http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/9762 Thu, 09 Apr 2026 00:37:11 GMT 2026-04-09T00:37:11Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24585 Title: Tích hợp mạng kim tự tháp đặc trưng Song hướng vào kiến trúc Yolo trong nhận diện phương tiện giao thông Authors: Ngô, Trường An Abstract: Sự gia tăng nhanh của phương tiện giao thông đô thị đặt ra yêu cầu về các hệ thống giám sát thông minh có khả năng phát hiện phương tiện chính xác và thời gian thực. Tuy nhiên, môi trường giao thông phức tạp với mật độ cao, đối tượng chồng lấn và kích thước không đồng đều khiến nhiều mô hình phát hiện hiện nay, bao gồm YOLO, chưa đạt hiệu quả tối ưu. Description: 72 tr. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24585 2026-01-01T00:00:00Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24583 Title: Xây dựng hệ thống hỏi đáp về chương trình đào tạo tại trường Đại học Bách khoa dựa trên đồ thị tri thức Authors: Nguyễn, Phước Lộc Abstract: Tư vấn học vụ là một nhiệm vụ thiết yếu trong môi trường giáo dục đại học, tuy nhiên các phương pháp tra cứu truyền thống hoặc chatbot dựa trên dữ liệu văn bản thô (Standard RAG) thường gặp khó khăn trong việc xử lý các ràng buộc logic phức tạp và dễ gây ra hiện tượng "ảo giác" thông tin. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu đề xuất một hệ thống Hỏi - Đáp dựa trên Đồ thị tri thức (Graph-QA) dành riêng cho việc tư vấn chương trình đào tạo tại trường Đại học Bách khoa. Description: 005.75 NG527L; 101 tr. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24583 2026-01-01T00:00:00Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24580 Title: Nghiên cứu và phát triển mô hình cho bài toán phân đoạn ảnh y tế Authors: Đinh, Minh Toàn Abstract: Phân đoạn hình ảnh y tế là một nhiệm vụ quan trọng hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng và lập kế hoạch điều trị. Lĩnh vực này đã được cách mạng hóa cả về lý thuyết và thực tiễn nhờ việc sử dụng học sâu, đặc biệt là U-Net và các biến thể của nó Description: 006.36 Đ312T; 62 tr. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24580 2026-01-01T00:00:00Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/23737 Title: Nhận dạng hoạt động dựa trên cảm biến quán tính và học sâu Authors: Trần, Văn Khánh Abstract: Nghiên cứu này giới thiệu ba mô hình học sâu sáng tạo - MSRLSTM, MSRLSTM-Refined, và MSR MultiHeadAttention - được thiết kế cho bài toán HAR và phát hiện té ngã bằng cách sử dụng dữ liệu từ cảm biến đo lường quán tính (IMU) trong bộ dữ liệu UP-Fall Detection. Bằng việc kết hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN), residual learning, và multi-head attention, các mô hình này có khả năng nắm bắt hiệu quả các đặc trưng không gian – thời gian phức tạp trong dữ liệu cảm biến đa phương thức. K Description: 74 tr. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/23737 2025-01-01T00:00:00Z