» Từ khóa: Thủy vân số

Kết quả 1-4 trong khoảng 4

Một thuật toán thủy vân ảnh số mạnh dựa trên DWT, DCT, SVD và đặc trưng SIFT

Trong bài viết này, một thuật toán thủy vân ảnh số mạnh dựa trên biến đổi sóng nhỏ rời rạc (DWT), biến đổi cosin rời rạc (DCT), phân tích giá trị riêng (SVD) và đặc trưng SIFT để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ ảnh số. Trong giải pháp đề xuất, đặc trưng SIFT của ảnh được xác định và dùng để nhúng watermark.

8 p utt 24/08/2024 18 0

Từ khóa: Dữ liệu số, Thủy vân số, Biến đổi sóng nhỏ rời rạc, Đặc trưng SIFT, Bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ ảnh số
Đánh giá diễn biến nguồn nước mặt trong hệ thống công trình thủy lợi Nam Măng Thít thích ứng với biến đổi khí hậu

Nghiên cứu này tập trung vào đánh giá xu thế diễn biến số lượng và chất lượng nguồn nước mặt trong vùng dự án vào mùa khô và mùa mưa năm 2022, 2023. Mật độ lấy mẫu là 7 mẫu/huyện, nhằm đánh giá chi tiết hơn CLN trong vùng, làm cơ sở đề xuất các giải pháp giảm thiểu ô nhiễm, bảo vệ bền vững, ổn định tài nguyên nước mặt và sinh kế cho...

14 p utt 25/02/2024 32 0

Từ khóa: Khoa học môi trường, Khí tượng thủy văn, Chất lượng nước, Chỉ số WQI, Tài nguyên nước mặt
Ứng dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số Quantile Mapping và hàm phân bố cực trị tổng quát GEV vào đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến mưa cực trị

Bài viết này đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến lượng mưa cực trị tại một số trạm mưa điển hình thuộc tỉnh Quảng Ngãi, một tỉnh nằm ở khu vực Nam Trung Bộ của nước ta. Trong nghiên cứu này, dữ liệu kịch bản biến đổi mưa trong tương lai được trích xuất từ mô hình khí hậu khu vực REMO-MPI-ESM-LR cho kịch bản cực đoan RCP8.5.

13 p utt 25/02/2024 24 0

Từ khóa: Khoa học môi trường, Khí tượng thủy văn, Hiệu chỉnh sai số, Mưa cực trị, Mô hình khí hậu khu vực, Tần suất mưa thiết kế
Xây dựng mô hình dự báo BOD5 cho hạ lưu sông Sài Gòn – Đồng Nai dựa trên các mạng nơ–ron nhân tạo MLP và RBF

Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng mô hình dự báo thông số BOD5 dựa trên hai mô hình nơ–ron nhân tạo là MLP và RBF tại hạ lưu sông Sài Gòn–Đồng Nai và đánh giá hiệu quả dự báo giữa hai mô hình.

11 p utt 11/10/2021 128 2

Từ khóa: Nhu cầu oxy sinh hóa, Mô hình nơ–ron nhân tạo, Hóa học môi trường, Thông số chất lượng nước, Khí tượng thủy văn

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