» Từ khóa: dữ liệu mờ

Kết quả 25-29 trong khoảng 29

Giải pháp mở rộng kho dữ liệu phục vụ quản lý điều hành và ra quyết định trong các tổ chức, doanh nghiệp

Nhằm giúp các tổ chức, doanh nghiệp nhanh chóng thực hiện hoạt động mở rộng kho dữ liệu, bài viết tập trung trình bày các nội dung liên quan tới kho dữ liệu, mở rộng kho dữ liệu và đặc biệt là các nhóm giải pháp giúp mở rộng kho dữ liệu trong các tổ chức, doanh nghiệp.

11 p cntp 25/10/2025 1 0

Từ khóa: Mở rộng kho dữ liệu, Quản lý điều hành, Ra quyết định trong doanh nghiệp, Chia sẻ dữ liệu, Kết nối dữ liệu, Tích hợp dữ liệu
Sử dụng mô hình học sâu LSTM trong dự đoán giá trị cổ phiếu

Bài viết đưa ra phương pháp sử dụng mô hình học sâu Long Short-Term Memory trong dự đoán giá trị cổ phiếu và nghiên cứu tổng quan về mô hình này. Kết quả bài báo có thể dự đoán được xu hướng giá trị cổ phiếu của giá đóng điều chỉnh với sai số độ lệch bình phương trung bình gốc, sai số tuyệt đối trung bình lần lượt là 0,1387 và 0,1007.

9 p cntp 25/10/2025 1 0

Từ khóa: Dữ liệu chuỗi thời gian, Dự đoán giá trị cổ phiếu, Mạng nơ ron hồi quy, Mô hình học sâu Long Short-Term Memory, Trí tuệ nhân tạo
Cải tiến mạng YOLOv11 để phát hiện nhiễu tần số vô tuyến trong dữ liệu Sentinel-1A Level1

Nghiên cứu cải tiến YOLOv11 phát hiện nhiễu RFI trong ảnh Sentinel-1A bằng Attention Module (SA, ECA, GAM, ResCBAM), tăng độ chính xác và tốc độ.

10 p cntp 25/08/2025 17 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Kỹ thuật viễn thông, Nhiễu tần số vô tuyến, Mô hình học sâu, Mạng YOLOv11 cải tiến, Dữ liệu Sentinel-1A
Nhận dạng hình ảnh với dữ liệu mất cân bằng dựa trên học sâu

Nghiên cứu nhận dạng tổn thương da dựa trên học sâu, xử lý dữ liệu mất cân bằng. ConvNeXtTiny đạt độ chính xác cân bằng 0.7584, độ chính xác 0.8408.

8 p cntp 21/07/2025 20 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Nhận dạng hình ảnh, Mô hình học sâu, Mất cân bằng dữ liệu, Mạng nơ-ron tích chập
Phương pháp so sánh đối tượng mờ

Bài viết được trình bày như sau: Một số khái niệm cơ bản liên quan đến ĐSGT làm cơ sở cho các mục tiếp theo; Phương pháp đối sánh đối tượng dựa trên lân cận ngữ nghĩa của ĐSGT; Trình bày hai thuật toán CTAC và CTO để thực hiện việc so sánh hai đối tượng thuộc cùng một lớp có xấp xỉ với nhau mức k hay không và một số ví dụ minh họa cho ý...

11 p cntp 21/04/2025 49 0

Từ khóa: Đại số gia tử, Định danh đối tượng, Thông tin không chắc chắn, Phương pháp so sánh đối tượng mờ, Mô hình cơ sở dữ liệu đối tượng mờ

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG THƯƠNG TP. HỒ CHÍ MINH

Địa chỉ: 140 Lê Trọng Tấn, P. Tây Thạnh, Q. Tân Phú, Tp. HCM
Điện thoại:0283 8163 318 - Email: infor@hufi.edu.vn - Website: https://huit.edu.vn

Phát triển bởi Thư viện số