» Từ khóa: mang noron tich chap

Kết quả 1-8 trong khoảng 8

Ứng dụng mạng YOLOv8 phát hiện khuyết tật mối hàn

Bài viết đề xuất giải pháp sử dụng mạng noron tích chập sâu YOLOv8 kiểm tra chất lượng mối hàn, đưa cảnh báo cho hệ thống khi phát hiện khuyết tật mối hàn. Mô hình được huấn luyện trên 1054 ảnh cho độ chính xác trung bình đạt 98,8%.

14 p bci 24/06/2024 16 0

Từ khóa: Mạng noron tích chập sâu YOLOv8, Kiểm tra chất lượng mối hàn, Phát hiện khuyết tật mối hàn, Công nghệ hàn tự động, Kiến trúc mạng YOLOv8
Dự đoán góc lái xe tự hành sử dụng mạng noron tích chập tiên tiến

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo và cụ thể hơn là học sâu nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng 4.0. Mạng noron tích chập (CNN) là một trong những mô hình mạng Học sâu phổ biến nhất hiện nay, có khả năng nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao, thậm chí tốt hơn con người trong nhiều trường hợp. Mục tiêu của bài...

9 p bci 25/05/2024 18 0

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Mạng noron tích chập, Kiến trúc VGG-16, Hệ thống xử lý ảnh lớn, Mô phỏng xe tự lái Udacity
Nghiên cứu mô hình phát hiện dòng chảy xa bờ từ ảnh UAV sử dụng mạng nơron tích chập

Nghiên cứu "Nghiên cứu mô hình phát hiện dòng chảy xa bờ từ ảnh UAV sử dụng mạng nơron tích chập" đề xuất giải pháp sử dụng mô hình mạng nơron tích chập để phát hiện các dòng nước chảy xa bờ trên các bãi tắm thông qua ảnh chụp định kỳ từ các thiết bị bay không người lái. Mô hình phát hiện các dòng nước chảy xa bờ đạt độ chính xác...

8 p bci 26/01/2024 18 0

Từ khóa: Mô hình phát hiện dòng chảy xa bờ, Dòng nước chảy xa bờ, Phát hiện dòng chảy xa bờ từ ảnh UAV, Mạng nơron tích chập, Hệ thống giám sát bờ biển, Thiết bị bay không người lái
Một phương pháp tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa dựa trên mạng nơron tích chập và Ontology

Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế. Trong bài viết này, một phương pháp tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa được đề xuất kết hợp giữa mạng nơron tích chập (CNN) và ontology. Đầu tiên, CNN được sử dụng để trích xuất đặc trưng và xác định phân lớp của ảnh đầu vào.

10 p bci 25/11/2023 28 0

Từ khóa: Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa, Mạng nơron tích chập, Phân lớp ảnh, Phương pháp tìm kiếm, Câu lệnh SPARQL
Tìm kiếm ảnh sử dụng mạng nơron tích chập và đồ thị phân cụm

Trong bài viết "Tìm kiếm ảnh sử dụng mạng nơron tích chập và đồ thị phân cụm", một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên mạng nơron tích chập kết hợp cấu trúc đồ thị cụm được thực hiện nhằm nâng cao hiệu suất và giảm thời gian truy vấn ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo!

14 p bci 25/11/2023 23 0

Từ khóa: Mạng nơron tích chập, Đồ thị phân cụm, Mô hình tìm kiếm ảnh, Cấu trúc đồ thị cụm, Tìm kiếm ảnh tương tự, Mô hình truy vấn ảnh đề xuất, Bài toán tìm kiếm ảnh
Trích chọn đặc trưng cho mạng nơron tích chập trong bài toán nhận diện tấn công mạng

Bài viết đề xuất một phương pháp mới là trích chọn đặc trưng để phân loại tấn công mạng máy tính dựa vào đặc trưng của gói tin bằng cách sử dụng mạng học sâu. Ngoài ra, bài viết chỉ ra những đặc trưng quan trọng trong bộ dữ liệu Bot-IoT có thể thiết lập dưới dạng ma trận để mạng nơron tích chập phân loại và nâng cao độ chính xác phát...

8 p bci 25/11/2023 24 0

Từ khóa: Kỹ thuật học máy, Mạng nơron tích chập, Phân loại tấn công mạng máy tính, Bộ dữ liệu Bot-IoT, Mã hóa thông tin
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 41 0

Từ khóa: Phát hiện đối tượng, Học sâu trên Raspberry Pi, Bo mạch máy tính nhúng, Hệ thống IoT, Mạng nơron tích chập
Tìm kiếm ảnh theo nội dung dựa trên mạng nơron tích chập và phương pháp sinh mã nhị phân

Mục tiêu của nghiên cứu này là giải bài toán tìm kiếm ảnh theo nội dung và phương pháp để giảm thời gian truy vấn ảnh sử dụng mạng nơtron tích chập. Đồng thời, chúng tôi kết hợp phương pháp này với phương pháp sinh mã nhị phân để cải thiện thời gian truy vấn ảnh.

10 p bci 10/05/2021 143 0

Từ khóa: Tìm kiếm ảnh, Mạng nơron tích chập, Phương pháp sinh mã nhị phân, Mã nhị phân, Bài toán tìm kiếm ảnh

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Bộ sưu tập Tài liệu Cơ điện tử

8 17390
Bộ sưu tập Tài liệu hay về Kế toán doanh...

8 9144
Bộ sưu tập Giáo trình hay về Quản trị mạng

8 5536
Bộ sưu tập Giáo trình Công nghệ hàn

8 6941
Bộ sưu tập Thương mại điện tử

10 17180

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