Deep neural networks

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

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

In this study, we explore the potential of graph neural networks (GNNs), in combination with transfer learning, for the prediction of molecular solubility, a crucial property in drug discovery and materials science. Our approach begins with the development of a GNN-based model to predict the dipole moment of molecules.

8p viling 11-10-2024 1 1   Download

Electricity demand is increasing, transmission line development can not keep up with it. This puts the power system in a full load state which puts the power system operating near the boundary of stability. This paper applies deep neural networks to predict power system dynamic stability.

10p viling 11-10-2024 2 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 presents a novel for Doppler frequency compensation in highspeed railway communication based on the results of estimating the train's velocity using machine learning algorithms. By leveraging advanced algorithm such as neural networks, our method dynamically predicts and compensates for Doppler shifts in real-time.

15p vibecca 01-10-2024 2 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, an artificial neural network (ANN) model was applied to forecast PM2.5 at the Coc Sau open–pit coal mine (Northern Vietnam) with fine–tuning parameters. It aims to provide the feasibility and insights into controlling air quality in open–pit mines using artificial intelligence techniques.

8p viyoko 01-10-2024 0 0   Download

In the present study, Deep Learning (DL) algorithm or Deep Neural Networks (DNN), one of the most powerful techniques in Machine Learning (ML), is employed for estimation of ultimate load factor of nonlinear inelastic steel truss.

11p vifilm 24-09-2024 2 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

Bài viết "Sử dụng mạng nơ-ron đồ thị để phân tích cảm xúc cho bình luận" nghiên cứu mô hình Graph neural networks (GNN) trong học sâu (deep learning) áp dụng trên dữ liệu đồ thị để phân loại văn bản Tiếng Anh ứng dụng trong bài toán phân lớp băn bản. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu Movie Reviews đã đạt đến độ chính xác lên đến 76,468% so với một số mô hình học sâu khác trong bài toán phân lớp văn bản được trình bày trong nghiên cứu.

15p tuongtrihoai 23-07-2024 3 2   Download

This thesis develops a flexible customer behavior analysis system, including essential head pose estimation or F-formation modules. This system will be evaluated in an actual retail store. Further, after studying the system, realizing the mentioned problems of the head pose problem, we also propose a process to collect the head pose dataset and multi-task deep neural network model, fusing face detection and head pose estimation to yield face position and head pose at the same time.

72p khanhchi0912 12-04-2024 3 2   Download

Bài viết này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả của các thuật toán Deep Learning gồm Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU), từ đó biết được mức độ tin cậy của từng bộ dữ liệu trong việc xây dựng mô hình phát hiện bất thường mạng.

8p vigrab 02-02-2024 10 3   Download

Bài viết Điều khiển bám người đồng thời tránh vật cản cho robot di động bằng công nghệ xử lý ảnh dựa trên kỹ thuật học sâu tập trung vào việc sử dụng những thành tựu mới của mạng neural học sâu (deep neural network) trong xử lý ảnh để giải quyết bài toán trên.

8p vijeff 30-11-2023 26 9   Download

Trong bài viết này, phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu (DNN- Deep Neural Network). Đầu tiên, tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) kết hợp với đặc trưng SIFT (Scale-invariant feature transform). Sau đó, một mô hình (model) mạng DNN được xây dựng để huấn luyện nhằm nhận dạng hình ảnh. Cuối cùng, ảnh đầu vào được nhận diện tự động dựa trên mô hình đã được huấn luyện...

13p kimphuong1141 16-11-2023 9 4   Download

The research project deals with two different types of data for two separate analysis. The first analysis deals with normalised RNA-seq breast cancer data where machine learning techniques are used to classify and identify the biomarker of cancer. Second analysis deals with raw DNA methylated leukemia samples to determine the mutations.

102p runthenight04 02-02-2023 7 4   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là vận dụng kiến thức đã học để xây dựng một hệ thống trả lời tự động, sử dụng mạng học sâu Deep Neural Networks, dựa trên khung làm việc sequence-to-sequence và cơ chế attention để sinh ra câu trả lời tự động từ một chuỗi đầu vào tương ứng. Mô hình được huấn luyện end-to-end GNMT (Google’s Neural Machine Translation) trên tập dữ liệu miền mở có sẵn.

72p matroinho2510 08-11-2022 46 16   Download

Bài viết đề xuất sử dụng DNN biểu diễn các thuộc tính thuộc về nội dung cho các hình ảnh trong video. Những thuộc tính rút trích được sẽ làm tiền đề cho việc lập chỉ mục và tìm kiếm cho các hệ thống truy vấn video.

9p visherylsandberg 18-05-2022 18 4   Download