TÌM KIẾM BÀI BÁO (16)
STTThông tin bản thảo
1

TFC-MAL: ứng dụng Triplet Loss cho phát hiện malware dựa trên biểu diễn dạng ảnh

Phát hiện mã độc đa hình và mã độc zero-day là một thách thức lớn do sự tương đồng cao về đặc trưng giữa các biến thể độc hại và tệp lành tính, gây suy giảm hiệu suất của các phương pháp dựa trên...

Tác giả: Đặng Thị Mai, Đinh Công Hiển

Từ khóa: Phát hiện mã độc biểu diễn malware dạng ảnh học sâu Triplet Loss mã độc zero-day

2

Giải pháp chống gây nhiễu dựa trên mạng nơ-ron đồ thị phân tán cho mạng IoT có khả năng mở rộng và hạn chế về năng lượng

Bài báo này đề xuất một Framework dựa trên mạng nơ-ron đồ thị (GNN) phân tán nhằm chống gây nhiễu trong các hệ thống IoT quy mô lớn với môi trường nhiễu động và ràng buộc năng lượng nghiêm ngặt....

Tác giả: Trần Thị Huệ

Từ khóa: Mạng nơ-ron đồ thị phân tán Truyền thông chống gây nhiễu Internet vạn vật Mạng tiết kiệm năng lượng mạng không dây có khả năng mở rộng

3

DRL đa tác tử tăng cường bằng GNN cho định tuyến chống nhiễu thích ứng trong mạng MANET

Bài báo này đề xuất một khung học sâu tăng cường đa tác tử có tích hợp GNN nhằm hỗ trợ định tuyến thích nghi trong mạng MANET dưới tác động của gây nhiễu chủ động. Phương pháp kết hợp biểu diễn đồ thị...

Tác giả: Vũ Mỹ Hạnh, Lê Thị Kiều Oanh

Từ khóa: Mạng MANET chống gây nhiễu mạng nơ-ron đồ thị (GNN) học tăngcường đa tác tử học đối kháng

4

Tối ưu hóa phối hợp điều khiển công suất và truy cập phổ trong FANET sử dụng học tăng cường

Bài báo nghiên cứu bài toán điều khiển công suất và truy nhập phổ trong mạng FANET động dưới nhiễu đồng kênh và gây nhiễu thích nghi. Một khung học tăng cường đa tác tử kết hợp mạng nơ-ron đồ thị...

Tác giả: Nguyễn Thị Dung

Từ khóa: FANET Học tăng cường đa tác tử Mạng nơ-ron đồ thị Chống gây nhiễu Tối ưu tài nguyên

5

Định tuyến an toàn, có khả năng mở rộng trong MANET hỗ trợ IoT sử dụng học tăng cường sâu đa tác tử nhận thức độ tin cậy và công nghệ blockchain

Bài báo này đề xuất một Framework định tuyến an toàn và có khả năng mở rộng dựa trên học sâu tăng cường đa tác tử (MADRL) kết hợp blockchain và cơ chế trust cho các mạng MANET tích hợp IoT trong môi...

Tác giả: Hoàng Thị Phượng

Từ khóa: MANET tích hợp IoT Định tuyến an toàn Blockchain Học sâu tăng cường đa tác tử (MADRL) Double Deep Q-Network (DDQN)

6

Tổng quan xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cá nhân hóa học tập ngoại ngữ

Nghiên cứu này nhằm xác định các xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập ngoại ngữ, phân loại các loại hình công nghệ được sử dụng và tổng hợp tác động của trí tuệ nhân tạo đối với việc cá...

Tác giả: Tuấn Anh Nguyễn, Nguyễn Thị Thanh Thảo

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo cá nhân hóa học tập học ngoại ngữ chatbot học tập thích ứng

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