TÌM KIẾM BÀI BÁO (15)
STTThông tin bản thảo
1

Nghiên cứu tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong bài toán trực quan hóa dữ liệu

Việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra biểu diễn trực quan của dữ liệu (NL2VIS) đang trở thành một hướng nghiên cứu tiềm năng và được thúc đẩy bởi sự phát triển của AI tạo sinh (GenAI). Trước sự gia...

Tác giả: Lương Thị Minh Huế, Nguyễn Thế Vịnh

Từ khóa: Artificial Intelligence (AI) Generative AI LLMs Visualization ChatGPT PRISMA

2

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

3

Oroxylin A: chất ức chế tiềm năng của viêm khớp dạng thấp – nghiên cứu trong silico dựa trên dược lý mạng lưới và docking phân tử

Oroxylin A là một hợp chất ức chế đầy hứa hẹn có thể được sử dụng để điều trị viêm khớp dạng thấp (RA). RA là một bệnh tự miễn mãn tính, mang tính hệ thống, gây tổn thương khớp, biến dạng và tàn tật...

Tác giả: Nguyễn Thị Thùy Trâm, Cao Hoàng Minh Châu, Ngũ Thị Trà Giang, Phan Thi Thuy

Từ khóa: Oroxylin A viêm khớp dạng thấp dược lý mạng docking phân tử

4

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

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.

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