TÌM KIẾM BÀI BÁO (16)
STTThông tin bản thảo
1

Phương pháp hỗ trợ phát hiện tin giả dựa trên một số thuật toán học máy

Trong 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.

2

Một phương pháp nhúng hiệu quả cao cho ảnh kép dựa vào sắp xếp thứ tự giá trị điểm ảnh

Giấu tin thuận nghịch không chỉ bảo vệ thông tin mà còn mở rộng khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Bài báo này cải tiến phương pháp sắp xếp thứ tự giá trị điểm ảnh (PVO - Pixel Value Ordering) để...

Tác giả: Cao Thi Luyen, Phạm Minh Thái

Từ khóa: Giấu tin thuận nghịch PVO ảnh kép

3

Phương pháp Gradient descent và lựa chọn tham số cho bài toán phục hồi ảnh

Xử lý nâng cao chất lượng hình ảnh là một bài toán có ý nghĩa trong nhiều ứng dụng thực tế. Nó đóng vai trò quan trọng trong các bước tiền xử lý cho việc nhận dạng và trích xuất thông tin. Trong đó,...

Tác giả: Nguyễn Đình Dũng

Từ khóa: Khôi phục ảnh Gradient descent phương pháp lặp tối ưu lồi tham số tối ưu

4

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

5

Mô hình trí tuệ nhân tạo hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái cá nhân hóa chế độ dinh dưỡng cho nhóm trẻ mầm non

Bài báo đề xuất mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái dinh dưỡng cá nhân hóa cho trẻ mầm non. Phương pháp kết hợp phân nhóm trẻ dựa trên các đặc trưng thể trạng, tối ưu hóa thực...

Tác giả: Phạm Trọng Phương An, Vo Quoc Bao, Nguyễn Khánh Duy, Phạm Trọng Bình, Hoàng Thị Trâm, Cao Thanh Sơn

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo Cá nhân hóa dinh dưỡng Trẻ mầm non Hệ sinh thái dinh dưỡng

6

Chưng cất chính sách có bảo toàn đặc tính rủi ro cho bài toán phân bổ tài nguyên nhẹ trên thiết bị trong mạng VANET hỗ trợ trí tuệ nhân tạo

Học sâu tăng cường (DRL) cho phép thực hiện phân bổ phổ tần và công suất thích ứng trong các mạng tùy biến phương tiện có tính động cao. Tuy nhiên, các chính sách DRL kích thước lớn thường khó triển...

Tác giả: Trần Thị Hương

Từ khóa: Chưng cất chính sách bảo toàn rủi ro phân bổ tài nguyên nhận biết rủi ro phần đuôi mô hình nén nhận biết trạng thái tới hạn học tăng cường sâu có ràng buộc phân bổ tài nguyên phổ tần và công suất trong mạng VANET

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