Search

Current filters:

Current filters:

Search Results

Results 1-5 of 5 (Search time: 0.003 seconds).
  • <<
  • 1
  • >>
    • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học
    Authors: Đặng, Bùi Nhật Lê;  Advisor: Phan, Đức Anh;  Co-Author: - (2024)

    "Hiện nay, năng lượng mặt trời là một trong những loại năng lượng sạch được sử dụng rộng rãi nhất. Quá trình hấp thụ bức xạ quang phổ mặt trời đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc tận dụng nguồn năng lượng này. Chúng tôi đã sử dụng phần mềm CST để thiết kế và mô phỏng sự hấp thụ của hệ hai lớp vật liệu TiN dựa trên cấu trúc vòng nano trong phạm vi bước sóng 200 – 3000 nm. Các tính toán mô phỏng cho thấy cấu trúc được thiết kế thể hiện độ hấp thụ trung bình 93% và tỷ lệ năng lượng hấp thụ trong bức xạ quang phổ AM1.5 có thể đạt tới 95,5%, với độ hấp thụ duy trì cho đến góc tới 40°. Sự phân bố điện trường và từ trường cho thấy độ hấp thụ cao được tạo ra bởi hiện tượng cộng hưởng plasmonic giữa các cấu trúc nano, bởi các cơ chế giam giữ và hấp thụ ánh sáng khác nhau. Đồng thời, ...
    • Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận dạng cử chỉ bàn tay người
    Authors: Trần, Hồng Thu;  Advisor: Mai, Xuân Tráng;  Co-Author: - (2024)

    - Xây dựng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận dạng cử chỉ bàn tay người sử dụng YOLOv8 và VGG-16 từ đó kết hợp triển khai một ứng dụng web sử dụng Python Flask. Ứng dụng sẽ cho phép người dùng tải lên ảnh chứa các cử chỉ tay. Sau đó ảnh sẽ được xử lý thông qua hai mô hình học máy là model YOLOv8 để nhận diện vùng tay và model VGG16 để phân loại cử chỉ tay, từ đó cho ra kết quả chính xác nhất
    • Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
    Authors: Vũ, Tuấn Huy;  Advisor: Lương, Văn Thiện;  Co-Author: - (2024)

    "- Xây dựng phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện và đếm phương tiện giao thông sử dụng YOLOv8x và ByteTrack, từ đó kết hợp thuật toán đếm để phân loại và xác định lưu lượng từng loại xe tại các góc quay và địa điểm khác nhau như nút giao/mặt cắt, xác định thời gian chờ đèn của các phương tiện giao thông trong 1 vùng xác định. - Các bước cần thực hiện là thu thập dữ liệu, phân tích xử lý dữ liệu, sử dụng YOLOv8x và ByteTrack đào tạo mô hình, viết xác định thuật toán đếm phương tiện, xây dựng ứng dụng và đánh giá kết quả"
    • Xây dựng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện và đếm phương tiện giao thông
    Authors: Phạm, Ngọc Việt;  Advisor: Lương, Văn Thiện;  Co-Author: - (2024)

    Xây dựng website demo chương trình nhận diện và đếm các loại phương tiện giao thông, tập chung vào việc xây dựng, tạo và phân tích tập dữ liệu loại phương tiện giao thông. Kết hợp fine-tuning yolov8x, bytetrack và thuật toán đếm để đo lưu lượng phương tiện đi qua.