|
1
|
Ứng dụng Mạng nơ-ron tích chập để chẩn đoán các bệnh trên lá xoàiMục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận dạng chính xác bảy loại bệnh phổ biến trên lá xoài, bao gồm: Thán thư, Loét do vi khuẩn, Bọ cắt lá, Khô cành, Ruồi đục lá,... Tác giả: Võ Tấn Toàn, Nguyễn Đức Thịnh Từ khóa: Bệnh lá xoài Học sâu Mạng nơ-ron tích chập (CNN) Phân loại hình ảnh Phát hiện bệnh thực vật
|
|
2
|
Nghiên cứu kỹ thuật cải thiện khả năng phòng chống tấn công DDoS sử dụng giải thuật Cumulative Sum và BackpropagationBài báo này tập trung vào việc cải thiện khả năng phòng chống tấn công DDoS thông qua kết hợp giải thuật Cumulative Sum (CUSUM) và phương pháp Backpropagation, nhằm phát hiện sớm và chính xác các dấu... Tác giả: Hoàng Thị Phượng Từ khóa: Tấn công mạng Giải thuật CUSUM Giải thuật Backpropagation Chống lừa dối Tấn công DDoS
|
|
3
|
Phương pháp hỗ trợ phát hiện tin giả dựa trên một số thuật toán học máyTrong 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.
|
|
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.
|