TÌM KIẾM BÀI BÁO (200)
STTThông tin bản thảo
1

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.

2

Chuyển dịch phó từ “only”: nghiên cứu tác phẩm The Bluest Eye (Toni Morrison) qua các bản dịch tiếng Việt

Nghiên cứu này tập trung phân tích việc chuyển dịch phó từ “only” trong tác phẩm The Bluest Eye sang tiếng Việt, cụ thể là về phạm vi, tần suất sử dụng, ý nghĩa biểu đạt và các chiến lược dịch thuật....

Tác giả: PHẠM Thị Bích Huyền

Từ khóa: chuyển dịch phó từ only The Bluest Eye Toni Morrison

3

Xây dựng khung tiêu chí đánh giá kết quả thực hiện trách nhiệm giải trình của trường đại học công lập

Tự chủ đại học là yếu tố cốt lõi của nền giáo dục hiện đại, đồng thời gắn liền với trách nhiệm giải trình. Việc thực hiện cơ chế tự chủ gắn với trách nhiệm giải trình giúp các trường đại học tối ưu...

Tác giả: Phạm Lê Cường, Phạm Minh Hùng

Từ khóa: Tự chủ đại học trách nhiệm giải trình trường đại học công lập tiêu chí đánh giá

4

Ứng dụng mô hình Autoencoder trong phát hiện URL phishing

Trong công cuộc chuyển đổi số, cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet và các ứng dụng trực tuyến, ngày càng xuất hiện gia tăng các cuộc tấn công lừa đảo người dùng qua các đường URL độc hại....

Tác giả: Đặng Thị Mai

Từ khóa: Phát hiện URL lừa đảo Mạng autoencoder không gian tiềm ẩn

5

Phân tích thực nghiệm về độ phức tạp của mã và tác động của nó đến mật độ lỗi phần mềm

Nghiên cứu này khảo sát mối quan hệ giữa các chỉ số độ phức tạp phần mềm và mật độ lỗi trên năm tập dữ liệu NASA-PROMISE (JM1, CM1, KC1, KC2 và PC1). Năm chỉ số độ phức tạp được kiểm chứng rộng rãi—độ...

Tác giả: Doãn Thị Thúy Hiền

Từ khóa: Dự đoán lỗi phần mềm Chỉ số độ phức tạp mã nguồn Mật độ lỗi học máy Random Forest Kỹ nghệ phần mềm thực nghiệm

6

Nghiên cứu tổng quan về lưu lượng mạng di động cho trạm BTS

Trong những năm gần đây, Học máy (Machine Learning - ML) đã trở thành một công cụ quan trọng và đầy hứa hẹn trong việc dự báo và giải quyết nhiều vấn đề phức tạp. Sự phát triển nhanh chóng của học máy...

Tác giả: Hoàng Văn Thực, Vũ Chiến Thắng, Phạm Thành Nam, Đoàn Thị Thanh Thảo, Phạm Văn Ngọc, Mạc Thị Phượng

Từ khóa: Lưu lượng 5G Trạm thu phát sóng gốc BTS cho mạng 5G Lưu lượng 5G/ BTS Lưu lượng truy cập 5G

7

Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tư vấn tâm lý học đường: bằng chứng thực nghiệm từ các trường phổ thông tỉnh Nghệ An

Sức khỏe tâm lý học sinh ngày càng trở thành một nội dung quan trọng trong giáo dục phổ thông trong bối cảnh áp lực học tập, các vấn đề xã hội và tác động của môi trường số ngày càng gia tăng. Nghiên...

Tác giả: Trần Hằng Ly, Lê Thục Anh, Nguyễn Quỳnh Anh, Bùi Thanh Thuỳ, Nguyễn Trung Kiền, Đặng Văn Hải

Từ khóa: Tư vấn tâm lý học đường trường phổ thông mô hình phương trình cấu trúc hiệu quả hoạt động tư vấn Nghệ An

8

Thực trạng và giải pháp phát triển đội ngũ viên chức thư viện ở Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh theo tiếp cận năng lực

Bài báo phân tích thực trạng và đề xuất giải pháp phát triển đội ngũ viên chức thư viện ở Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh theo tiếp cận năng lực trong bối cảnh đổi mới giáo dục đại học và...

Tác giả: Nguyễn Quỳnh Anh, Nguyễn Thị Lan Sa

Từ khóa: viên chức thư viện phát triển đội ngũ tiếp cận năng lực thư viện đại học chuyển đổi số

9

Thực nghiệm trò chơi chỉnh âm cho trẻ 3-6 tuổi sau phẫu thuật vá khe hở môi - vòm miệng tại Thành phố Hồ Chí Minh

Đã có nhiều nghiên cứu về cách thức điều trị, hỗ trợ ngữ âm góp phần giúp cho trẻ bị khe hở môi - vòm miệng có thêm cơ hội hòa nhập với cuộc sống bình thường. Tuy vậy, những nghiên cứu về hiệu quả của...

Tác giả: Nguyễn Hoa Phương, Phạm Trần Thụy Khuê

Từ khóa: Trẻ 3-6 tuổi hở môi - vòm họng trò chơi chỉnh âm.

10

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

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