TÌM KIẾM BÀI BÁO (35)
STTThông tin bản thảo
1

Thành phần hóa học và hoạt tính gây độc tế bào của tinh dầu chiết xuất từ Hedychium coronarium J.Koenig ở Việt Nam

Hedychium coronarium, thường được gọi là lily gừng trắng (họ Gừng), là một loài đặc hữu trong các khu rừng ở châu Á. Loài cây này từ lâu đã được sử dụng như một loại thuốc cổ truyền để điều trị đau...

Tác giả: Trần Trung Hiếu, Lê Đức Giang, Nguyễn Văn Quốc, Nguyễn Thị Chung, Trần Văn Chện, Lê Đức Minh

Từ khóa: Hedychium coronarium tinh dầu GC-MS hoạt tính gây độc tế bào SK-LU-1

2

Chức năng của tương tác đồng đẳng trong các lớp học giảng dạy bằng tiếng Anh: kiến tạo ý nghĩa hợp tác nhằm hiểu nội dung môn học

Giảng dạy bằng tiếng Anh, hay English Medium Instruction (EMI), ngày càng trở nên phổ biến trong giáo dục đại học khi các trường đại học quốc tế hóa chương trình đào tạo và mở rộng cơ hội tiếp cận tri...

Tác giả: Linh Thuy Nguyen

Từ khóa: Giảng dạy bằng tiếng Anh EMI tương tác đồng đẳng kiến tạo ý nghĩa hợp tác hiểu nội dung môn học chuyển ngữ hỗ trợ đồng đẳng

3

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

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

Mô hình học máy kết hợp Lightgbm–LSTM cho bài toán dự báo mực nước ngắn hạn trên lưu vực Sông Mekong

Dự báo ngắn hạn mực nước sông đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro lũ lụt và quy hoạch tài nguyên nước. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dự báo lai kết hợp giữa mô hình LightGBM và mạng...

Tác giả: Nguyễn Đình Dũng, Nguyễn Hiền Trinh

Từ khóa: Các mô hình học máy Dự báo chuỗi thời gian LightGBM LSTM Hybrid model Sông Mekong

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