|
1
|
Phát hiện xâm nhập trong hệ thống mạng sử dụng phương pháp dựa trên TransformerSự phức tạp ngày càng gia tăng của các hạ tầng mạng hiện đại, được thúc đẩy bởi điện toán đám mây, IoT và 5G, đặt ra những thách thức lớn đối với các Hệ thống Phát hiện Xâm nhập (IDS) truyền thống,... Tác giả: Ngô Thị Hòa Từ khóa: Transformer Phát hiện xâm nhập An ninh mạng Lưu lượng mạng Học sâu Phát hiện bất thường.
|
|
2
|
Ẩn dụ ý niệm về các phạm trù cuộc sống, cái chết và thời gian trong thơ Wisława SzymborskaBài báo phân tích các hiện thực hóa mang tính thi ca của ẩn dụ ý niệm về những phạm trù cuộc sống, cái chết và thời gian trong các bài thơ được chọn của Wisława Szymborska, trên cơ sở lý thuyết ẩn dụ... Tác giả: Hoàng Xuân Thường Từ khóa: ẩn dụ ý niệm ngôn ngữ học nhận thức ẩn dụ trong thơ
|
|
3
|
Phân tích tín hiệu điện cơ bề mặt với số kênh đầu vào giảm: sử dụng kết hợp phương pháp FastICA và CKCPhân tích tín hiệu điện cơ bề mặt mật độ cao (HD-sEMG) cho phép nghiên cứu hành vi của các đơn vị vận động theo phương pháp không xâm lấn, song việc yêu cầu mảng điện cực mật độ cao đã hạn chế khả... Tác giả: Trần Ngọc Dũng, Phạm Nam Sơn, Đỗ Khoa Bình, Nguyễn Lê Công Hiếu, Nguyễn Vũ Hiếu, Lê Hải Nam Từ khóa: điện cơ bề mặt (sEMG) phân tích đơn vị vận động xử lý tín hiệu điện cơ đa kênh
|
|
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
|