Nghiên cứu này đề xuất một mô hình kết hợp BERT và kiến trúc đa kênh gồm CNN và GRU. Bằng việc tận dụng ưu điểm từng mạng, hiệu suất bài toán phân tích cảm xúc trên phản hồi học viên tại Việt Nam được kỳ vọng nâng cao. Trong đó, mô hình tập trung cả hai nhiệm vụ phân loại (chủ đề và cực cảm xúc), hỗ trợ đo lường sự hài lòng cụ thể. Đồng thời, khả năng chống mất cân bằng của mô hình được chú trọng nhằm khai thác hiệu quả các bộ dữ liệu sẵn có, giúp tiết kiệm thời gian và tài chính.

Bài viết này giới thiệu kết quả xác định hiệu suất của mô hình GRU khi lựa chọn các thông số nêu trên khác nhau. Dữ liệu đầu vào của mô hình là thành phần tọa độ theo phương thẳng đứng của trạm CORS HYEN trong khoảng thời gian từ 10/8/2019 đến 18/3/2022, là kết quả của việc phân tích dữ liệu GNSS thu nhận được tại trạm này bằng phần mềm Gamit/Globk.

Dự báo bức xạ mặt trời chính xác là yếu tố kỹ thuật quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất các hệ thống điện mặt trời. Bài viết này đánh giá hiệu suất của ba mô hình học máy tiên tiến là Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Long Short-Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU) trong việc dự báo bức xạ mặt trời.

Nhằm giúp bạn hệ thống kiến thức văn học hiệu quả cũng như giúp bạn rèn luyện và nâng cao khả năng viết bài văn nghị luận chuẩn bị cho kì thi HK1 sắp diễn ra, TaiLieu.VN chia sẻ đến bạn "Đề minh họa cho kì thi tốt nghiệp THPT từ năm 2025 môn Ngữ văn có đáp án - Bộ GD&ĐT", cùng tham khảo và luyện tập với đề thi để làm quen với cấu trúc ra đề cũng như tích lũy kinh nghiệm khi làm đề thi bạn nhé! Chúc các bạn thi tốt!