Thứ hai, 20/05/2024 | 01:00
Với thực trạng cháy nổ hiện tại đồng thời qua phân tích các hệ thống cảnh báo cháy đang có trên thị trường, hệ thống nhận dạng ngọn lửa sử dụng mạng nơ-ron khi kết hợp với các hệ thống camera an ninh hứa hẹn sẽ cải thiện được nhiều thiếu sót của các hệ thống báo cháy thông thường...
Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp nâng cao chất lượng Hình ảnh não cộng hưởng từ 2D (MRI) bằng mạng nơ-ron kết hợp lọc dị hướng như một giải pháp tiền xử lý quan trọng cho việc dò tìm và nhận diện bất thường trong não bộ. Mục đích chính của bài báo nhằm tối ưu giải pháp xử lý ảnh MRI trong khử nhiễu, dò tìm, nhận diện bất thường với độ chính xác cao hơn.
Bài báo này nhằm giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp kết hợp giữa mô hình mạng nơ ron nhân tạo CNN và mô hình máy véc tơ hỗ trợ SVM nhằm xây dựng hệ thống định danh với độ chính xác cao
Bài báo này trình bày về một thuật toán nhận dạng và phân loại hạt điều trong dây truyền đóng gói và kiểm tra chất lượng sản phẩm dựa trên mạng nơ-ron tích chập YOLOv3 (phiên bản 3). Bài báo đã xây dựng một tập dữ liệu để phân loại hạt hiều tốt, hoặc bị vỡ hoặc bị sót vỏ (chưa tách hết vỏ lụa). Các kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất có khả năng nhận dạng hạt điều với độ chính xác trung bình mAP là 97,34%.
Nâng cao độ chính xác của các phương pháp dự báo năng lượng gió được xem là giải pháp chính để giải quyết vấn đề vận hành khi tích hợp chúng vào hệ thống điện. Do đó, mục tiêu của bài báo là nghiên cứu so sánh các phương pháp đã có với các phương pháp kết hợp đề xuất dùng cho dự báo năng lượng gió.
Việc xây dựng mô hình toán học sử dụng mạng nơron nhân tạo ứng dụng trong dự báo nồng độ khí mê tan là một vấn đề cấp bách trong sản xuất khai thác than hiện nay của của Việt Nam.