Ứng dụng phương pháp SC-FDMA để giảm PAPR trong truyền dẫn không dây tốc độ cao

Trí tuệ nhân tạo - Hiện tại và tương lai

Trí tuệ nhân tạo - Artificial Intelligence (AI) được coi là nên tảng trong cuộc cách mạng 4.0. Hiện, A.I được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực của đời sống như: giáo dục, y tế, sản xuất… Và Việt Nam, đang được nhiều chuyên gia đánh giá là nơi đóng góp cho thế giới những nhà khoa học khởi nghiệp xuất sắc trong lĩnh vực này.

Phân tích xu hướng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và mạng lưới kết nối vạn vật trong quản lý giao thông

Hệ thống giao thông thông minh là một ứng dụng điển hình của sự kết hợp các khái niệm Kết nối Internet vạn vật, Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo. Ở mức cơ bản nhất, trong ngữ cảnh của Việt nam, Kết nối vạn vật thể hiện ở điểm các điện thoại di động của hành khách và người điều khiển phương hay GPS trên chính phương tiện được kết nối về trung tâm. Ngoài ra, tại các giao lộ hay các điểm quan sát, các camera được cài đặt để thu thập hình ảnh giao thông và được truyền trực tuyến về trung tâm. Với các thiết bị có tính kết nối đó, chúng ta có thể thu thập được một lượng rất lớn số liệu từ các GPS và từ các camera trên mỗi đơn vị thời gian. Vì lượng dữ liệu quá lớn, không thể phân tích hiệu quả bằng phương pháp thủ công, chúng ta phải cần đến các kỹ thuật trong Trí tuệ nhân tạo.

Nghiên cứu về Deep Learning và xây dựng ứng dụng với DeepDream

Ứng dụng của Deep Learning trong cuộc cách mạng 4.0 đã mang lại rất nhiều lợi ích trong cuộc sống. Một trong những công nghệ về Deep Learning của Google đó là DeepDream. DeepDream sử dụng mạng nơron tích chập tạo ra những ảo giác trên ảnh kết quả và mang nhiều lợi ích trong ngành mỹ thuật máy tính. Trong bài báo này, tác giả giới thiệu về Deep Learning và DeepDream và xây dựng ví dụ minh họa với DeepDream.

Nghiên cứu mạng hồi quy RNN và ứng dụng

Phương pháp DEC-SVM phân lớp dữ liệu mất cân bằng

Trong bài báo này, tác giả đã nghiên cứu thuật toán DEC-SVM điều chỉnh dữ liệu bằng cách sinh thêm phần tử cho lớp thiểu số, sau đó sử dụng kỹ thuật phân cụm để loại bỏ bớt phần tử dư thừa. Thực nghiệm cho thấy DEC-SVM có khả năng nâng cao hiệu quả phân lớp cho các bộ dữ liệu mất cân bằng.

Nghiên cứu tăng cường thực tế ảo và xây dựng ứng dụng minh họa

Nội dung nghiên cứu

Ứng dụng mạng neuron trong nhận dạng ký tự

Nội dung nghiên cứu:

Nghiên cứu và triển khai dịch vụ DFS trên windows Server 2016, ứng dụng vào quản lý dữ liệu và cân bằng tải trong hệ thống máy tính

Nội dung nghiên cứu: