Bài viết nghiên cứu phát triển mô hình AI (ResNet) nhận diện ngoại tâm thu thất trên ECG nhịp xoang, độ nhạy >80%, đặc hiệu >90%, F1 >85% trên MIT-BIH, AHA, ESC.

Bài viết nghiên cứu ứng dụng học sâu (MobileNetV3, InceptionV3, VGG19) nhận diện bệnh lá sầu riêng với độ chính xác cao (95.87% với VGG19). Hỗ trợ phát hiện bệnh sớm.

Đề tài nghiên cứu hướng đến việc xây dựng mô hình huấn luyện và triển khai mô hình trên nền tảng Web , cho phép nhận diện khuôn mặt từ các ảnh thư viện, từ ảnh chụp và nhận diện thời gian thực (realtime), dự đoán tên của sinh viên với tốc độ nhận diện và độ chính xác cao và đưa ra thông tin của sinh viên đó.

Bài viết trình bày nghiên cứu ứng dụng mô hình BiLSTM-CRF nhận diện thực thể trong y học cổ truyền Hán Việt, đạt F1-score 0.8364. Góp phần bảo tồn và số hóa di sản y học.

Bài viết trình bày nghiên cứu ELECTRA-NER-Vietnamese-Medical: Mô hình nhận diện thực thể y tế tiếng Việt, tập trung bệnh học, F1 đạt 90%. Mở rộng thực thể, cải thiện hiệu suất.

Bài viết trình bày nghiên cứu nhận diện đặc điểm ngôn ngữ văn bản AI so với văn bản người viết, đánh giá công cụ phát hiện. GPTZero hiệu suất cao nhất.

Nghiên cứu phân tích rủi ro quy trình eKYC tại Ngân hàng Shinhan Việt Nam, đề xuất giải pháp hoàn thiện để nâng cao bảo mật và hiệu quả.

Bài giảng "Quản lý an toàn hàng không: Chương 3 - Quản trị rủi ro an toàn" trình bày về quản trị rủi ro an toàn, tập trung vào nhận diện mối nguy hiểm và đánh giá rủi ro. Mô hình rủi ro và ví dụ minh họa được cung cấp.

Bài viết trình bày nghiên cứu công cụ tự động hóa xử lý tài liệu Hán-Nôm bằng AI, phát hiện 85.41%, nhận diện 41.23%, góp phần bảo tồn di sản văn hóa Việt Nam.

Tài liệu phân tích Vietnam Airlines trong việc xây dựng thương hiệu chuyên nghiệp, hiện đại, đậm bản sắc Việt. Biểu tượng Bông sen vàng, logo, slogan thể hiện tầm vóc quốc gia.

Đồ án xây dựng ứng dụng học tập thông minh trên Android, dùng AI & OCR, giúp số hóa tài liệu, tóm tắt, ôn tập, cá nhân hóa việc học.

Bài viết phân tích Hợp đồng thông minh (HĐTM) tại Việt Nam, so sánh với hợp đồng truyền thống và điện tử, nêu bật ưu điểm và vấn đề pháp lý.

Bài viết giới thiệu mô hình "Nhận diện thương hiệu BIVN", gồm 5 bước từ định vị đến bảo vệ hình ảnh. Các yếu tố truyền thông nhận diện bao gồm hình ảnh, âm hiệu, mùi hiệu, nội dung, kỹ thuật thiết kế và kênh truyền thông.

Bài viết về xây dựng hệ thống nhận diện thương hiệu (HTND) cho doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam, nhấn mạnh vai trò, cách xây dựng hệ thống nhận diện thương hiệu chuyên nghiệp, hiệu quả.

Luận án nghiên cứu CDI nhận diện, cảnh báo hạn hán tại Ninh Thuận, Bình Thuận, đồng thời ứng dụng AI, mô hình học máy (BPNN, GA) nâng cao dự báo.

Nghiên cứu về quá trình phát triển của chế độ kế toán Việt Nam qua các thời kỳ, nhóm tác giả nhận thấy mặc dù chế độ kế toán tài sản cố định hiện nay đã có nhiều thay đổi, hoàn thiện hơn rất nhiều so chế độ kế toán các thời kỳ trước đó nhưng vẫn còn tồn tại những hạn chế chưa được khắc phục.

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Multi-label classification of enzyme substrates trình bày ứng dụng kỹ thuật phân loại đa nhãn trong nhận diện cơ chất của enzyme. Bài thuyết trình trình bày tổng quan bài toán, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Đây là một ứng dụng tiềm năng trong nghiên cứu sinh học và hóa sinh. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Tham khảo “Đề thi học kì 1 môn Tiếng Việt lớp 1 năm 2024-2025 có đáp án - Trường TH Xã Thanh Hưng, Điện Biên” để giúp các em làm quen với cấu trúc đề thi, đồng thời ôn tập và củng cố kiến thức căn bản trong chương trình học. Tham gia giải đề thi để ôn tập và chuẩn bị kiến thức và kỹ năng thật tốt cho kì thi sắp diễn ra nhé!

“Đề thi học kì 1 môn Tiếng Việt lớp 1 năm 2024-2025 có đáp án - Trường TH Xã Thanh Chăn, Điện Biênh” là tài liệu hữu ích giúp các em ôn tập cũng như hệ thống kiến thức môn học, giúp các em tự tin đạt điểm số cao trong kì thi sắp tới. Mời các em cùng tham khảo đề thi.