» Từ khóa: kỹ thuật mạng

Kết quả 37-41 trong khoảng 41

Cải tiến mạng YOLOv11 để phát hiện nhiễu tần số vô tuyến trong dữ liệu Sentinel-1A Level1

Nghiên cứu cải tiến YOLOv11 phát hiện nhiễu RFI trong ảnh Sentinel-1A bằng Attention Module (SA, ECA, GAM, ResCBAM), tăng độ chính xác và tốc độ.

10 p cntp 25/08/2025 4 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Kỹ thuật viễn thông, Nhiễu tần số vô tuyến, Mô hình học sâu, Mạng YOLOv11 cải tiến, Dữ liệu Sentinel-1A
Thiết kế bộ ghép kênh kết hợp hai bước sóng và hai mode trên cùng một chip quang tử silicon

Bài viết đề xuất một thiết bị có khả năng kết hợp đồng thời hai kỹ thuật ghép kênh theo bước sóng (WDM) và ghép kênh theo mode (MDM) dựa trên nền vật liệu SOI (Silicon on Insulator). Cấu trúc thiết kế này mở ra một hướng nghiên cứu mới kết hợp giữa kỹ thuật WDM và MDM để tăng dung lượng kênh truyền cho hệ thống thông tin quang trên chip.

12 p cntp 25/08/2025 4 0

Từ khóa: Thiết kế bộ ghép kênh, Chip quang tử silicon, Hệ thống thông tin quang trên chip, Kỹ thuật ghép kênh phân chia theo bước sóng, Mạng viễn thông quang
Bài giảng Kỹ thuật lập trình - Chương 3: Hằng, biến và mảng

Bài giảng Kỹ thuật lập trình - Chương 3 trình bày về: kiểu dữ liệu (nguyên thủy, tham chiếu), biến, hằng, kiểu enum, mảng, hàm, chương trình, mảng tự động, biến tĩnh, mảng tĩnh.

94 p cntp 21/07/2025 14 0

Từ khóa: Bài giảng Kỹ thuật lập trình, Kiểu dữ liệu, Lập trình Java, Dữ liệu nguyên thủy, Biến và Mảng
ChatGPT và marketing: Phân tích phản ứng của công chúng thông qua mạng xã hội Twitter

Nghiên cứu này phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến lĩnh vực Marketing, đặc biệt sau sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022. Bằng cách khai thác dữ liệu từ hơn 450.000 tweet về AI và Marketing, nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình hóa chủ đề (CTM) để đánh giá phản ứng của công chúng trước và sau khi triển khai ChatGPT, từ năm 2021 đến...

14 p cntp 21/07/2025 12 0

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Mạng xã hội Twitter, Phản ứng công chúng, Truyền thông kỹ thuật số, Dữ liệu người dùng
Sử dụng kỹ thuật học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phát hiện các cuộc tấn công xâm nhập máy tính qua mạng Internet

Bài viết này giới thiệu một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng áp dụng phương pháp học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network ANN) và đa lớp (Multi-layers Perceptron- MLP). Các phương pháp đánh giá mô hình cho thấy rằng giải pháp được đề xuất hoạt động hiệu quả.

11 p cntp 21/04/2025 36 0

Từ khóa: An ninh mạng, Kỹ thuật học sâu, Mạng nơ-ron nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Phương pháp học sâu

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG THƯƠNG TP. HỒ CHÍ MINH

Địa chỉ: 140 Lê Trọng Tấn, P. Tây Thạnh, Q. Tân Phú, Tp. HCM
Điện thoại:0283 8163 318 - Email: infor@hufi.edu.vn - Website: https://huit.edu.vn

Phát triển bởi Thư viện số