TÌM KIẾM BÀI BÁO (35)
STTThông tin bản thảo
1

Nghiên cứu kỹ thuật Beamforming cho mạng 5G

Mạng 5G đánh dấu bước tiến quan trọng trong các tiêu chuẩn viễn thông so với mạng 4G, với tốc độ truyền dữ liệu lên đến 10 Gbps và dự kiến sẽ được triển khai rộng rãi trong tương lai. Để đạt được tốc...

Tác giả: Hoàng Văn Thực, Đoàn Mạnh Cường

Từ khóa: Beamforming mạng di động 5G tạo dạng búp sóng cho anten anten mảng cho 5G

2

Ứng dụng kiến trúc transformer để cải thiện hiệu suất phát hiện tấn công mạng trong hệ thống IDS

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ an ninh mạng trước các mối đe dọa ngày càng tinh vi. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một mô hình phát hiện xâm nhập...

Tác giả: Vũ Thị Phương, Hoàng Thị Hồng Hà, Đinh Gia Trường, Trần Thị Yến

Từ khóa: Phát hiện xâm nhập Transformer UNSW-NB15 an ninh mạng self-attention

3

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

4

Khung GNN–DRL đối kháng cho truyền thông tin cậy trong các môi trường MANET thù địch

Các mạng tùy biến di động (MANET) hoạt động trong môi trường thù địch dễ bị ảnh hưởng bởi các cuộc tấn công phối hợp lên kênh vô tuyến, định tuyến, độ tin cậy và cấu trúc topology. Bài báo đề xuất...

Tác giả: Trần Quốc Hoàn

Từ khóa: Mạng tùy biến di động mạng nơ-ron đồ thị đối kháng khôi phục đồ thị dựa trên độ tin cậy học tăng cường sâu phân cấp học đối kháng self-play

5

Khai thác kỹ thuật cho các tác nhân AI: khung khái niệm và đánh giá thực nghiệm trong cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin đại học

Nghiên cứu này đề xuất một khung khái niệm về Kỹ thuật Khung hỗ trợ (Harness Engineering) dành cho các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhằm làm rõ vai trò của...

Tác giả: Loc Xuan Le

Từ khóa: Kỹ thuật Khung hỗ trợ tác nhân AI mô hình ngôn ngữ lớn hạ tầng công nghệ thông tin

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