TÌM KIẾM BÀI BÁO (47)
STTThông tin bản thảo
1

Một phương pháp phân loại mã độc hiệu quả dựa trên chuyển đổi mã byte thành ảnh và kết hợp mô hình Vision Transformer

Phân 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.

2

Tối ưu hóa quy trình nhân giống vô tính cây khôi tía (Ardisia silvestris Pit.) bằng giâm hom tại Khu Dự trữ Sinh quyển miền Tây Nghệ An

Khôi tía (Ardisia silvestris Pit.) là loài dược liệu có giá trị y học cao nhưng đang đứng trước nguy cơ suy giảm quần thể nghiêm trọng và được xếp hạng Sắp nguy cấp (VU) trong Sách Đỏ Việt Nam (2007)....

Tác giả: Đào Thị Minh Châu, Lê Quang Vượng, Đinh Thị Xuyến Trinh

Từ khóa: Ardisia silvestris nhân giống vô tính giâm hom Khôi tía Khu Dự trữ Sinh quyển miền Tây Nghệ An

3

Nâng cao hiệu năng mạng với phát hiện sớm ngẫu nhiên cải tiến

Tắc nghẽn đã trở thành vấn đề quan trọng làm ảnh hưởng đến hiệu năng hệ thống mạng. Các thuật toán quản lý hàng đợi động (AQM - Active queue management) đóng vai trò quan trọng để đảm bảo sự ổn định...

Tác giả: Vũ Văn Diện

Từ khóa: Quản lý hàng đợi động tắc nghẽn kich thước hàng đợi trung bình RED ngưỡng

4

Mô hình học máy kết hợp Lightgbm–LSTM cho bài toán dự báo mực nước ngắn hạn trên lưu vực Sông Mekong

Dự báo ngắn hạn mực nước sông đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro lũ lụt và quy hoạch tài nguyên nước. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dự báo lai kết hợp giữa mô hình LightGBM và mạng...

Tác giả: Nguyễn Đình Dũng, Nguyễn Hiền Trinh

Từ khóa: Các mô hình học máy Dự báo chuỗi thời gian LightGBM LSTM Hybrid model Sông Mekong

5

Tìm hiểu quan điểm duy vật lịch sử về sự tha hóa lao động trong thời đại số hiện nay

Bài viết phân tích hiện tượng tha hóa lao động trong thời đại số dưới góc nhìn của chủ nghĩa duy vật lịch sử, xuất phát từ mâu thuẫn giữa lực lượng sản xuất hiện đại (Trí tuệ nhân tạo - AI, Dữ liệu...

Tác giả: Nguyễn Văn Sang

Từ khóa: Tha hóa lao động Chủ nghĩa duy vật lịch sử Thời đại số Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo Kinh tế nền tảng.

6

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.

7

Xây dựng mô hình dự đoán xếp hạng sản phẩm dựa trên phản hồi văn bản của khách hàng bằng một số thuật toán học máy

Nghiên cứu này tập trung vào bài toán dự đoán điểm đánh giá sản phẩm dựa trên phản hồi văn bản của khách hàng - một nhiệm vụ kết hợp giữa thách thức của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiện tượng mất cân...

Tác giả: Điền Thị Hồng Hà

Từ khóa: Dự đoán xếp hạng sản phẩm phản hồi văn bản từ khách hàng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mô hình học máy dánh giá hiệu suất mô hình

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 - Thành Phố 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, TP. Vinh, Nghệ An, Việt Nam
  • Điện thoại: (0238)3.856.700 | Hotline: 0973.856.700
  • Email: editors@vujs.vn
  • Website: https://vujs.vn

img