Browsing by Subject Q325.73

Jump to: 0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
or enter first few letters:  
Showing results 1 to 9 of 9
  • OER000005619.pdf.jpg
  • Ebooks (Sách điện tử)


  • Authors : - (2020)

  • Số đặc biệt này gồm 12 bài nghiên cứu nhằm giải quyết các vấn đề đầy thách thức trong các hệ thống sinh trắc học tiên tiến dựa trên học sâu, gồm sinh trắc học khuôn mặt, tín hiệu điện tử y tế (EEG và ECG), dấu vân tay giọng nói và các loại khác.

  • OER000005620-1.pdf.jpg
  • Ebooks (Sách điện tử)


  • Authors : - (2024)

  • Cuốn sách trình bày ứng dụng của các công nghệ tiên tiến, bao gồm học máy và học sâu - bắt nguồn từ trí tuệ nhân tạo, vào lĩnh vực cảm biến từ xa. Ấn phẩm này mô tả phương pháp luận được sử dụng để giải quyết những thách thức hiện nay liên quan đến việc xử lý hình ảnh và tín hiệu hình ảnh trong bối cảnh cảm biến từ xa.

  • OER000005624.pdf.jpg
  • Ebooks (Sách điện tử)


  • Authors : - (2020)

  • Cuốn sách này xem xét các ứng dụng của học sâu - một trong những kỹ thuật dẫn đầu các quy trình nhận thức, nhận dạng mẫu, phát hiện đối tượng và học máy, và xu hướng tương lai trong lĩnh vực này. Đây là một nguồn tài nguyên hữu ích cho cả các nhà nghiên cứu và sinh viên.

  • 338129.pdf.jpg
  • -


  • Authors : Lê Đức Thuận;  Advisor : Nguyễn Kim Khánh; Hoàng Văn Hiệp (2024)

  • Tổng quan về phân lớp mã độc trên Android, các phương pháp phân lớp mã độc trên Android: dựa trên chữ ký, dựa trên sự bất thường; các phương pháp đề xuất theo hướng tăng cường đặc trưng: tăng cường đặc trưng dựa trên ma trận đồng hiện, tăng cường đặc trưng dựa trên thuật toán Apriori, lựa chọn đặc trưng dựa trên mức độ phổ biến và giá trị tương phản trong cách tiếp cận đa mục tiêu; phân lớp...

  • OER000003220.pdf.jpg
  • Ebooks (Sách điện tử)


  • Authors : Ng, Andrew (2018)

  • Cung cấp cách cấu trúc các dự án Machine Learning, các thuật toán ML. Ưu tiên những hướng đi hứa hẹn nhất cho dự án AI; Chẩn đoán lỗi trong hệ thống máy học; Xây dựng ML trong các cài đặt phức tạp, chẳng hạn như tập huấn luyện/kiểm tra không khớp; Thiết lập dự án ML để so sánh và/hoặc vượt qua hiệu suất ở cấp độ con người; Biết thời điểm và cách thức áp dụng phương pháp học t...

  • 337021.pdf.jpg
  • -


  • Authors : Đỗ Trường Giang;  Advisor : Trần Mạnh Hoàng (2023)

  • Tổng quan về hệ thống gợi ý. Kết hợp ma trận đo độ tương đồng sử dụng thông tin đánh giá và thông tin nội dung. Trình bày sinh dữ liệu người dùng nhân tạo và ứng dụng. Học biểu diễn sản phẩm sử dụng bộ tự mã hóa bán chập.