TÌM KIẾM BÀI BÁO (75)
STTThông tin bản thảo
1

Những phát hiện mới năm 2023 về các di sản hỗn hợp tại công viên địa chất toàn cầu UNESCO Đắk Nông

Di sản ở Công viên Địa chất Toàn cầu UNESCO Đắk Nông rất phong phú và đa dạng với đầy đủ các thể loại bao gồm cả di sản thiên nhiên và văn hoá. Nhiều di sản có giá trị nổi bật đã được bảo tồn và trở...

Tác giả: Vũ Tiến Đức

Từ khóa: Di sản địa chất di tích tiền sử du lịch Công viên địa chất Đắk Nông.

2

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

3

Tên tôi là đỏ của Orhan Pamuk nhìn từ lí thuyết đa văn hóa

Tên tôi là Đỏ của Orhan Pamuk là một trong những tiểu thuyết lớn của văn chương đương đại thế giới. Nghiên cứu này sử dụng lí thuyết đa văn hóa để tiếp cận tác phẩm, qua đó khẳng định đây là một diễn...

Tác giả: Nguyễn Thị Thanh Hiếu

Từ khóa: Lí thuyết đa văn hóa tiếp xúc Đông - Tây bản sắc siêu hư cấu Tên tôi là Đỏ Orhan Pamuk

4

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.

5

Phát hiện xâm nhập trong hệ thống mạng sử dụng phương pháp dựa trên Transformer

Sự phức tạp ngày càng gia tăng của các hạ tầng mạng hiện đại, được thúc đẩy bởi điện toán đám mây, IoT và 5G, đặt ra những thách thức lớn đối với các Hệ thống Phát hiện Xâm nhập (IDS) truyền thống,...

Tác giả: Ngô Thị Hòa

Từ khóa: Transformer Phát hiện xâm nhập An ninh mạng Lưu lượng mạng Học sâu Phát hiện bất thường.

6

Tối ưu hóa quy trình nhân giống vô tính cây khôi tía (Ardisia silvestris Pit.) bằng giâm hom tại Khu Dự trữ Sinh quyển miền Tây Nghệ An

Khôi tía (Ardisia silvestris Pit.) là loài dược liệu có giá trị y học cao nhưng đang đứng trước nguy cơ suy giảm quần thể nghiêm trọng và được xếp hạng Sắp nguy cấp (VU) trong Sách Đỏ Việt Nam (2007)....

Tác giả: Đào Thị Minh Châu, Lê Quang Vượng, Đinh Thị Xuyến Trinh

Từ khóa: Ardisia silvestris nhân giống vô tính giâm hom Khôi tía Khu Dự trữ Sinh quyển miền Tây Nghệ An

7

Hệ thống phát hiện và phân loại ổ gà thời gian thực phục vụ giao thông thông minh dựa trên mô hình YOLOv8

Ổ gà là một trong những dạng hư hại phổ biến và nguy hiểm nhất trên mặt đường, gây ảnh hưởng lớn đến an toàn giao thông, tuổi thọ phương tiện và chi phí bảo trì hạ tầng. Nghiên cứu này đề xuất một...

Tác giả: Trần Văn Long, Nguyễn Thế Vinh

Từ khóa: Phát hiện ổ gà YOLOv8 thị giác máy tính học sâu xe tự hành giám sát giao thông

8

Khám phá thái độ của sinh viên đối với việc tự đánh giá và đánh giá đồng đẳng trong phát triển kỹ năng viết

Kỹ năng viết là một kỹ năng cốt lõi trong việc học tiếng Anh như một ngoại ngữ, đòi hỏi người học phát triển độ chính xác, tính mạch lạc và khả năng tư duy phản biện. Nghiên cứu này tìm hiểu thái độ...

Tác giả: Phan Thị Lam

Từ khóa: Tự đánh giá Đánh giá đồng đẳng Kỹ năng viết Thái độ người học

9

Đánh giá độ tin cậy lâm sàng của các mô hình học sâu trong ảnh nhiệt tuyến vú: nghiên cứu thăm dò sử dụng trí tuệ nhân tạo giải thích được

Ảnh nhiệt hồng ngoại là một phương pháp không xâm lấn đầy tiềm năng trong sàng lọc ung thư vú. Tuy nhiên, việc bảo đảm độ tin cậy lâm sàng của các mô hình học sâu trong điều kiện dữ liệu hạn chế vẫn...

Tác giả: Trần Ngọc Dũng, Phạm Nam Sơn, Đỗ Khoa Bình, Lê Hải Nam, Nguyễn Minh Hoàng, Phạm Xuân Học

Từ khóa: Sàng lọc ung thư vú ảnh nhiệt hồng ngoại học sâu trí tuệ nhân tạo giải thích được (XAI) độ tin cậy lâm sàng khả năng diễn giải mô hình

10

Ứng dụng mô hình Bytetrack và YOLOv10 trong giải quyết bài toán theo dõi vết đối tượng

Bài báo giới thiệu một hệ thống theo dõi nhiều đối tượng trong thời gian thực bằng cách kết hợp mô hình phát hiện YOLOv10 với thuật toán liên kết ByteTrack. Trong hệ thống, YOLOv10 cung cấp các phát...

Tác giả: Trần Quang Quý

Từ khóa: Mô hình kết hợp YOLOv10 ByteTrack Truy vết đối tượng Thời gian thực

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