Phân loại trí tuệ nhân tạo

Bài viết này giới thiệu về mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) và khả năng ứng dụng LLM vào trong hoạt động của các tổ chức doanh nghiệp. Tác giả đi từ việc giới thiệu kiến trúc của LLM và các công cụ, phần mềm thông minh được xây dựng dựa trên LLM đến các thách thức và mối nguy cơ của LLM. Để minh họa cho sức mạnh của LLM, chúng tôi cũng trình bày một case study cho việc áp dụng LLM vào bài toán phân lớp cảm xúc - một bài toán được nhiều sự quan tâm của giới nghiên cứu cũng như doanh nghiệp trong hơn một thập kỷ nay.

8p gaupanda041 11-07-2024 9 1   Download

Nghiên cứu này nhằm đánh giá hiệu quả của các mô hình dự đoán và mô hình tập hợp trong việc dự đoán khả năng chịu lực của kết cấu BTCT bị ăn mòn, sử dụng các phương pháp như Máy vectơ hỗ trợ, Mạng thần kinh nhân tạo, và cây phân loại và hồi quy. Các mô hình tập hợp này đã được phát triển bằng cách kết hợp các kỹ thuật trên.

4p viwalton 02-07-2024 4 2   Download

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) với thuật toán học máy (Machine Learning) Random Forest (RF) thực hiện phân loại, giám sát biến động các lớp phủ bề mặt tại khu vực Hà Nội giai đoạn 2013-2023. Các dữ liệu ảnh vệ tinh và các kết quả phân tích được thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây GEE và sử dụng ngôn ngữ lập trình Javascript.

11p viambani 18-06-2024 4 2   Download

Nghiên cứu này trình bày phương pháp tự động hóa quá trình thu hoạch và phân loại nho trực tiếp trên cây bằng cách kết hợp mobile robot và thị giác máy tính có ứng dụng trí tuệ thông minh nhân tạo. Đầu tiên, thông tin hình ảnh về nho sống và chín được thu thập, sau đó, đưa vào mạng để huấn luyện nhằm phân biệt nho sống và chín trên cây.

7p viamancio 03-06-2024 17 4   Download

Trí tuệ nhân tạo hiện nay đã và đang được ứng dụng rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Đã có những nghiên cứu sử dụng các thuật toán học máy để phân loại lớp phủ sử dụng đất từ ảnh vệ tinh. Nghiên cứu này sử dụng AI với thuật học máy Random Forest để phân loại, giám sát các lớp phủ bề mặt sử dụng đất từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại khu vực quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2019-2023.

8p viamancio 04-06-2024 43 5   Download

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng thần kinh tích chập (CNN) để hỗ trợ DJI Tello drone trong việc nhận diện và phân loại các vật thể hình học cơ bản, bao gồm hình tròn, tam giác, hình chữ nhật và ngũ giác đều.

112p khanhchi2510 19-04-2024 26 8   Download

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: "Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng phân loại tín hiệu thủy âm tại vùng biển nước nông ứng dụng trí tuệ nhân tạo" được nghiên cứu với mục tiêu: Đề xuất thuật toán, xây dựng mô hình toán học, chứng minh tính hiệu quả của phương pháp tiền xử lý tín hiệu trong trích chọn đặc trưng dữ liệu. Bên cạnh đó, xây dựng cấu trúc mô hình mạng trí tuệ nhân tạo nâng cao khả năng học từ cấu trúc dữ liệu. Đánh giá, so sánh hiệu quả với các kết quả trên cùng tập dữ liệu.

27p vilazada 02-02-2024 13 4   Download

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình học sâu kết hợp giữa mạng tích chập dày đặc (DenseNet) với mạng bộ nhớ dài-ngắn song song (BiLSTM) có số lượng tham số nhỏ vào phân loại tín hiệu ECG. Mô hình đề xuất được kiểm thử trên cơ sở dữ liệu mở bao gồm 827 bản ghi ECG.

9p vigrab 02-02-2024 19 2   Download

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp phân loại một ảnh mammogram của bệnh nhân theo ba loại: biểu hiện cho tuyến vú bình thường, không có tổn thương (BI-RADS 1), tuyến vú có tổn thương với khả năng lành tính cao (tương ứng với BI-RADS 23) và không đánh giá được tổn thương trên X-quang ung thư vú hoặc khả năng ung thư cao, cần dựa vào các thăm dò khác (BI-RADS 045).

20p vioracle 25-09-2023 7 3   Download

Bài viết Mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo tự động phát hiện và phân loại các truy vấn URL độc hại nghiên cứu đánh giá hiệu quả sử dụng các mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo sử dụng hai phương pháp chính là học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) trong việc tự động phát hiện và phân loại các truy vấn (URL) độc hại.

14p vifriedrich 06-09-2023 13 7   Download

Mục đích đề tài nhằm đánh giá phân loại tin thật và tin giả đã được thực hiện từ nhiều năm nay với nhiều phương pháp khác nhau. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đánh giá mười một thuật toán Machine Learning và Deep Learning trong việc phân loại tin tức giả mạo trên ba bộ dữ liệu công khai: Liar, ISOT và Getting Real about Fake News.

10p tueman06 06-09-2023 11 4   Download

Bài viết Hệ thống quản lý đường dây truyền tải điện, trong đó ứng dụng trí tuệ nhân tạo đưa ra giải pháp sử dụng tự động các thiết bị bay không người lái (UAV) kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện bài toán nhận dạng và phân loại các thiết bị trên đường dây và cột điện, sau đó đưa ra các cảnh báo với các thiết bị lỗi hoặc hỏng hóc.

11p viannee 03-08-2023 19 6   Download

Phần 1 cuốn "Di động xã hội của nguồn nhân lực khoa học, công nghệ và đổi mới tại Việt Nam trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư" trình bày một số vấn đề lý luận về chính sách quản lý di động xã hội của nguồn nhân lực khoa học, công nghệ và đổi mới trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư; cách tiếp cận và thiết kế nghiên cứu; các loại hình di động xã hội nguồn nhân lực khoa học, công nghệ và đổi mới của Việt Nam trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Mời các bạn cùng tham khảo.

210p besfriend10 04-07-2023 15 6   Download

Bài viết trình bày đánh giá phân loại các bệnh về mắt bằng ResNet trên bộ dữ liệu hình ảnh chụp võng mạc thu thập từ Bệnh viện Tái Bình. Kết quả cho thấy rằng, ảnh đầu vào càng lớn thì cho kết quả càng chính xác và các dấu hiệu nhận diện các bệnh mắt ở hai bên mắt là như nhau, hay nói cách khác có thể dùng bộ dữ liệu huấn luyện của mắt trái để phân loại bệnh ở mắt phải.

8p viwolverine 07-07-2023 9 2   Download

Bài viết Nghiên cứu mô hình trí tuệ nhân tạo để phát hiện PCB lỗi trong sản xuất công nghiệp thể hiện nỗ lực của tác giả trong việc phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo để phân loại sản phẩm PCB lỗi từ hình ảnh. Mô hình được phát triển trên nên mạng MobileNets (một dạng mô hình nhẹ) để tiết kiệm thời gian huấn luyện và thực thi từ đó có thể nhận biết sản phẩm lỗi theo thời gian thực.

3p visybill 22-03-2023 14 6   Download

Bài viết "Trí tuệ nhân tạo và độ tin cậy của thông tin kế toán" chỉ ra cách trí tuệ nhân tạo hoạt động một cách sáng tạo với hệ thống kiểm soát nội bộ để giúp nhà quản lý tạo thông tin kế toán chất lượng cao bằng cách giảm rủi ro thông tin. Bất chấp nhiều loại nghiên cứu được đề xuất sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kế toán và kiểm toán, nhưng không có nghiên cứu nào trực tiếp chỉ ra cách giảm thiểu rủi ro thông tin bằng trí tuệ nhân tạo.

12p lieuyeuyeu18 23-12-2022 18 5   Download

Bài viết trình bày ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh phục vụ theo dõi biến động sử dụng đất đô thị tại khu vực Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2013-2021. Kết quả của nghiên cứu đã cho thấy tốc độ suy giảm hàng năm lớp thực phủ thực vật, đất nông nghiệp là 0,91 % ngược lại, tốc độ tăng trung bình của các khu vực có nhà cửa, công trình xây dựng đạt tới 1,07 %.

8p viwmotors 02-12-2022 30 9   Download

Bài viết Chuyển đổi số, sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong phân loại lớp phủ sử dụng đất toàn cầu, khả năng ứng dụng tại Việt Nam xem xét khả năng ứng dụng của nguồn dữ liệu Dynamic world, ESA’s world cover 2020 và sản phẩm nghiên cứu tại Ba Vì, Hà Nội, Việt Nam. Kết quả nghiên cứu này cho rằng các sản phẩm trên có thể sử dụng cho một số lĩnh vực chuyên ngành tại Việt Nam.

7p viwmotors 02-12-2022 20 7   Download

Đề tài "Chẩn đoán bệnh lý tim mạch dựa trên dữ liệu thăm khám lâm sàng, cận lâm sàng bằng trí tuệ nhân tạo" đã xây dựng mô hình phân loại nhị phân và phép kết hợp mô hình dựa theo lý thuyết Dempster - Shafer, đánh giá và so sánh mô hình và phép kết hợp xây dựng được so với các mô hình và phép kết hợp truyền thống; giải thích quá trình xử lý dữ liệu của máy tính để đưa ra được kết quả, dựa vào đó để đánh giá hiệu quả và tính tối ưu của mô hình đã xây dựng và các thuật toán được ứng dụng trong nghiên cứu; xác định ảnh hưởng của bộ dữ liệu đưa vào với kết quả đầu ra và độ chính xác của kết quả...

55p unforgottennight09 26-10-2022 28 12   Download

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo và cụ thể hơn là học sâu nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng 4.0. Mạng noron tích chập (CNN) là một trong những mô hình mạng Học sâu phổ biến nhất hiện nay, có khả năng nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao, thậm chí tốt hơn con người trong nhiều trường hợp. Mục tiêu của bài viết, nghiên cứu lý thuyết về mô hình mạng noron tích chập tiên tiến (VGG-16), dựa trên kiến trúc VGG-16.

9p vimarissamayer 02-06-2022 49 5   Download