Search

Current filters:



Current filters:



Search Results

Results 1-10 of 15 (Search time: 0.014 seconds).
  • Authors: Bộ Giáo dục và Đào tạo;  Advisor: -;  Co-Author: - (2023)

    Với hình thức tổ chức trình bày tham luận có tương tác giữa các diễn giả và đại biểu tham dự, ngoài phiên khai mạc và bế mạc, Hội thảo sẽ tập trung thảo luận về các nhóm vấn đề liên quan đến các chính sách nâng cao chất lượng chuyên môn học thuật, đổi mới quản trị đại học theo hướng đẩy mạnh thực hiện tự chủ đại học, tăng cường nguồn lực đầu tư, phát triển đội ngũ giảng viên và thực hiện xã hội hóa giáo dục đại học.

  • Authors: Bộ Giáo dục và Đào tạo;  Advisor: -;  Co-Author: - (2023)

    Nội dung các tham luận nhìn chung bám sát chủ đề trọng tâm với nhiều góc nhìn khác nhau về chất lượng, những nhân tố tác động đến chất lượng, quản lý chất lượng giáo dục đại học; đặc biệt là những khó khăn, vướng mắc trong thực tiễn và khuyến nghị, đề xuất giải pháp hoàn thiện thể chế, chính sách nhằm thúc đẩy, nâng cao chất lượng giáo dục đại học.

  • Authors: Nguyễn Thị, Ngọc; Nguyễn Văn, Cường;  Advisor: Nguyễn Văn, Thiệu;  Co-Author: - (2023)

    Time Series Analysis & Forecasting là 1 lớp mô hinh quan trọng trong thống kê,kinh tế lượng và machine learning. Sở dĩ chúng được gọi lớp mô hình này là chuỗi thời gian (time series) là vì mô hình được áp dụng trên các chuỗi đặc thù có yếu tố thời gian. Một mô hình chuỗi thời gian thường dự báo dựa trên giả định rằng các qui luật trong quá khứ sẽ lặp lại ở tương lai. Do đó xây dựng mô hình chuỗi thời gian là chúng ta đang mô hình hóa mối quan hệ trong quá khứ giữa biến độc lập(biến đầu vào) và biến phụ thuộc (biến mục tiêu). Dựa vào mối quan hệ này để dự đoán giá trị trong tương lai của biến phụ thuộc. Do là dữ liệu chịu ảnh hưởng bởi tính chất thời gian nên chuỗi thời gian thường xuất hiện những qui luật đặc trưng như: yếu tố chu kỳ, mùa vụ và yếu tố xu hướng.Đây là những đặc trưn...

  • Authors: Bùi Huy, Bách; Lê Toàn, Đức; Nguyễn Minh, Hiếu;  Advisor: Lương Văn, Thiện;  Co-Author: - (2023)

    Đã bao giờ bạn muốn đi chơi mà không biết nên đến chỗ nào? Đã bao giờ bạn đi du lịch mà không biết bắt đầu từ đâu? Đã bao giờ bạn muốn đi đến sự kiện nào mà không biết liệu nó có mở cửa hay không? Đã bao giờ bạn muốn tìm hiểu về một địa danh nào đó mà lại không có hướng dẫn viên du lịch? Bạn có thể tìm thấy những thứ này qua rất nhiều trang review, bài đánh giá, .. nhưng chưa có một trang nào tổng hợp được nó và thấu hiểu được những điều đó,nhóm đã quyết định xây dựng dự án Trjp - một cầm nang du lịch chứa thông tin về các sự kiện, địa danh, ...

  • Authors: Bùi Huy Quyền, Anh; Trịnh Gia, Khiêm; Lê Hoàng Ngọc, Tú;  Advisor: Nguyễn Văn, Thiệu;  Co-Author: - (2023)

    Dự báo chuỗi thời gian trong tương là một bài toán đã và đang được ứng dụng rất nhiều trên thế giới vào những năm gần đây. Từ nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, giá cổ phiếu, Bitcoin ….v.v đã được áp dụng dự báo chuỗi thời gian cho tương lai bởi các dữ liệu có sẵn của quá khứ, hay những dữ liệu có thời gian bất thường. Dự đoán chuỗi thời gian cho tương lai aps dụng Machine Learning đã giúp rất nhiều cho doanh nghiệp về thị trường chứng khoán.. hay về dự báo thời tiết có tỉ lệ chính xác cao. Việc ứng dụng mô hình Neural Network cho bài toán này đã và đang được các nhà nghiên cứu khoa học hay những doanh nghiệp công nghệ triển khai nghiên cứu những mô hình cho ra những kết quả tốt nhất và áp dụng vào thực tế. Việc dùng mô hình Neural Network giúp cho việc dự báo cho bài toán có độ chính xác ...