» Từ khóa: mang tich chap

Kết quả 13-18 trong khoảng 18

Phân loại bệnh da người sử dụng mạng nơron tích chập

Mạng nơron tích chập (CNN – Convolutional Neural Network) là một trong những mô hình mạng học sâu phổ biến nhất hiện nay được sử dụng cho nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác rất cao. Việc ứng dụng mạng nơron tích chập trong việc phát hiện và phân loại bệnh da sẽ hỗ trợ rất nhiều cho bác sỹ trong việc chuẩn đoán và điều trị...

22 p hcmute 16/09/2020 427 2

Từ khóa: Phân loại bệnh da người sử dụng mạng nơron tích chập, HOÀNG ĐÌNH PHƯƠNG
Phân loại sự cố và xác định vị trí sự cố trên hệ thống đường dây truyền tải bằng kỹ thuật Wavelet và mạng neural tích chập (CNNs)

Luận văn này đề xuất việc nghiên cứu sử dụng kỹ thuật Wavelet và mạng neural tích chập (CNNs) trên phần mềm của Matlab, để mô phỏng các trạng thái sự cố thực tế trong hệ thống điện đang xem xét. Kết quả được thu thập, phân tích, nhận dạng và định vị các sự cố có độ chính xác tương đối cao. Đó cũng chính là cơ sở để đánh giá, lựa...

22 p hcmute 12/03/2020 540 4

Từ khóa: Phân loại sự cố và xác định vị trí sự cố trên hệ thống đường dây truyền tải bằng kỹ thuật Wavelet và mạng neural tích chập (CNNs), LÊ QUỐC VANG
ỨNG DỤNG MẠNG NO-RON TÍCH CHẬP CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

Hiện nay, nền công nghiệp đang hướng tới công nghiệp 4.0, là sự kết hợp các công nghệ lại với nhau, làm mờ ranh giới giữa vật lý, kỹ thuật số và sinh học. Từ đó, các thiết bị điện tử thông minh đang ngày càng xuất hiện phổ biến. Trong đó phải kể đến một vài ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, như các ứng dụng của nó trong y tế, trong...

22 p hcmute 09/09/2019 479 6

Từ khóa: ỨNG DỤNG MẠNG NO-RON TÍCH CHẬP CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI SẢN PHẨM, VÕ TẤN DUY, NGUYỄN THỊ YẾN TRINH
HIỂU BIẾT MÔI TRƯỜNG XUNG QUANH DÙNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP

Deep Learning đang ngày càng cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn với ứng dụng vào điều khiển xe tự lái hay robot quản gia. Mặc dù các sản phẩm này vẫn còn nhiều hạn chế nhưng những thứ chúng làm được hiện nay thực sự rất khó tưởng tượng nổi chỉ vài năm trước đây; tốc độ nâng cấp cũng cao chưa từng thấy. Khả năng phân tích dữ liệu...

22 p hcmute 05/06/2019 441 8

Từ khóa: HIỂU BIẾT MÔI TRƯỜNG XUNG QUANH DÙNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP, HUỲNH THU THẢO
NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƢỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NƠ RON HỌC SÂU

Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông sử dụng mạng nơron tích chập – Convolution Neural Network – CNN. Kiến trúc CNN tác giả xây dựng có 15 lớp: 3 lớp tích chập (Convolutional), 3 lớp giảm mẫu “Pooling”, 4 lớp tinh chỉnh các đơn vị tuyến tính “Rectified Linear Unit”, 2 lớp kết nối đầy đủ...

9 p hcmute 23/05/2019 368 2

Từ khóa: Mạng nơ ron tích chập; giảm mẫu; tinh chỉnh các đơn vị tuyến tính; kết nối
HIỂU BIẾT MÔI TRƯỜNG XUNG QUANH DÙNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP

Trong bài báo này, tác giả sẽ sử dụng công nghệ học sâu, cụ thể ở đây là sử dụng các kỹ thuật trong mạng nơron tích chập để nhận dạng đối tượng, đa đối tượng và vị trí của đối tượng trong ảnh. Các kỹ thuật CNN, RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN trong mạng nơ ron tích chập sẽ được giới thiệu và mô phỏng,trích dẫn kết quả so sánh để đánh...

7 p hcmute 12/04/2019 549 3

Từ khóa: HIỂU BIẾT MÔI TRƯỜNG XUNG QUANH DÙNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP/ Huỳnh Thu Thảo, Lê MỹHà

Bộ sưu tập nổi bật

Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật (Journal...

32 22761
THÔNG TIN TUYỂN SINH NĂM 2024

48 17742
Tạp chí ngành kỹ nghệ gỗ và nội thất

24 4991

Thư viện Đại Học Sư phạm Kỹ thuật - TP.HCM

Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Linh Chiểu, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh, Việt Nam
ĐT: (+84 028) 3896 9920 - (+84 028) 3722 1223 EXT 8222
Email: thuvien@hcmute.edu.vn, thuvienspkt@hcmute.edu.vn

Phát triển bởi Thư viện số