|
1
|
Kết hợp học sâu với svm để nâng cao chất lượng xử lý tiếng nói con người trong các thiết bị IoTCùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, đặc biệt là internet vạn vật kết nối (IoT), các sản phẩm liên quan đến IoT thường được điều khiển bằng tiếng nói con người. Nhận dạng tiếng nói con người... Tác giả: Nguyễn Năng An Từ khóa: Học sâu xử lý tiếng nói phân biệt tiếng nói máy hỗ trợ vector vạn vật kết nối.
|
|
2
|
Phân loại rác thải sử dụng công nghệ học sâuPhân loại rác luôn là một vấn đề quan trọng trong bảo vệ môi trường, tái chế tài nguyên và sinh kế xã hội. Tuy nhiên, việc phân loại rác thải mất nhiều thời gian và công sức. Hơn nữa, công việc phân... Tác giả: Ngô Hữu Huy, Bùi Văn Tùng, Lê Hùng Linh, Nguyễn Duy Minh Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; mạng nơ-ron tích chập; học sâu; phân loại rác thải; học máy.
|
|
3
|
Hệ thống phát hiện và phân loại ổ gà thời gian thực phục vụ giao thông thông minh dựa trên mô hình YOLOv8Ổ gà là một trong những dạng hư hại phổ biến và nguy hiểm nhất trên mặt đường, gây ảnh hưởng lớn đến an toàn giao thông, tuổi thọ phương tiện và chi phí bảo trì hạ tầng. Nghiên cứu này đề xuất một... Tác giả: Trần Văn Long, Nguyễn Thế Vinh Từ khóa: Phát hiện ổ gà YOLOv8 thị giác máy tính học sâu xe tự hành giám sát giao thông
|
|
4
|
Nghiên cứu xây dựng hệ thống xếp và phân loại hàng hóa tự động ứng dụng công nghệ mạng kết nối vạn vậtBài báo này tập trung nghiên cứu và xây dựng một hệ thống với chức năng xếp hoặc phân loại các sản phẩm được gán mã QR Code một cách tự động ứng dụng công nghệ mạng kết nối vạn vật và kỹ thuật xử lý... Tác giả: Lê Hoàng Hiệp Từ khóa: QR Code Mạng kết nối vạn vật LabVIEW xử lý ảnh cảm biến
|
|
5
|
Đánh giá độ tin cậy lâm sàng của các mô hình học sâu trong ảnh nhiệt tuyến vú: nghiên cứu thăm dò sử dụng trí tuệ nhân tạo giải thích đượcẢnh nhiệt hồng ngoại là một phương pháp không xâm lấn đầy tiềm năng trong sàng lọc ung thư vú. Tuy nhiên, việc bảo đảm độ tin cậy lâm sàng của các mô hình học sâu trong điều kiện dữ liệu hạn chế vẫn... Tác giả: Trần Ngọc Dũng, Phạm Nam Sơn, Đỗ Khoa Bình, Lê Hải Nam, Nguyễn Minh Hoàng, Phạm Xuân Học Từ khóa: Sàng lọc ung thư vú ảnh nhiệt hồng ngoại học sâu trí tuệ nhân tạo giải thích được (XAI) độ tin cậy lâm sàng khả năng diễn giải mô hình
|
|
6
|
Một phương pháp phân loại mã độc hiệu quả dựa trên chuyển đổi mã byte thành ảnh và kết hợp mô hình Vision TransformerPhân 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.
|
|
7
|
Nghiên cứu xây dựng hệ thống theo dõi, giám sát trạng thái buồn ngủ dựa trên thị giác máy tínhBài báo này tập trung nghiên cứu xây dựng mô hình hệ thống phát hiện và giám sát trạng thái buồn ngủ khi lái xe dựa trên thị giác máy tính. Sản phẩm có thể ứng dụng trên các phương tiện giao thông... Tác giả: Điền Thị Hồng Hà Từ khóa: Buồn ngủ giao thông Robot thông minh thị giác máy tính trí tuệ nhân tạo
|
|
8
|
Khó khăn trong việc học kỹ năng nói tiếng Anh của sinh viên chuyên ngành tiếng Anh tại Trường Đại học VinhNghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm hiểu những vấn đề mà sinh viên chuyên Anh tại Trường Đại học Vinh thường gặp phải khi học kĩ năng nói. 157 sinh viên và 5 giảng viên đã tham gia vào thực hiện... Tác giả: Đặng Thị Nguyên Từ khóa: Khó khăn trong việc học nói hoạt động nói.
|
|
9
|
Những thách thức mà sinh viên ngoại ngữ gặp phải trong lớp học nói tiếng Anh trực tuyến tại Trường Đại học Vinh trong thời kỳ Covid-19Nhiều trường Đại học ở Việt Nam đã nhanh chóng chuyển sang dạy-học trên các nền tảng trực tuyến trong giai đoạn dịch bệnh Covid-19. Nghiên cứu tổng hợp này cố gắng tìm hiểu những vấn đề mà sinh viên... Tác giả: Lê Thị Tuyết Hạnh Từ khóa: Khó khăn kỹ năng nói tiếng Anh dạy-học trực tuyến Covid-19
|
|
10
|
Ứng dụng Mạng nơ-ron tích chập để chẩn đoán các bệnh trên lá xoàiMục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận dạng chính xác bảy loại bệnh phổ biến trên lá xoài, bao gồm: Thán thư, Loét do vi khuẩn, Bọ cắt lá, Khô cành, Ruồi đục lá,... Tác giả: Võ Tấn Toàn, Nguyễn Đức Thịnh Từ khóa: Bệnh lá xoài Học sâu Mạng nơ-ron tích chập (CNN) Phân loại hình ảnh Phát hiện bệnh thực vật
|