Mô hình tập huấn

Bài viết này đề xuất một giải pháp thông qua việc trực quan hóa trong chẩn đoán bệnh lao từ ảnh X-quang lồng ngực để làm nổi bật các vùng trong ảnh mà mô hình học sâu sử dụng, để phát hiện sự không ăn khớp của các ảnh trong tập dữ liệu huấn luyện.

8p viling 11-10-2024 1 1   Download

Mục tiêu của phân đoạn hộp sọ bằng học sâu là thiết lập một hệ thống thị giác máy tính hiệu quả cung cấp dự đoán chính xác về hình dạng của hộp sọ từ hình ảnh y tế. Các mô hình học sâu Unet, Linknet sẽ được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn của hình ảnh y tế, sử dụng các thuật toán và kỹ thuật mới nhất để đạt được mức độ chính xác cao nhất.

8p gaupanda051 13-09-2024 4 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

Bài giảng thực hành Mô hình hóa bề mặt - Bài 3: Đánh giá chất lượng mô hình bề mặt. Nội dung thực hành trong bài này gồm có: Bài tập 1: Tạo lớp điểm huấn luyện và lớp điểm đánh giá độ chính xác; bài tập 2: Tạo DEM từ lớp điểm huấn luyện (tương tự Bài thực hành 2); bài tập 3: Trích xuất giá trị độ cao từ DEM tại các điểm đánh giá; bài tập 4: Tính toán các thông số chất lượng của DEM; bài tập 5: Xếp hạng chất lượng của DEM.

10p zizaybay1107 19-07-2024 4 1   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

Bài viết tập trung nghiên cứu đưa ra một phương pháp đánh giá mới với tên gọi FACL (Feature Aggregation and Constrastive Learning) dựa trên các đặc trưng thông tin của ảnh khuôn mặt đầu vào và học tương phản.

11p vithomson 02-07-2024 9 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 tập trung đề xuất xây dựng một mô hình mạng nơ-ron có cấu trúc Residual-Inception kết hợp (đặt tên là RINet) và sử dụng hàm mất mát Focal Loss nhân trọng số trong quá trình huấn luyện để tiến hành nhận dạng mục tiêu ra đa dựa trong dataset RAD-DAR.

6p viambani 18-06-2024 13 4   Download

Bài viết trình bày đánh giá hiệu quả của một số giải pháp can thiệp trong mô hình PPM tiến hành trên các cơ sở y tế tư nhân tại Hà Nội trong giai đoạn 2021-2022. Các can thiệp bao gồm: Tập huấn Lao đối với các CBYT; hỗ trợ xét nghiệm tại các CSYTTN; hỗ trợ báo cáo ca bệnh và hỗ trợ chi phí. Kết cục chính trong nghiên cứu là số lượt báo cáo chẩn đoán và chuyển gửi NB Lao tới CTCLQG.

7p viambani 21-05-2024 7 3   Download

Tập huấn Kỹ thuật viết tin, bài báo chí căn bản với mục tiêu giúp các bạn hiểu đặc điểm các dạng cấu trúc tin, bài thông dụng, biết phân biệt cấu trúc tin với bài. Nắm được kỹ thuật viết tin, bài theo cấu trúc hình tháp ngược, hình đồng hồ cát, cấu trúc tâm điểm… Nắm được một số cách dẫn nhập (mở đầu, khởi, lead) và đặt tít (title) căn bản.

57p ganuongmuoimatong 10-08-2021 71 17   Download

Trên cơ sở khái quát về mô hình quản trị giảm thiểu rủi ro trong hoạt động thể dục thể thao tại Việt Nam, bài viết đề xuất 3 giải pháp chuẩn bị các điều kiện để triển khai mô hình quản trị giảm thiểu rủi ro trong hoạt động thể dục thể thao gồm: Xây dựng hành lang pháp lý để giảm thiểu rủi ro trong hoạt động thể dục thể thao; Xây dựng cơ sở dữ liệu về quản trị rủi ro trong hoạt động thể dục thể thao và Tăng cường tuyên truyền, phổ biến nâng cao nhận thức về quản trị rủi ro trong hoạt động thể dục thể thao. Bước đầu kiểm nghiệm các giải pháp trong thực tế đã cho thấy hiệu quả tích cực.

7p gaupanda030 03-05-2024 8 3   Download

Mục tiêu nhóm đề ra trong đề tài Ứng dụng mô hình Vision Transformer trong phân loại dữ liệu bệnh phổi" là cải thiện hiệu suất phân loại của mô hình Vision Transformer trên tập dữ liệu ảnh X-quang ngực VinDr-CXR và diễn giải các cơ chế ra quyết định của mô hình. Hơn nữa nhóm sẽ dùng công cụ Flask để xây dựng một ứng dụng web sử dụng mô hình phân loại đã huấn luyện nhằm hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán.

104p khanhchi0906 01-04-2024 23 7   Download

Trên cơ sở đánh giá thực trạng công viên đô thị và nhu cầu họat động TDTT của cư dân trong thành phố Hà Nội, bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thiết kế không gian tập luyện TDTT trong đô thị và mô hình công viên đô thị phổ biến hiện nay tại Hà Nội, tiến hành thiết kế không gian tập luyện TDTT trong công viên đô thị theo định hướng tôn trọng các điều kiện địa hình tự nhiên hiện có và tái thiết hài hòa giữa các hệ sinh thái khác nhau.

10p gaupanda014 24-02-2024 16 4   Download

Bài viết "Phương pháp xử lý dữ liệu trước ảnh hóa để huấn luyện mô hình phát hiện tấn công mạng dựa vào học sâu" đề xuất phương pháp tiền xử lý dữ liệu mạng trước khi ảnh hóa để sử dụng với mạng học sâu CNN phân loại đa lớp. Phương pháp được áp dụng để xử lý bộ dữ liệu NSL-KDD dùng tập kiểm tra KDDTest+ riêng cho kết quả rất khả quan. Kết quả cũng cho thấy tiền xử lý dữ liệu vẫn là khâu cần thiết khi áp dụng học sâu vào xây dựng các mô hình phát hiện tấn công mạng.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 7 2   Download

Bài viết "So sánh mô hình Bi-GRU và Bi-LSTM với cơ chế chú ý cho bài toán dịch ngôn ngữ ký hiệu" đề xuất một mô hình dịch máy dựa trên mạng nơ-ron sử dụng cơ chế Bi-GRU và so sánh hiệu quả với Bi-LSTM để dịch từ ngôn ngữ ký hiệu sang một câu tiếng Anh hoàn chỉnh. Mô hình được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu song ngữ Anh-ASL bao gồm dữ liệu song ngữ Anh-ASL (ASLGPC12) và những dữ liệu được thu thập thông qua các phiên dịch trực tiếp giữa người thạo ASL và người thạo tiếng Anh.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 11 2   Download

Mục đích của đề tài "Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâu" là tác giả sẽ xây dựng một mô hình cấu trúc CNNs mới và tiến hành huấn luyện mạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau để tối ưu mô hình kiến trúc mạng và đặc biệt tác giả sẽ huấn luyện mạng với dữ liệu là: Bicycle, Car, Dog, Motobike, People để ứng dụng vào việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông.

84p boghoado05 16-01-2024 4 2   Download

Bài viết "Phân loại ảnh đa nhãn với đối tượng mới từ tập dữ liệu đơn nhãn dựa trên mô hình conformer mặt nạ" đề xuất mô hình Conformer và phương pháp mặt nạ tựa BERT cho phân loại ảnh đa nhãn dựa trên tập dữ liệu đơn nhãn ImageNet và tập dữ liệu đa nhãn Coco. ImageNet được sử dụng để huấn luyện nhận dạng đối tượng “chính” trong ảnh (đối tượng ImageNet) và Coco để nhận dạng các đối tượng “phụ” khác trong ảnh.

9p phuong798 26-12-2023 12 3   Download

Nghiên cứu này tập trung vào một số kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất bao gồm Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Prediction Coefficients (LPC), Linear Prediction Cepstral Coefficients (LPCC). Các dữ liệu đặc trưng này được sử dụng để xây dựng và huấn luyện mô hình học máy nhận dạng sự có mặt của các từ khóa trong giọng nói thu âm được.

3p vigeorge 06-12-2023 12 3   Download

Nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu CNN số phức dựa trên cách thức khởi tạo trọng số kết nối của các tế bào nơ ron. Bài viết này đề xuất sử dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm tham số tối ưu cho phân bố Rayleigh để khởi tạo trọng số trước khi huấn luyện CNN số phức. Thực nghiệm cho thấy GA đã tìm ra tham số tốt hơn khi sử dụng phương pháp Glorot như các nghiên cứu trước đây.

6p visystrom 22-11-2023 10 5   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