» Từ khóa: mang hoc sau

Kết quả 1-8 trong khoảng 8

Nghiên cứu chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu cầu dây sử dụng mạng học sâu tiên tiến cho dữ liệu thu được từ cảm biến quang

Bài viết tập trung nghiên cứu chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu cầu dây sử dụng mạng học sâu tiên tiến cho dữ liệu thu được từ cảm biến quang. Theo đó, kết quả đã chứng minh thấy phương pháp đề xuất hoàn toàn vượt trội so với phương pháp học sâu truyền thống với kết quả lần lượt trên tập kiểm thử và kiểm tra là 77.5 và 74.1%.

10 p bci 24/09/2024 3 0

Từ khóa: Mạng bộ nhớ ngắn dài hạn, Mạng thần kinh tích chập 1 chiều, Dữ liệu theo thời gian, Cảm biến sợi quang, Mạng học sâu
Ứng dụng mô hình học sâu CNN và kỹ thuật lọc CFAR cho nhận dạng drone dựa trên dấu vết tín hiệu vô tuyến RF trong điều kiện nhiễu

Bài viết Ứng dụng mô hình học sâu CNN và kỹ thuật lọc CFAR cho nhận dạng drone dựa trên dấu vết tín hiệu vô tuyến RF trong điều kiện nhiễu đề xuất giải pháp mới dựa vào dấu vết tín hiệu vô tuyến của drone (thu RF).

11 p bci 25/08/2024 8 0

Từ khóa: Phân loại drone, Mạng học sâu CNN, Chân dung phổ - thời gian, Tín hiệu vô tuyến, Kỹ thuật lọc CFAR
Vấn đề vanishing gradient và các phương pháp xử lý khi lan truyền ngược trong huấn luyện mô hình học sâu

Bài viết đưa ra các biện pháp khắc phục vấn đề suy giảm đạo hàm (vanishing gradient) trong mạng nơron Multi Layer Perceptrons (MLP) khi thực hiện huấn luyện mô hình quá sâu (có nhiều hidden layer). Có sáu phương pháp khác nhau tác động vào model, chiến thuật train,... để giúp giảm thiểu vanishing gradients được giới thiệu trong bài viết trên bộ dữ liệu...

9 p bci 25/03/2024 13 0

Từ khóa: Xây dựng hàm MyNormalization, Huấn luyện mô hình học sâu, Bộ dữ liệu FashionMNIST, Mạng nơron Multi Layer Perceptrons, Phương pháp Weight Increasing
Truy vấn ảnh sử dụng RS-Tree và mạng học sâu R-CNN

Trong bài viết này, một mô hình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc RS -Tree và mạng học sâu Faster R-CNN được đề xuất nhằm nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh. Trong mô hình này, các công việc sau được thực hiện: cấu trúc RS -Tree được cải tiến thuật toán tách nút để nâng cao hiệu quả gom cụm các véc-tơ đặc trưng của tập ảnh đa đối tượng; mạng...

13 p bci 25/11/2023 23 0

Từ khóa: Truy vấn ảnh sử dụng RS-Tree, Mạng học sâu Faster R-CNN, Tìm kiếm ảnh sử dụng RS-Tree, Nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh, Tra cứu ảnh tương tự, Phân lớp ngữ nghĩa hình ảnh, Bài toán truy vấn ảnh theo nội dung
Phát hiện đối tượng dựa vào học sâu trên Raspberry Pi

Bài viết Phát hiện đối tượng dựa vào học sâu trên Raspberry Pi trình bày việc tìm hiểu sự phù hợp của các mô hình phát hiện đối tượng trên Raspberry Pi, một bo mạch máy tính nhúng phổ biến có thể được tích hợp vào các hệ thống IoT để giúp công việc trở nên dễ dàng.

8 p bci 21/10/2023 38 0

Từ khóa: Phát hiện đối tượng, Học sâu trên Raspberry Pi, Bo mạch máy tính nhúng, Hệ thống IoT, Mạng nơron tích chập
Ứng dụng mô hình học sâu thích ứng trong bài toán phát hiện phương tiện giao thông

Bài viết Ứng dụng mô hình học sâu thích ứng trong bài toán phát hiện phương tiện giao thông đề xuất giải pháp sử dụng mô hình học thích ứng trên nền mạng học sâu để giải quyết bài toán. Để đánh giá hiệu quả của giải pháp, tác giả đã xây dựng hệ thống thử nghiệm dựa trên mạng học sâu YOLO3.

9 p bci 21/10/2023 27 0

Từ khóa: Phát hiện phương tiện giao thông, Mạng học sâu YOLO3, Thị giác máy tính, Hệ thống xe tự hành, Quản lý giao thông
Nâng cao hiệu quả điều khiển robot, sử dụng học tăng cường kết hợp học sâu

Bài viết Nâng cao hiệu quả điều khiển robot, sử dụng học tăng cường kết hợp học sâu đề xuất mô hình học tăng cường sâu mới dựa trên sự cải tiến thuật giải Deep Q Learning truyền thống bằng cách kết hợp các kỹ thuật: Fixed_Q Target, Double Deep Q, Prioritized Experience Replay, với mô hình mạng VGG16, ứng dụng điều khiển robot xếp hàng hóa với không...

8 p bci 21/10/2023 29 0

Từ khóa: Học tăng cường sâu, Điều khiển robot, Thuật giải Deep Q Learning, Mô hình mạng VGG16, Kiến trúc mạng điều khiển robot
Đề xuất mạng nơ-ron học sâu ARTRNet cho bài toán tự động nhận dạng mục tiêu ra đa FMCW

Bài viết Đề xuất mạng nơ-ron học sâu ARTRNet cho bài toán tự động nhận dạng mục tiêu ra đa FMCW đề xuất một mạng nơ-ron học sâu (đặt tên là ARTRNet) có chức năng tự động nhận dạng mục tiêu ra đa dựa trên dấu hiệu đặc trưng diện tích phản xạ hiệu dụng và tần số Doppler của mục tiêu trong tín hiệu phản xạ.

8 p bci 27/01/2023 47 0

Từ khóa: Ra đa điều tần tuyến tính liên tục, Mạng nơ-ron học sâu ARTRNet, Bài toán tự động nhận dạng mục tiêu, Tín hiệu phản xạ, Tần số Doppler

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Bộ sưu tập Thương mại điện tử

10 17147
Bộ sưu tập Tài liệu Cơ điện tử

8 17359
Bộ sưu tập Tài liệu hay về Kế toán doanh...

8 9111
Bộ sưu tập Giáo trình hay về Quản trị mạng

8 5510
Bộ sưu tập Giáo trình Công nghệ hàn

8 6914

Trường Cao Đẳng Công Nghiệp Bắc Ninh

Địa chỉ: Số 499, Đường Hàn Thuyên - Khu 1, Phường Đại Phúc, TP Bắc Ninh
Điện thoại: 0222.3821.230 / 02223.827.974
Website: https://bci.edu.vn/ - Email: cdcn.bci@gmail.com/ tcdnktkt@bacninh.gov.vn

Phát triển bởi Thư viện số