» Từ khóa: ky thuat hoc sau

Kết quả 1-4 trong khoảng 4

Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người

Bài viết Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người đưa ra hướng tiếp cận bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng DL một cách cơ bản và dễ dàng nhất. Đầu tiên, nội dung sẽ tập trung trình bày về mô hình nhận diện sử dụng kỹ thuật DL dựa trên kiến trúc mạng Nơ – ron tích chập CNN.

12 p dainam 26/05/2024 31 0

Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, Ứng dụng trí thông minh nhân tạo, Mạng Nơ – ron tích chập CNN, Kỹ thuật học máy, Kỹ thuật học sâu
Nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật học sâu

Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96×96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing).

9 p dainam 26/05/2024 29 0

Từ khóa: Nhận dạng vân tay, Xác thực vân tay, Mạng nơ-ron tích chập, Kỹ thuật học sâu, Phương pháp XFinger-net
Nâng cao hiệu quả dự đoán phá sản dựa trên phương pháp kết hợp học sâu và SMOTEENN

Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp tiên tiến kết hợp giữa kỹ thuật học sâu và các chiến lược cân bằng dữ liệu, nhằm mục tiêu nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán phá sản. Kết quả thực nghiệm khẳng định tính chính xác cao và khả năng ứng dụng thực tế của mô hình đề xuất, mở ra hướng tiềm năng cho việc dự đoán tài chính,...

10 p dainam 26/05/2024 26 0

Từ khóa: Dự đoán phá sản, Dữ liệu mất cân bằng, Khai phá dữ liệu, Chiến lược cân bằng dữ liệu, Kỹ thuật học sâu
Trích xuất thực thể trong an toàn thông tin sử dụng học sâu

Bài viết Trích xuất thực thể trong an toàn thông tin sử dụng học sâu trình bày một phương pháp trích xuất thực thể có tên trong an toàn thông tin sử dụng các kỹ thuật học sâu, là mô hình kết hợp gồm word2vec, BERT, BiLSTM và CRF.

8 p dainam 27/08/2023 108 13

Từ khóa: An toàn thông tin, Trích xuất thực thể, Kỹ thuật học sâu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Phương pháp BiLSTM

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Trường Đại học Đại Nam

Địa chỉ: Số 1 Phố Xốm - Phú Lãm - Hà Đông - Hà Nội
Điện thoại: (024) 35577799 - Fax: (024) 35578759
Website: https://dainam.edu.vn/vi/

Phát triển bởi Thư viện số