Danh mục
  • Giáo dục phổ thông
  • Tài liệu chuyên môn
  • Bộ tài liệu cao cấp
  • Văn bản – Biểu mẫu
  • Luận Văn - Báo Cáo
  • Trắc nghiệm Online
Kết quả từ khoá "phát hiện bất thường"
45 trang
55 lượt xem
1
55
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection giới thiệu các mô hình tuyến tính được sử dụng để phát hiện bất thường trong tập dữ liệu. Bài thuyết trình cung cấp cái nhìn tổng quan, cách áp dụng thuật toán cũng như các ví dụ minh họa cụ thể. Đây là phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong việc nhận diện dữ liệu ngoại lệ. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
hoatrongguong03
25 trang
56 lượt xem
1
56
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based anomaly detection
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based Anomaly Detection tập trung vào các phương pháp phát hiện bất thường dựa trên phân tích mật độ điểm dữ liệu. Bài thuyết trình trình bày khái niệm, kỹ thuật đánh giá mật độ và các phương pháp đề xuất có tính ứng dụng cao. Đây là hướng tiếp cận hiệu quả trong môi trường dữ liệu có phân bố không đồng đều. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
hoatrongguong03
42 trang
64 lượt xem
0
64
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection trình bày cách ứng dụng mạng nơ-ron sâu trong việc phát hiện bất thường. Nội dung bao gồm các thuật toán phổ biến, mô hình autoencoder, Anogan và các tình huống áp dụng thực tế. Đây là phương pháp hiện đại giúp tăng cường độ chính xác trong việc phân tích bất thường dữ liệu phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
hoatrongguong03
7 trang
36 lượt xem
2
36
Đánh giá hiệu quả giải trình tự gen thế hệ mới trong phát hiện bất thường di truyền ở thai có bất thường hình thái tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
Nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả của giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) trong phát hiện bất thường di truyền ở thai nhi có bất thường hình thái. Từ 1/2023 - 12/2023, những thai phụ này được chọc ối để chẩn đoán trước sinh tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, với dịch ối được phân tích ở các mức độ nhiễm sắc thể, CNV và gen.
viyamanaka
61 trang
83 lượt xem
5
83
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện bất thường phục vụ cho giám sát khu vực giới nghiêm của trường Văn Hóa I
Mục tiêu của đề tài tìm hiểu và hệ thống hóa một số kỹ thuật phát hiện bất thường dựa vào camera. Đồng thời nghiên cứu và thực nghiệm chương trình dựa vào một trong những kỹ thuật đã hệ thống hóa. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của luận văn này.
thecontrollers
65 trang
67 lượt xem
9
67
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xây dựng hệ thống phân tích log truy nhập cho phát hiện bất thường và các nguy cơ an toàn thông tin
Nội dung chính của luận văn có bố cục gồm 3 chương: Chương 1 - Tổng quan về phân tích log truy nhập; Chương 2 - Các kỹ thuật và mô hình xử lý, phân tích log truy nhập; Chương 3: Cài đặt, thử nghiệm và đánh giá. Mời các bạn cùng tham khảo!
monsterhunterer
28 trang
585 lượt xem
11
585
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu xây dựng hệ thống phân tích log truy nhập cho phát hiện bất thường và các nguy cơ an toàn thông tin
Mục đích của Luận văn này nghiên cứu sâu các phương pháp xử lý và phân tích log và ứng dụng ở Việt Nam tiếp tục thực hiện nhằm xây dựng các mô hình, hệ thống xử lý và phân tích log hiệu quả với chi phí hợp lý. Mời các bạn cùng tham khảo thông tin chi tiết!
monsterhunterer
146 trang
73 lượt xem
10
73
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
Luận án hướng tới mục tiêu nghiên cứu cải tiến phương pháp phát hiện bất thường mạng theo hướng giải quyết một số vấn đề đặt ra trên. Kết quả một số nội dung chính đã được thực hiện gồm. (i) Đã đề xuất được giải pháp cho cải tiến một số hạn chế của phương pháp học sâu NAD tiêu biểu, các thuật toán cải tiến cho phép xây dựng mô hình NAD hiệu quả hơn trong điều kiện dữ liệu của đối tượng quan sát có tính phân cụm cao. Mời các bạn tham khảo!
petsematary
14 trang
45 lượt xem
5
45
Tớm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
Luận án hướng tới mục tiêu nghiên cứu cải tiến phương pháp phát hiện bất thường mạng theo hướng giải quyết một số vấn đề đặt ra trên. Kết quả một số nội dung chính đã được thực hiện gồm. (i) Đã đề xuất được giải pháp cho cải tiến một số hạn chế của phương pháp học sâu NAD tiêu biểu, các thuật toán cải tiến cho phép xây dựng mô hình NAD hiệu quả hơn trong điều kiện dữ liệu của đối tượng quan sát có tính phân cụm cao. Mời các bạn tham khảo!
petsematary
8 trang
55 lượt xem
1
55
Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phát hiện bất thường bằng phân tích te-xơ để nhận biết xung động kinh trong dữ liệu điện não
Luận văn này giải quyết vấn đề dự báo th ời điểm chuẩn bị xảy ra cơn động kinh. Bệnh động kinh xảy ra trên 1% dân số thế giới, đặc trưng bởi những cơn động kinh tự phát. Một trong những cách ngăn ng ừa động kinh là tiêm thuốc liều cao, kéo theo phản ứng phụ không mong muốn.
tamynhan1
50 trang
88 lượt xem
6
88
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phát hiện bất thường bằng phân tích Tensor để nhận biết xung động kinh trong dữ liệu điện não
Đề tài phân tích thành công bất thường bằng phân tích tensor. Lần đầu tiên áp dụng phương pháp phân tích tensor HOSVD vào bài toán phát hiện xung động kinh. Đánh giá mô hình SVM và KNN trong phát hiện xung động kinh... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
tamynhan1
28 trang
537 lượt xem
31
537
Bài giảng Chăm sóc bà mẹ - trẻ sơ sinh trong và sau đẻ
Bài giảng Chăm sóc bà mẹ - trẻ sơ sinh trong và sau đẻ sau đây sẽ trang bị cho các bạn những kiến thức về tầm quan trọng của chăm sóc, theo dõi bà mẹ và trẻ sơ sinh trong và sau đẻ; cách thăm khám tư vấn cho sản phụ và trẻ sơ sinh trong sau đẻ; cách phát hiện yếu tố bất thường về mẹ, trẻ sơ sinh trong/sau đẻ và chuyển tuyến kịp thời.
cocacola_05
33 trang
210 lượt xem
12
210
Bài giảng Chăm sóc tiền sản - HS. Trần Thị Bạch Cúc
Chăm sóc tiền sản bao gồm việc sàng lọc, khám thai định kỳ, theo dõi, phát hiện các bất thường, cung cấp thông tin và hướng dẫn thai phụ. Và để hiểu rõ hơn về những yêu cầu trong quá trình chăm sóc tiền sản mời các bạn tham khảo bài giảng Chăm sóc tiền sản của HS. Trần Thị Bạch Cúc sau đây.
cocacola_02
5 trang
81 lượt xem
2
81
Giá đỗ ở VN chưa phát hiện bất thường
Cục trưởng Cục ATVSTP cho biết, đến thời điểm này, vẫn chưa có bằng chứng nào khẳng định giá đỗ của ta có vấn đề. Giá đỗ đã được các cơ quan chức năng tại Đức khẳng định là nguyên nhân khiến vi khuẩn E.Coli lây lan gây dịch tại các nước châu Âu. Tuy nhiên ở nước ta, ông Nguyễn Công Khẩn – Cục trưởng Cục An toàn vệ sinh thực phẩm (ATVSTP)-Bộ Y tế cho biết, đến thời điểm này, vẫn chưa có bằng chứng nào khẳng định giá đỗ của ta có vấn đề. Giá đỗ tại các...
nkt_bibo16
4 trang
41 lượt xem
3
41
Giá đỗ của ta chưa phát hiện bất thường
Giá đỗ đã được các cơ quan chức năng tại Đức khẳng định là nguyên nhân khiến vi khuẩn E.Coli lây lan gây dịch tại các nước châu Âu. Tuy nhiên ở nước ta, ông Nguyễn Công Khẩn - Cục trưởng Cục An toàn vệ sinh thực phẩm (ATVSTP)-
nkt_bibo01
10 trang
62 lượt xem
6
62
Tự khám để sớm phát hiện bất thường ở ngực
Gần đây nhiều bạn đọc thường thắc mắc làm thế nào để phát hiện một khối u trong ngực. Tuổi Trẻ Online xin giới thiệu bài viết của Bác sĩ chuyên khoa II Huỳnh Hồng Hạnh - Bệnh viện Ung Bướu TP.HCM, hướng dẫn bạn đọc cách tự khám vú.
cavienchien444

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015