Cnn

Accurate forecasting of the electrical load is a critical element for grid operators to make well-informed decisions concerning electricity generation, transmission, and distribution. In this study, an Extreme Learning Machine (ELM) model was proposed and compared with four other machine learning models including Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU).

10p viengfa 28-10-2024 1 0   Download

This study proposes to test a combination model between CNN network and XGBoost algorithm for weather image classification problem. The proposed model uses deep learning network, namely CNN for feature extraction, then feeds the features into the XGBoost classifier to recognize the images.

6p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

In this paper, author uses 8-bit fixed-point quantization to greatly reduce the memory space requirement of the feature maps and weights and the accuracy of LeNet-5 with MNIST dataset is only slightly reduced. In the hardware accelerator, author proposes a highly flexible CNN accelerator with reconfigurable layers.

14p viling 11-10-2024 1 0   Download

Bài viết trình bày về cách sử dụng nhiều GPU để huấn luyện mô hình trong học sâu (Deep Learning). Chúng tôi khảo sát các chiến lược học sâu trên mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN).

7p viling 11-10-2024 1 0   Download

In this paper, we used Convolution neural network (CNN) that exploits the visual properties of the input data to obtain features from network traffic, thereby achieving good intrusion detection performance.

11p viling 11-10-2024 0 0   Download

This paper introduces the application of artificial intelligence to build a security control software system in local military units. This software system uses state-of-the-art convolutional neural networks (CNN SOTA) for facial recognition by testing two of the best facial recognition models currently available: the FaceNet model and the VGGFace model.

8p vifilm 11-10-2024 5 0   Download

In this paper, a Convolutional Neural Network (CNN) method is employed to classify the crack/noncrack aerial images captured on the surface of concrete structures. The CNN model was trained and validated using the available experimental data of 4000 previously published images.

4p vibecca 01-10-2024 1 1   Download

Đề tài “Ứng dụng mạng Nơ ron tích chập nhận dạng các đối tượng di động” được thực hiện nhằm mục tiêu của đề tài là thực nghiệm mô hình Faster R-CNN nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đưa ra các đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu.

27p xuanphongdacy09 28-09-2024 6 2   Download

This study seeks to propose a method to automatically assess unsafe postures of lifting and carrying heavy objects by combining the RTMPose deep learning model to detect people from videos and a convolutional neural network (CNN) model to automatically extract, evaluate and classify the worker’s posture skeleton frames into two states “safe posture” and “unsafe posture”.

12p vifaye 20-09-2024 3 1   Download

Bài viết sử dụng mô hình học sâu Faster R-CNN để giải quyết vấn đề này, tập trung vào việc phát hiện và nhận dạng trái thanh long chín và chưa chín tại Bình Thuận. Chúng tôi thu thập bộ dữ liệu từ thực tế, bao gồm hình ảnh về trái thanh long trong các điều kiện ánh sáng và che khuất khác nhau. Mô hình Faster R-CNN được huấn luyện trên bộ dữ liệu này để phát triển một hệ thống phát hiện trái cây.

9p gaupanda051 13-09-2024 7 1   Download

Trong môi trường y tế, việc nhận diện những người không đeo khẩu trang có thể giúp cải thiện quản lý an ninh và an toàn cho người bệnh và cả nhân viên y tế, đặc biệt là các khu vực như phòng thí nghiệm hay các phòng cách ly bệnh truyền nhiễm. Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề này, nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng mô hình học sâu Convolutional Neural Network (CNN) để giải quyết vấn đề nhận diện người không đeo khẩu trang.

9p gaupanda051 13-09-2024 6 2   Download

Bài nghiên cứu tập trung nghiên cứu các mô hình máy học CNN, KNN, Mobilenet và áp dụng vào giải Sudoku bằng các phương pháp tiền xử lý dữ liệu giúp áp dụng các mô hình nhận diện số viết tay, sau khi cho các mô hình lần lượt huấn luyện và kiểm tra trên tập dữ liệu MNIST kết quả cho thấy mô hình CNN là 99,08 % mô hình Mobilenet là 98,36% và mô hình KNN là 97,7%.

10p vigautam 25-07-2024 3 1   Download

Trong bài báo "Tiếp cận các phương pháp học sâu trong dự báo dữ liệu hướng thời gian" nhóm tác giả trình bày một số phương pháp cách tiếp cận dùng các kỹ thuật học sâu như: CNN, LSTM, DNN để dự báo giá chứng khoán. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự hiệu quả nhất định của 3 loại mô hình trên. Mời các bạn cùng tham khảo!

11p tuongtrihoai 23-07-2024 3 2   Download

Bài viết Ứng dụng mô hình học sâu CNN và kỹ thuật lọc CFAR cho nhận dạng drone dựa trên dấu vết tín hiệu vô tuyến RF trong điều kiện nhiễu đề xuất giải pháp mới dựa vào dấu vết tín hiệu vô tuyến của drone (thu RF).

11p vialicene 19-07-2024 11 3   Download

Bài viết này đề xuất một hướng tiếp cận mới dựa trên các mô hình học sâu kết hợp. Quy trình phát hiện tấn công APT-IP được đề xuất trong nghiên cứu này: Toàn bộ dữ liệu về lưu lượng mạng sẽ tiền xử lý, phân tích thông qua mạng học sâu kết hợp mạng CNN, sau đó các dữ liệu này không dùng phân loại mà tiếp tục được phân tích và đánh giá thông qua mạng BiLSTM.

5p vithomson 02-07-2024 6 1   Download

Bài viết này trình bày một ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh ung thư phổi dựa trên việc phân tích ảnh chụp CT phổi. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình học máy sử dụng thuật toán mạng nơ ron tích chập (CNN) để huấn luyện trên tập dữ liệu về ung thư phổi từ IQ-OTH/NCCD.

9p viwalton 02-07-2024 3 2   Download

Bài viết trình bày kết quả nghiên cứu đề xuất mạng nơ-ron tích chập học sâu, đặt tên là DOA-CNN, cho bài toán ước lượng hướng đến (DOA: Direction of Arrival) của tín hiệu vô tuyến sử dụng mảng ăng ten tuyến tính đồng đều (ULA: Uniform Linear Array) nhằm nâng cao độ chính xác ước lượng trong các trường hợp xảy ra lỗi hệ thống phổ biến, như: sai lệch vị trí các phần tử của mảng ăng ten; sai số biên độ và pha gây ra do sai lệch đường truyền tuyến thu.

9p visergeyne 18-06-2024 6 1   Download

Việc phát hiện nhanh và chính xác các chuỗi sứ cách điện bị hư hỏng đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự làm việc ổn định và tin cậy của lưới điện truyền tải. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất phương pháp phát hiện và phân loại hư hỏng cách điện trên chuỗi sứ đường dây truyền tải điện dựa trên các mô hình thị giác máy tính.

8p visergeyne 18-06-2024 5 1   Download

Nghiên cứu này nhằm thử nghiệm, đánh giá khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (artifi cial intelligence – AI) trong tự động hóa chẩn đoán bệnh trên tôm sú (Penaeus monodon). Kết quả thực nghiệm trên 4 mẫu bệnh: đen mang, đốm đen, đốm trắng và hoại tử cơ cho thấy hệ thống chẩn đoán hình ảnh đạt độ chính xác cao nhất 87,58% với mô hình mạng neural tích chập (convolutional neural network - CNN) Effi cientNet-B4 có áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning).

7p viamancio 29-05-2024 13 7   Download

Bài viết trình bày ứng dụng phương pháp học sâu để xác định vị trí và phân loại xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) một cách tự động. Phương pháp học sâu trong bài báo là ứng dụng mạng nơ-ron tích chập hai luồng (CNN) cùng các đặc điểm theo không gian và thời gian của dữ liệu vệ tinh địa tĩnh.

14p vijaychest 16-05-2024 3 2   Download