TÌM KIẾM BÀI BÁO (101)
STTThông tin bản thảo
1

Biểu diễn ngữ cảnh trong sinh mã dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trên môi trường Visual Studio: tổng quan hệ thống

Sự 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

2

Thiết kế, chế tạo thiết bị pin mặt trời điều hướng hai trục theo ánh sáng

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày thiết kế chế tạo thiết bị pin mặt trời có khả năng tự động điều hướng hai trục theo ánh sáng nhờ cơ cấu servo, được điều khiển bởi Arduino Nano dựa trên tín...

Tác giả: Nguyễn Tiến Dũng

Từ khóa: Hệ thống theo dõi năng lượng mặt trời hai trục Arduino giám sát điện năng IoT

3

Chiến lược điều khiển thích nghi hệ số phản xạ nhằm chống gây nhiễu trong mạng truyền thông Backscatter dưới môi trường nhiễu động

Truyền thông backscatter là giải pháp trọng yếu cho các hệ thống Internet vạn vật (IoT) tiêu thụ năng lượng siêu thấp, tuy nhiên tín hiệu phản xạ có công suất nhỏ khiến liên kết dễ bị suy giảm mạnh...

Tác giả: Lê Hoàng Hiệp, Trần Duy Minh

Từ khóa: Chống nhiễu trong mạng Backscatter Điều khiển hệ số phản xạ thích nghi Mạng IoT có khả năng chống nhiễu cao Giảm thiểu gây nhiễu động Hệ thống Backscatter hiệu quả năng lượng

4

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

5

Ứng dụng mô hình Bytetrack và YOLOv10 trong giải quyết bài toán theo dõi vết đối tượng

Bài 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

6

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

7

Giải pháp chống gây nhiễu dựa trên mạng nơ-ron đồ thị phân tán cho mạng IoT có khả năng mở rộng và hạn chế về năng lượng

Bài báo này đề xuất một Framework dựa trên mạng nơ-ron đồ thị (GNN) phân tán nhằm chống gây nhiễu trong các hệ thống IoT quy mô lớn với môi trường nhiễu động và ràng buộc năng lượng nghiêm ngặt....

Tác giả: Trần Thị Huệ

Từ khóa: Mạng nơ-ron đồ thị phân tán Truyền thông chống gây nhiễu Internet vạn vật Mạng tiết kiệm năng lượng mạng không dây có khả năng mở rộng

8

Một khung kiến trúc TinyML hiệu năng cao dùng cho xử lý dữ liệu cảm biến thời gian thực

Sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng cảm biến thời gian thực trong môi trường biên (edge) đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả dưới các ràng buộc tài nguyên nghiêm ngặt. Bài báo này đề xuất...

Tác giả: Phạm Xuân Kiên

Từ khóa: TinyML điện toán biên xử lý thời gian thực tối ưu hóa mô hình hệ thống hạn chế tài nguyên hiệu quả tính toán

9

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)

10

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

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 - phường Trường 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, phường Trường Vinh, tỉnh Nghệ An, Việt Nam
  • Điện thoại: (0238)3.856.700 | Hotline: 0973.856.700
  • Email: editors@vujs.vn
  • Website: https://vujs.vn

img