» Từ khóa: mang no ron hoc sau

Kết quả 1-3 trong khoảng 3

Phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay dựa trên mạng nơ-ron học sâu

Trong bài viết này, phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu (DNN- Deep Neural Network). Đầu tiên, tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) kết hợp với đặc trưng SIFT (Scale-invariant feature transform). Sau đó, một mô hình (model) mạng DNN được xây dựng...

13 p utt 24/03/2024 38 0

Từ khóa: Nhận dạng kí tự số viết tay, Mạng nơ-ron học sâu, Nhận dạng hình ảnh, Phương pháp nhận dạng chữ viết tay, Phương pháp nhận dạng ảnh kí tự số
Ứng dụng các mô hình học sâu trong tự động phát hiện lỗ hổng trong các mã hợp đồng thông minh

Bài viết này đề xuất một mô hình ứng dụng công nghệ học sâu trong việc phát hiện và phân lớp lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Mô hình đề xuất được phát triển dựa trên kiến trúc mạng nơ ron tích chập CNN 1D.

9 p utt 25/02/2024 37 0

Từ khóa: Hợp đồng thông minh, Phát hiện lỗ hổng, Kiến trúc mạng nơ ron, Mạng nơ ron tích chập CNN 1D, Công nghệ học sâu
Ứng dụng mạng nơ-ron tích chập trong công nghệ học sâu xây dựng mô hình phân loại rác thải tự động

Bài viết "Ứng dụng mạng nơ-ron tích chập trong công nghệ học sâu xây dựng mô hình phân loại rác thải tự động" trình bày việc ứng dụng mạng nơ-ron tích chập - một kỹ thuật hiệu quả trong công nghệ học sâu để giải quyết vấn đề thực tế của quản lý chất thải thông minh: phân loại rác thải tại nguồn nhằm hỗ trợ các nhiệm vụ tái chế...

13 p utt 24/07/2023 40 0

Từ khóa: Kỷ yếu Hội thảo khoa học, Hội thảo khoa học về Thương mại, Mạng nơ-ron tích chập, Công nghệ học sâu, Phân loại rác thải, Mô hình phân loại rác thải tự động

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Trường ĐH Công Nghệ Giao Thông Vận Tải

Địa chỉ: Số 54 Triều Khúc, Thanh Xuân, Hà Nội
Điện thoại: 0243.854 4264
Website: http://utt.edu.vn/ - Email: tuvantuyensinh.utt@gmail.com

Phát triển bởi Thư viện số