Lập trình hướng đối tượng - Bài tập thực hành tuần 3 hướng dẫn người học thao tác xử lý chuỗi, sử dụng cấu trúc vector và đọc ghi dữ liệu từ tập tin. Bài giảng kết hợp nhiều kiểu dữ liệu khác nhau để hình thành chương trình hoàn chỉnh. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Quyết định số 1246/QĐ-BLĐTBXH về việc ban hành danh mục cơ sở dữ liệu ngành lao động - thương binh và xã hội; Căn cứ Luật Công nghệ thông tin ngày 29 tháng 6 năm 2006; Căn cứ Nghị định số 62/2022/NĐ-CP ngày 12 tháng 9 năm 2022 của Chính phủ quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội;

Bài giảng Tin học đại cương: Phần 4.1 cung cấp cho người học những kiến thức như: làm việc với tập tin workbook; nhập và trình bày dữ liệu; xử lý ô, cột, dòng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các lý thuyết đã có để phân tích, đánh giá về các tính chất, các luật rút gọn, chuyển đổi cú pháp đối với ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam. Dựa trên các cơ sở lý thuyết và các phân tích, đánh giá sẽ nghiên cứu cài đặt thực nghiệm các thuật toán rút gọn, chuyển đổi cú pháp này và xây dựng phần mềm hỗ trợ rút gọn và chuyển đổi cú pháp ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam. Mời các bạn cùng tham khảo!

Đề tài nghiên cứu phương pháp đánh chỉ số dựa trên phương pháp R-tree đế nhằm tăng hiệu quả các truy vấn Xpath trên dữ liệu XML, thông qua dữ liệu trung gian được chuyển đổi về dạng tọa độ số của các tags. Dữ liệu XML mục tiêu là từ một tài liệu XML tin sinh học, sử dụng phương pháp chuyển đổi dữ liệu văn bản có cấu trúc XML về dữ liệu dạng số mà biểu diễn được trên không gian 2 chiều (có thể mở rộng lên nhiều chiều).

Đề tài nghiên cứu phương pháp đánh chỉ số dựa trên phương pháp R-tree đế nhằm tăng hiệu quả các truy vấn Xpath trên dữ liệu XML, thông qua dữ liệu trung gian được chuyển đổi về dạng tọa độ số của các tags. Dữ liệu XML mục tiêu là từ một tài liệu XML tin sinh học, sử dụng phương pháp chuyển đổi dữ liệu văn bản có cấu trúc XML về dữ liệu dạng số mà biểu diễn được trên không gian 2 chiều (có thể mở rộng lên nhiều chiều).

Học máy suốt đời (Lifelong Machine Learning: LML) là một tiếp cận học máy liên tục, trích chọn và lưu giữ tri thức từ quá khứ để sử dụng khi giải quyết các bài toán học mới. Học thế giới mở, một dạng của học máy suốt đời, có năng lực phát hiện các trường hợp chưa từng thấy để hình thành các bài toán mới.

Luận án tập trung đề xuất một số giải pháp nhận dạng thực thể cho dữ liệu văn bản tiếng Việt và dữ liệu văn bản y sinh tiếng Anh. Các giải pháp tập trung vào vấn đề kết hợp các mô hình học máy cũng như các tri thức nguồn liên quan đến miền dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả đầu ra đối với các bài toán.

Trong luận văn, Tác giả cũng đã lựa chọn bộ phân lớp Maximum Entropy để cài đặt và thử nghiệm, đồng thời ứng dụng vào hệ thống tự động phân tích dữ liệu truyền thông xã hội trực tuyến phục vụ quản lý và hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực đào tạo cho Đại học Quốc gia Hà Nội.

Luận văn tập trung vào tìm hiểu các mô hình học máy có giám sát phổ biến, được ứng dụng trong bài toán phân lớp quan điểm người dùng cho dữ liệu văn bản thu được từ các kênh truyền thông xã hội. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Luận văn có cấu trúc gồm 4 chương giới thiệu tổng quan về máy học suốt đời và học máy thế giới mở, mô hình phân lớp văn bản thế giới mở dựa trên kỹ thuật học sâu, mô hình ứng dụng phân lớp thế giới mở dựa trên kỹ thuật học sâu cho chuẩn hóa thực thể tên bệnh,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chương 2 trình bày về các dạng dữ liệu Multimedia. Nội dung cụ thể trong chương này gồm có: Các dạng dữ liệu truyền thống (văn bản, số liệu,...), âm thanh (tiếng ồn, âm nhạc, tiếng nói…), hình ảnh tĩnh (đồ họa, ảnh,...), ảnh động (animation, video,...).

Luận án "Học máy dựa trên đồ thị trích chọn quan hệ ngữ nghĩa" tập trung vào bài toán nhận dạng thực thể với hai loại dữ liệu thuộc hai ngôn ngữ khác nhau là các thực thể thuộc dữ liệu văn bản tiếng Việt và các thực thể thuộc dữ liệu văn bản y sinh học, nhằm đề xuất giải pháp và xây dựng thực nghiệm cho việc nhận dạng các loại thực thể thuộc hai miền dữ liệu trên. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng "Chương 1: Các khái niệm cơ bản" phần tiếp theo trình bày các kiến thức phần Các kiểu dữ liệu bao gồm: Văn bản (text), đồ họa và ảnh động (vector animation), âm thanh (Digital Audio), ảnh số (Digital Image), video số (Digital Video). Hi vọng đây sẽ là một tài liệu tham khảo hữu ích dành cho các bạn sinh viên ngành Công nghệ thông tin dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Bài giảng "Tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện - Phần 1: Dữ liệu văn bản" cung cấp cho sinh viên các kiến thức: Giới thiệu chung, biểu diễn văn bản, đánh chỉ mục (chỉ số hóa) (indexing), tìm kiếm văn bản (retrieving), phản hồi thích đáng (relevance feedback), đánh giá hiệu năng. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Ngày nay sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, đặc biệt là sự ra đời của Internet đã đưa con người lên một tầm cao mới. Sự việc đó dẫn đến bùng nổ thông tin làm cho những nhà quản lý rơi vào tình trạng “ngập lụt thông tin" trong đó một lượng thông tin, tri thức có ích bị che dấu. Khai phá dữ liệu trong đó có lĩnh vực khai phá dữ liệu văn bản là một lĩnh vực khoa học liên ngành mới xuất hiện gần đây nhằm đáp ứng nhu cầu này. Nhiều...

Microsoft Smartphone mở rộng khái niệm điện thoại di động, cung cấp khả năng thoại và dữ liệu trong một thiết bị, là nỗ lực mới nhất của Microsoft nhằm thâm nhập thị trường di động. Mặc dù chậm chân hơn so với các đối thủ Symbian và Java trong lĩnh vực phần mềm cho điện thoại di động (tham khảo bài 'Thế giới di động: miền đất hứa cho Java' - TGVT A 12/2003, tr.86), nhưng với tiềm lực hùng mạnh và người 'cầm trịch' kiệt xuất Bill Gates, Microsoft có đủ khả năng làm thay đổi 'trật tự' trên...