|
1
|
Biểu diễn ngữ cảnh trong sinh mã dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trên môi trường Visual Studio: tổng quan hệ thốngSự 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 sángTrong 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 độngTruyền 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 mềmNghiên 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 tượngBài 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 ảnhPhát 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 lượngBài 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 thựcSự 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 blockchainBài 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 MANETBài 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
|