Convolutional

Accurate daily load forecasting is critical for effective energy management planning. In this study, the article proposes a new method for daily load forecasting that takes advantage of load data and weather data over time in Tien Giang.

10p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

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 2 2   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 2 2   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 2 2   Download

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.

16p viling 11-10-2024 2 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 2 1   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 1 1   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 3 1   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 paper, we introduce a novel model, improved from CViT, designed to optimize the process of deepfake detection, named DSViT (Deepfake Detection with SC-based Convolutional Vision Transformer).

12p 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

Để hỗ trợ thuận tiện hơn và tăng tốc độ tra cứu thông tin của sinh viên, bài viết này trình bày phương pháp nhận diện khuôn mặt để thực hiện tra cứu thông tin của sinh viên. Đầu tiên, mạng nơ ron xếp chồng MTCNN (multitask cascaded convolutional networks) được sử dụng để phát hiện khuôn mặt. Sau đó, phương pháp trích xuất đặc trưng HOG được dùng để trích xuất vector đặc trưng của ảnh khuôn mặt và sử dụng thuật toán phân lớp SVM (Support vector machine) huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt.

9p gaupanda041 11-07-2024 3 1   Download

Bài viết trình bày phương pháp Recurrent Residual U-Net (R2U-Net) được hiệu chỉnh hệ thống mã hóa-giải mã để phân đoạn ảnh polyp. Quá trình cải tiến được thực hiện bằng cách thay thế các tầng Convolution bằng các tầng Recurrent Convolution và áp dụng phần dư khối trong mỗi khối của nó. Phương pháp đề xuất được thử nghiệm trên tập dữ liệu Kvasir-SEG và EndoTect 2020. Kết quả đánh giá được so sánh với các phương pháp gần đây bằng chỉ số Jaccard Index.

8p gaupanda041 11-07-2024 6 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