Convolutional Neural Network

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 2 1   Download

The process of neural stem cell (NSC) differentiation into neurons is crucial for the development of potential cell-centered treatments for central nervous system disorders. However, predicting, identifying, and anticipating this differentiation is complex. In this study, we propose the implementation of a convolutional neural network model for the predictable recognition of NSC fate, utilizing single-cell brightfield images.

7p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

This paper is structured as follows. The following section presents related work. Section 3 summarizes the characteristics of the two datasets utilized in the model and the system’s overall architecture for image-based disease diagnosis. Section 4 provides our experimental results that compare the performance metrics with other studies.

6p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

In this study, we propose the application of CycleGAN to generate T2 pulse sequence MRI images of the human brain from T2 Flair pulse sequence images of the same type and vice versa, thereby increasing the number of MRI images of various types.

8p 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

Ultra-wideband (UWB) radars are getting much attention for maritime applications of smart and luxury ships in which UWB radar could be integrated into Bridge Navigational Watch & Alarm System - BNWAS. One of the interesting applications of UWB radar is vital signs measurement, which is a contactless method. UWB radar measures respiration and heartbeat rate by the motion of thorax for detecting and checking the state of people on the bridge.

5p vifilm 11-10-2024 1 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 6 1   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

This paper proposes a new method of representing malicious code as an image by arranging highly correlated bytes in close pixels in the image. The current research trains deep learning models on self-built datasets and compare the performance of different image representation methods.

9p viyoko 01-10-2024 3 1   Download

In this study, four machine learning models have been studied which are Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Long Short-Term Memory (LSTM) and Extreme Learning Machine (ELM). They have been used to forecast the solar power of Nhi Ha solar farm in short-term.

8p viyoko 01-10-2024 3 1   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

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

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 báo "Nghiên cứu mạng học sâu ứng dụng trong việc nhận dạng và phân loại tự động hư hỏng bánh răng" đề xuất một phương pháp tự động chẩn đoán và phân loại hư hỏng của bánh răng dựa trên phép biến đổi Wavelet liên tục (Contiuous Wavelet Transform) kết hợp với mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) (CNN). Đây là một nhóm phương pháp mới đòi hỏi phải có sự nghiên cứu chuyên sâu để từng bước áp dụng trong công nghiệp. Mời các bạn cùng tham khảo!

10p dathienlang1012 03-05-2024 9 2   Download

Visual question answering is a task that requires computers to give correct answers for the input questions based on the images. This task can be solved by humans with ease, but it is a challenge for computers. The VLSP2022-EVJVQA shared task carries the Visual question answering task in the multilingual domain on a newly released dataset UIT-EVJVQA, in which the questions and answers are written in three different languages: English, Vietnamese, and Japanese.

18p dianmotminh02 03-05-2024 15 3   Download

Nghiên cứu áp dụng ba thuật toán học máy Random Forest Regression (RFR), XGBoost Regression (XGBR), Multilayer Perceptron Regression (MLPR) và một thuật toán học sâu Convolutional Neural Network (CNN) để mô phỏng nồng độ bụi PM2.5 tại khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh.

11p gaupanda028 22-04-2024 11 4   Download

Bài viết "Phát hiện khẩu trang khuôn mặt bằng phương pháp học sâu" tập trung vào sự phát hiện khuôn mặt người có đeo khẩu trang hoặc không đeo khẩu trang từ dữ liệu của camera giám sát, dữ liệu video thu thập được kết hợp một thuật toán học sâu Convolutional Neural Network (CNN), học máy sẽ phân loại dữ liệu ra hai nhãn.

12p gaupanda017 08-03-2024 10 5   Download

Bài viết "Nâng cao độ chính xác phân loại mục tiêu thủy âm sử dụng phổ DEMON và mạng nơ ron tích chập" đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng nơ ron tích chập (CNN: Convolutional Neural Network) để nhận dạng các đặc trưng của phổ điều chế đường bao của âm thanh phát ra từ chân vịt của mục tiêu biển. Các tập dữ liệu của mục tiêu có tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR: Signal to Noise Ratio) và các tác động tạp âm khác nhau được xây dựng để đánh giá hiệu suất tổng quát của mô hình CNN được đề xuất.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 9 2   Download