- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- TLHT Khoa Khoa học cơ bản (18)
- TLHT Khoa CNTT (61)
- TLHT Khoa Kỹ thuật (24)
- TLHT Khoa Du lịch (52)
- TLHT Khoa Kinh tế (63)
- TLHT Khoa Ngoại ngữ (4)
- Tài liệu tham khảo (2121)
- Elearning (22)
- Sinh viên STC (13)
- Tủ sách Đoàn Thanh niên (59)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: mang no ron tich chap
Kết quả 1-6 trong khoảng 6
-
Phát triển phương pháp xác định vật cản cho drone sử dụng YOLOv8
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp điều khiển kết hợp với giải thuật tránh vật cản sử dụng mạng nơ-ron tích chập được xây dựng tối ưu trên YOLOv8 (You Only Look Once version 8). Mục tiêu của nghiên cứu hướng tới cải thiện độ chính xác trong việc điều khiển xác định vật cản của drone khi sử dụng duy nhất một camera.
9 p stc 27/10/2024 2 0
Từ khóa: Công nghệ 4.0, Thiết bị bay không người lái, Phương pháp xác định vật cản, Mạng nơ-ron tích chập, Giải thuật xử lý ảnh thời gian thực
-
Ứng dụng quản lý và chấm công bằng nhận dạng khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả ứng dụng thuật toán FaceNet kết hợp với mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm (Multi-task Cascaded Convolutional Networks – MTCNN) để phát hiện và xác định khuôn mặt trong hệ thống chấm công.
16 p stc 27/10/2024 1 0
Từ khóa: Nhận dạng khuôn mặt, Thuật toán FaceNet, Mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm, Trí tuệ nhân tạo, Thuật toán Haar Cascade
-
Tiếp cận mô hình học chuyển giao cho bài toán truy vấn hình ảnh dựa trên nội dung
Trong bài viết, tác giả đề xuất phương pháp trích xuất đặc trưng hình ảnh sử dụng mô hình mạng nơ ron tích chập cho bài toán truy vấn hình ảnh dựa trên nội dung (Content-Based Image Retrieval - CBIR). Mục đích của đề xuất làm giảm khoảng cách ngữ nghĩa giữa các tính năng cấp thấp và tính năng cấp cao, từ đó cải thiện kết quả của việc truy vấn...
9 p stc 24/08/2024 1 0
Từ khóa: Truy vấn hình ảnh, Độ tương đồng hình ảnh, Trích xuất đặc trưng, Mạng nơ ron tích chập, Hệ tìm kiếm hình ảnh
-
Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người
Bài viết Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người đưa ra hướng tiếp cận bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng DL một cách cơ bản và dễ dàng nhất. Đầu tiên, nội dung sẽ tập trung trình bày về mô hình nhận diện sử dụng kỹ thuật DL dựa trên kiến trúc mạng Nơ – ron tích chập CNN.
12 p stc 25/05/2024 10 0
Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, Ứng dụng trí thông minh nhân tạo, Mạng Nơ – ron tích chập CNN, Kỹ thuật học máy, Kỹ thuật học sâu
-
Nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật học sâu
Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96×96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing).
9 p stc 25/05/2024 7 0
Từ khóa: Nhận dạng vân tay, Xác thực vân tay, Mạng nơ-ron tích chập, Kỹ thuật học sâu, Phương pháp XFinger-net
-
Một phương pháp phân lớp ảnh đa nhãn dựa trên mạng tích chập đồ thị
Phân lớp ảnh đa nhãn là một trong những tác vụ quan trọng và thách thức trong thị giác máy tính. Trong bài viết này, một phương pháp phân lớp ảnh đa nhãn được đề xuất dựa trên mạng tích chập đồ thị hướng đến việc khai thác mối quan hệ giữa các nhãn lớp trong tập dữ liệu và giữa các đối tượng trong ảnh nhằm nâng cao độ chính xác.
11 p stc 25/05/2024 5 0
Từ khóa: Phân lớp ảnh đa nhãn, Phương pháp phân lớp ảnh đa nhãn, Mạng tích chập đồ thị, Thị giác máy tính, Biểu diễn hình ảnh bằng mạng nơ-ron tích chập, Xây dựng đồ thị nhãn
