|
1
|
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
|
|
2
|
TFC-MAL: ứng dụng Triplet Loss cho phát hiện malware dựa trên biểu diễn dạng ảnhPhát hiện mã độc đa hình và mã độc zero-day là một thách thức lớn do sự tương đồng cao về đặc trưng giữa các biến thể độc hại và tệp lành tính, gây suy giảm hiệu suất của các phương pháp dựa trên... Tác giả: Đặng Thị Mai, Đinh Công Hiển Từ khóa: Phát hiện mã độc biểu diễn malware dạng ảnh học sâu Triplet Loss mã độc zero-day
|
|
3
|
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
|
|
4
|
Một khung kiến trúc TinyML hiệu năng cao dùng cho xử lý dữ liệu cảm biến thời gian thựcSự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng cảm biến thời gian thực trong môi trường biên (edge) đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả dưới các ràng buộc tài nguyên nghiêm ngặt. Bài báo này đề xuất... Tác giả: Phạm Xuân Kiên Từ khóa: TinyML điện toán biên xử lý thời gian thực tối ưu hóa mô hình hệ thống hạn chế tài
nguyên hiệu quả tính toán
|
|
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 nonBài 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 tạoHọc 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
|
|
7
|
Định tuyến dựa trên mạng nơ-ron đồ thị và dự đoán tính di động cho FANET có ràng buộc độ trễ trong không gian ba chiều độngChuyển động 3D nhanh trong FANET khiến các tuyến đường chọn từ sơ đồ mạng hiện
tại mất hiệu lực, đặc biệt với luồng có Deadline nghiêm ngặt. Các phương pháp hiện có
thường dự báo vị trí điểm, tối ưu... Tác giả: Điền Thị Hồng Hà Từ khóa: Định tuyến FANET dự đoán chuyển động mạng nơ-ron đồ thị theo thời gian định tuyến có ràng buộc thời hạn hiệu chuẩn độ bất định
|
|
8
|
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 họcNghiên 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
|