|
1
|
Nghiên cứu ảnh hưởng của các sự cố mạng đến hiệu năng định tuyến của OSPF và EIGRPĐộ tin cậy định tuyến đóng vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo tính liên tục dịch vụ của các mạng IP doanh nghiệp, đặc biệt trong điều kiện xảy ra sự cố. Trong số các giao thức định tuyến nội vùng,... Tác giả: Trần Quốc Hoàn Từ khóa: Giao thức OSPF giao thức EIGRP sự cố mạng thời gian hội tụ hiệu năng định tuyến
|
|
2
|
Biểu diễn ngữ cảnh trong sinh mã dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trên môi trường Visual Studio: tổng quan hệ thốngSự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mở ra tiềm năng lớn cho sinh mã tự động trong các môi trường phát triển tích hợp. Tuy nhiên, hiệu quả của các hệ thống này phụ thuộc vào cách... Tác giả: Nguyễn Thị Dung, Đoàn Ngọc Phương, Nguyễn Thu Phương, Nguyễn Lan Oanh Từ khóa: Sinh mã có ngữ cảnh Mô hình ngôn ngữ lớn Môi trường phát triển tích hợp Tổng quan tài liệu có hệ thống PRISMA
|
|
3
|
Chiến lược điều khiển thích nghi hệ số phản xạ nhằm chống gây nhiễu trong mạng truyền thông Backscatter dưới môi trường nhiễu độngTruyền 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
|
|
4
|
Phân tích thực nghiệm về độ phức tạp của mã và tác động của nó đến mật độ lỗi phần mềmNghiên cứu này khảo sát mối quan hệ giữa các chỉ số độ phức tạp phần mềm và mật độ lỗi trên năm tập dữ liệu NASA-PROMISE (JM1, CM1, KC1, KC2 và PC1). Năm chỉ số độ phức tạp được kiểm chứng rộng rãi—độ... Tác giả: Doãn Thị Thúy Hiền Từ khóa: Dự đoán lỗi phần mềm Chỉ số độ phức tạp mã nguồn Mật độ lỗi học máy Random Forest Kỹ nghệ phần mềm thực nghiệm
|
|
5
|
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
|
|
6
|
Hệ thống phát hiện email lừa đảo phishing sử dụng temporal analysis và mô hình transformerNghiên cứu này giải quyết thách thức phát hiện hiệu quả các chiến dịch email lừa đảo có mức độ tinh vi ngày càng cao và mang tính tuần tự. Mục tiêu chính là xây dựng một phương pháp phát hiện không... Tác giả: Đặng Thị Hiền, Trần Thị Duyên Từ khóa: Phát hiện phishing Bảo mật thư điện tử Phân tích theo thời gian Mô hình Transformer Phân tích chuỗi email
|
|
7
|
Nâng cao mô hình âm học cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt sử dụng mô hình hoá tạp âmNhận dạng tiếng nói tự động (ASR) cho tiếng Việt thường bị suy giảm độ chính xác đáng kể trong môi trường thực tế, nơi tín hiệu tiếng nói bị nhiễu bởi tiếng nói xen, nhạc nền, tiếng giao thông và âm... Tác giả: Nguyễn Thu Phương Từ khóa: Nhận dạng tiếng Việt Mô hình âm học Mô hình tạp âm Tổng quát hoá dữ liệu TDNN-LSTM.
|
|
8
|
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.
|
|
9
|
Nghiên cứu phương pháp hỗ trợ phát hiện bệnh Parkinson sớm hơn dựa trên ứng dụng một số mô hình học máyBệnh Parkinson (PD) là một rối loạn thần kinh tiến triển đặc trưng bởi sự thoái hóa dần của các tế bào dopaminergic trong não, dẫn đến các triệu chứng vận động và phi vận động. Nghiên cứu này nhằm... Tác giả: Trần Thị Hương Từ khóa: Bệnh Parkinson Chẩn đoán sớm học máy XGBoost Random Forest Phân tích dữ liệu lâm sàng
|