả: Trần Thị Lan Anh

Từ khóa: Phát hiện tin giả siêu đồ thị thích ứng học máy mạng nơ-ron đồ thị mô hình HGFND.

6

Thiết kế mạch điều khiển hệ chiếu sáng phục vụ chế tạo thiết bị quét hình ảnh dấu vết đầu đạn, vỏ đạn

Súng đạn là loại vũ khí sát thương cao, được sử dụng trong quân sự, an ninh, thể thao, săn bắn,... Bên cạnh giá trị lịch sử, văn hóa, an ninh quốc phòng, tình hình tội phạm liên quan đến súng đạn cũng...

Tác giả: Đinh Huyền Trang

Từ khóa: Giám định súng đạn thiết bị giám định dấu vết súng đạn mạch điều khiển hệ chiếu sáng

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