TÌM KIẾM BÀI BÁO (45)
STTThông tin bản thảo
1

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phản hồi cá nhân hóa cho học sinh trung học ở Hà Nội

Nghiên cứu này khảo sát khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc cung cấp phản hồi học tập cá nhân hóa tại các trường trung học cơ sở ở Hà Nội. Sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, kết...

Tác giả: Trần Ngọc Sơn, Lê Thị Huyền Trang

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo phản hồi học tập học sinh trung học cơ sở; cá nhân hóa

2

Nâng cao mô hình âm học cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt sử dụng mô hình hoá tạp âm

Nhận dạng tiếng nói tự động (ASR) cho tiếng Việt thường bị suy giảm độ chính xác đáng kể trong môi trường thực tế, nơi tín hiệu tiếng nói bị nhiễu bởi tiếng nói xen, nhạc nền, tiếng giao thông và âm...

Tác giả: Nguyễn Thu Phương

Từ khóa: Nhận dạng tiếng Việt Mô hình âm học Mô hình tạp âm Tổng quát hoá dữ liệu TDNN-LSTM.

3

Nâng cao hiệu năng mạng với phát hiện sớm ngẫu nhiên cải tiến

Tắc nghẽn đã trở thành vấn đề quan trọng làm ảnh hưởng đến hiệu năng hệ thống mạng. Các thuật toán quản lý hàng đợi động (AQM - Active queue management) đóng vai trò quan trọng để đảm bảo sự ổn định...

Tác giả: Vũ Văn Diện

Từ khóa: Quản lý hàng đợi động tắc nghẽn kich thước hàng đợi trung bình RED ngưỡng

4

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)

5

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

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

7

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

8

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

9

Nghiên cứu ảnh hưởng của các sự cố mạng đến hiệu năng định tuyến của OSPF và EIGRP

Độ tin cậy định tuyến đóng vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo tính liên tục dịch vụ của các mạng IP doanh nghiệp, đặc biệt trong điều kiện xảy ra sự cố. Trong số các giao thức định tuyến nội vùng,...

Tác giả: Trần Quốc Hoàn

Từ khóa: Giao thức OSPF giao thức EIGRP sự cố mạng thời gian hội tụ hiệu năng định tuyến

10

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