» Từ khóa: bo nho dai ngan han

Kết quả 1-3 trong khoảng 3

Một phương pháp dự đoán thời gian sử dụng hữu ích còn lại của máy điện quay dựa trên học sâu để hỗ trợ ra quyết định bảo trì

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình dự đoán thời gian sử dụng còn lại của máy điện quay theo tiếp cận học sâu. Đầu tiên, dữ liệu chuỗi thời gian được lấy từ cảm biến gắn vào máy điện đo các biến đổi rung động.

8 p stc 25/09/2025 3 0

Từ khóa: Dự đoán thời gian sử dụng hữu ích còn lại, Máy điện quay, Máy điện đo, Biến đổi rung động, Kiến trúc bộ nhớ ngắn -dài hạn
Xây dựng mô hình lai CNN-LSTM dự báo ngắn hạn công suất phát cho Nhà máy điện mặt trời Nhị Hà

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình lai kết hợp mạng nơ-ron tích chập – mạng có bộ nhớ dài-ngắn hạn (CNN-LSTM) để dự báo công suất điện mặt trời. Bộ dữ liệu công suất để đánh giá mô hình được thu thập từ nhà máy điện mặt trời Nhị Hà.

10 p stc 19/04/2025 28 0

Từ khóa: Công suất điện mặt trời, Mô hình lai, Mạng nơ-ron tích chập, Bộ nhớ dài-ngắn hạn, Nhà máy điện mặt trời Nhị Hà
Nhận diện ngôn ngữ độc hại tiếng Việt

Bài viết này đề xuất một giải pháp sử dụng sức mạnh của học sâu. Bằng cách đào tạo các mô hình học sâu để xác định các cụm từ độc hại, các mô hình của chúng tôi có thể nhận dạng các dạng ngôn ngữ không phù hợp khác nhau, bao gồm cả từ nhạy cảm và những từ có vẻ vô hại được sử dụng với mục đích gây hại.

12 p stc 26/09/2024 36 0

Từ khóa: Xử lí ngôn ngữ tự nhiên, Phân loại văn bản, Bộ nhớ dài-ngắn hạn, Bộ nhớ tái phát, Kỹ thuật số

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Tin nhanh

Thư viện số: Trường Cao Đẳng Kỹ Thuật – Du Lịch Sài Gòn

Tòa nhà JVPE, Lô 20, Đường số 2, Phần mềm Quang Trung, P. Tân Chánh Hiệp, Q.12, TP.HCM
Villa A1, Lô 27, CVPM Quang Trung, P. Tân Chánh Hiệp, Quận 12, TP.HCM
Tel: (028) 3 592 1119
Hotline: 0912 429 944 (Chính quy) - 0906 822 518 (Phổ thông CĐ 9+) - 0901 983 919(TT Đào tạo Liên tục)
Email: tuyensinh@stc.edu.vn
Web: sttc.edu.vn - stc.edu.vn