|
1
|
Tìm hiểu quan điểm duy vật lịch sử về sự tha hóa lao động trong thời đại số hiện nayBài viết phân tích hiện tượng tha hóa lao động trong thời đại số dưới góc nhìn của chủ nghĩa duy vật lịch sử, xuất phát từ mâu thuẫn giữa lực lượng sản xuất hiện đại (Trí tuệ nhân tạo - AI, Dữ liệu... Tác giả: Nguyễn Văn Sang Từ khóa: Tha hóa lao động Chủ nghĩa duy vật lịch sử Thời đại số Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo Kinh tế nền tảng.
|
|
2
|
Giữ chân lao động thế hệ Z: chiến lược cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại tỉnh Nghệ An, Việt NamNghiên cứu này tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định nghỉ việc của nhân viên thế hệ Z. Tác giả đã thu thập dữ liệu bằng cách khảo sát 315 nhân viên đang làm việc tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ... Tác giả: Trần Thị Hoàng Mai, Nguyễn Thị Bích Liên Từ khóa: Quyết định nghỉ việc nhân viên thế hệ Z doanh nghiệp vừa và nhỏ
|
|
3
|
Chiến lược nâng cao lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp xuất khẩu thép Việt Nam trước tác động của cơ chế điều chỉnh biên giới carbon: vai trò của năng lực động, đổi mới công nghệ, đổi mới xanh và thể chếNghiên cứu này phân tích những tác động của Cơ chế Điều chỉnh Biên giới Carbon (CBAM) đối với lợi thế cạnh tranh của các doanh nghiệp xuất khẩu thép Việt Nam, đồng thời nhấn mạnh vai trò trung gian... Tác giả: Trần Hồng Ngọc, Phạm Mai Thủy Tiên Từ khóa: Cơ chế Điều chỉnh Biên giới Carbon lợi thế cạnh tranh đổi mới xanh thể chế đổi mới công nghệ
|
|
4
|
Ứng dụng mô hình Bytetrack và YOLOv10 trong giải quyết bài toán theo dõi vết đối tượngBài 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
|
|
5
|
Biểu diễn ngữ cảnh trong sinh mã dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trên môi trường Visual Studio: tổng quan hệ thốngSự 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
|
|
6
|
Hệ thống phát hiện email lừa đảo phishing sử dụng temporal analysis và mô hình transformerNghiên cứu này giải quyết thách thức phát hiện hiệu quả các chiến dịch email lừa đảo có mức độ tinh vi ngày càng cao và mang tính tuần tự. Mục tiêu chính là xây dựng một phương pháp phát hiện không... Tác giả: Đặng Thị Hiền, Trần Thị Duyên Từ khóa: Phát hiện phishing Bảo mật thư điện tử Phân tích theo thời gian Mô hình Transformer Phân tích chuỗi email
|
|
7
|
Nghiên cứu phương pháp hỗ trợ phát hiện bệnh Parkinson sớm hơn dựa trên ứng dụng một số mô hình học máyBệnh 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
|
|
8
|
Phương pháp hỗ trợ phát hiện tin giả dựa trên một số thuật toán học máyTrong 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.
|
|
9
|
Phát hiện xâm nhập trong hệ thống mạng sử dụng phương pháp dựa trên TransformerSự 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.
|
|
10
|
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 máyNghiên 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
|