|
1
|
Hệ thống phát hiện và phân loại ổ gà thời gian thực phục vụ giao thông thông minh dựa trên mô hình YOLOv8Ổ 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
|
|
2
|
Phân tích tĩnh móng tua-bin khí sử dụng mô hình vật liệu bê tông KCC và thép MAT_003 trong LS-DYNABài báo trình bày phương pháp phân tích phần tử hữu hạn (FEM) móng máy tua-bin khí sử dụng mô hình vật liệu bê tông KCC (Karagozian & Case Concrete Model) và mô hình tiếp xúc... Tác giả: Cao Thi Hao, Nguyễn Hữu Cường Từ khóa: mô hình KCC MAT003 mô phỏng số ứng xử móng bê tông cốt thép.
|
|
3
|
Chủ trương hội nhập quốc tế của Việt Nam trong thời kỳ đổi mới (1986-2025)Hội nhập quốc tế là chủ trương lớn, định hướng chiến lược xuyên suốt, nhất quán của Đảng Cộng sản Việt Nam trong thời kỳ Đổi mới (1986-2025). Đây là sự vận dụng sáng tạo bài học về kết hợp sức mạnh... Tác giả: Nguyễn Văn Tuấn, Nguyễn Anh Chương Từ khóa: Chủ trương hội nhập hội nhập quốc tế Việt Nam
|
|
4
|
Một phương pháp phân loại mã độc hiệu quả dựa trên chuyển đổi mã byte thành ảnh và kết hợp mô hình Vision TransformerPhân loại mã độc là một bài toán then chốt trong lĩnh vực an ninh mạng, đối mặt với nhiều thách thức do sự đa dạng, phức tạp và khả năng biến đổi liên tục của các họ mã độc. Trong nghiên cứu này,... Tác giả: Nguyễn Thị Thu Thủy, Đỗ Thị Hồng Lĩnh, Hoàng Thị Hồng Hà, Phạm Thị Cúc, Phạm Anh Bình Từ khóa: Phân loại phần mềm độc hại Vision Transformer biểu diễn hình ảnh mã byte học sâu cơ chế tự chú ý.
|
|
5
|
Đánh giá độ tin cậy lâm sàng của các mô hình học sâu trong ảnh nhiệt tuyến vú: nghiên cứu thăm dò sử dụng trí tuệ nhân tạo giải thích đượcẢnh nhiệt hồng ngoại là một phương pháp không xâm lấn đầy tiềm năng trong sàng lọc ung thư vú. Tuy nhiên, việc bảo đảm độ tin cậy lâm sàng của các mô hình học sâu trong điều kiện dữ liệu hạn chế vẫn... Tác giả: Trần Ngọc Dũng, Phạm Nam Sơn, Đỗ Khoa Bình, Lê Hải Nam, Nguyễn Minh Hoàng, Phạm Xuân Học Từ khóa: Sàng lọc ung thư vú ảnh nhiệt hồng ngoại học sâu trí tuệ nhân tạo giải thích được (XAI) độ tin cậy lâm sàng khả năng diễn giải mô hình
|
|
6
|
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
|
|
7
|
Vai trò của giảng viên trường chính trị trong đấu tranh bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng trước tình hình mới hiện nayTrong bối cảnh toàn cầu hóa, chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của truyền thông xã hội, các thế lực thù địch, phản động và cơ hội chính trị không ngừng gia tăng các hoạt động chống phá, xuyên tạc... Tác giả: Phan Tiến Dũng Từ khóa: Vai trò giảng viên Trường Chính trị đấu tranh bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng
|
|
8
|
Nghiên cứu các giải pháp GPS spoofing và jamming giúp nâng cao độ tin cậy, an toàn cho UAV trong môi trường đô thịPhương tiện bay không người lái (UAV) phụ thuộc lớn vào tín hiệu định vị toàn cầu GPS để dẫn đường và điều khiển, do đó dễ bị tổn thương trước các hình thức tấn công như GPS spoofing và jamming, đặc... Tác giả: Hoàng Văn Thực, Đoàn Mạnh Cường Từ khóa: Giả mạo tín hiệu GPS gây nhiễu tín hiệu GPS máy bay không người lái (UAV) Môi trường đô thị; an toàn và độ tin cậy phân tích dựa trên mô phỏng
|
|
9
|
Mô hình học máy kết hợp Lightgbm–LSTM cho bài toán dự báo mực nước ngắn hạn trên lưu vực Sông MekongDự báo ngắn hạn mực nước sông đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro lũ lụt và quy hoạch tài nguyên nước. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dự báo lai kết hợp giữa mô hình LightGBM và mạng... Tác giả: Nguyễn Đình Dũng, Nguyễn Hiền Trinh Từ khóa: Các mô hình học máy Dự báo chuỗi thời gian LightGBM LSTM Hybrid model Sông Mekong
|
|
10
|
Ứng dụng thuật toán Random Forest Regressor để dự báo tỷ lệ vượt chi phí dự án xây dựngTỷ lệ vượt chi phí (tỷ lệ vượt tổng mức đầu tư của dự án xây dựng) là vấn đề phổ biến trong các dự án xây dựng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả đầu tư và công tác quản lý dự án. Trong bối cảnh các dự... Tác giả: Nguyễn Minh Thư, Nguyễn Vũ Minh Anh, Trần Hà Lan, Nguyễn Trọng Hà Từ khóa: Vượt chi phí dự án xây dựng Học máy Random Forest SHAP Dự báo chi phí dự án
|