- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Kinh tế (1388 )
- Điện - Điện tử (1293 )
- Kiến trúc - Xây dựng (927 )
- Hàng hải (305 )
- Cơ khí (1232 )
- Công nghệ thông tin (1412 )
- Quy chuẩn - Tiêu chuẩn (253 )
- Văn bản - Biểu mẫu (19 )
- Luận văn - Luận án (841 )
- Đề tài nghiên cứu khoa học (37 )
- Tiếng Anh (198 )
- Môn học đại cương (359 )
- GDQP - Lý luận chính trị (542 )
- Tài liệu tham khảo khác (310 )
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Kinh Doanh Marketing (39320)
- Kinh Tế - Quản Lý (30571)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (123435)
- Tài Chính - Ngân Hàng (23744)
- Công Nghệ Thông Tin (56521)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (9738)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (44193)
- Khoa Học Tự Nhiên (27343)
- Khoa Học Xã Hội (43227)
- Luật - Kinh tế luật (6560)
- Văn Hoá - Thể thao - Du Lịch (71283)
- Y - Dược - Sức Khoẻ (83234)
- Nông - Lâm - Thuỷ sản (16418)
- Luận Văn - Báo Cáo (217024)
- Tài Liệu Phổ Thông (244133)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: nghiên cứu Tri tuệ nhân tạo
Kết quả 1-3 trong khoảng 3
-
Bài viết nghiên cứu ứng dụng Yolov8 phát hiện dấu "Mật" trong tài liệu số, hỗ trợ bảo vệ BMNN. Đạt độ chính xác cao, xử lý nhanh, phù hợp thực tế.
10 p tgtls 24/08/2025 17 0
Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Thị giác máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Bảo vệ thông tin, Mô hình yolov8
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Lê Thanh Hương
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo”, một môn cơ sở chuyên ngành trong chương trình đào tạo cử nhân tin học, ngoài mục đích xây dựng nhiều bài giảng trên một khung chương trình đào tạo, mà còn giúp cho sinh viên có tài liệu học tập phù hợp với hoàn cảnh thực tế. Nội dung bài giảng bao gồm: Chương 1 Tổng quan; Chương 2 - Tác tử thông minh; Chương 3 -...
44 p tgtls 20/04/2025 105 0
Từ khóa: Bài giảng Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học về trí não, Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, Công nghệ thông tin, Kỹ thuật lập trình
-
Dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh bằng phương pháp XGBoost
Nghiên cứu "Dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh bằng phương pháp XGBoost" sử dụng một mô hình học máy XGBoost để dự đoán độ bền liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh. Một bộ dữ liệu bao gồm 218 mẫu thí nghiệm đã được thu thập từ các tài liệu hiện có để xây dựng mô hình...
8 p tgtls 26/11/2024 106 0
Từ khóa: Bài viết nghiên cứu khoa học, Cường độ liên kết, Cốt thép bị ăn mòn, Học máy, Mô hình XGBoost, Trí tuệ nhân tạo
Phát triển bởi Thư viện số
