- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Tìm hiểu thuật toán MMC và MMDT trên bảng quyết định đa trị
Trình bày tổng phân lớp dữ liệu, Ứng dụng phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định, mô tả thuật toán xây dựng cây quyết định đơn trị dựa vào phương pháp Hunt làm tư tưởng chủ đạo. Nghiên cứu thuật toán MMC và MMDT với việc trình bày tổng quan về bảng dữ liệu đa trị, cây quyết định đa trị, cách dự đoán một dữ liệu đa trị mới,...
6 p husc 20/06/2016 316 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Dữ liệu đa trị, THuật toán MMDT, Bài toán hỗ trợ, Mô phỏng ứng dụng, Độ tương tự nhãn, Thuật toán xây dựng, Phân lớp dữ liệu
Tìm hiểu kỹ thuật phân lớp SVM và ứng dụng vào việc chọn bài đăng trong Tạp chí Khoa học
Nghiên cứu tổng quan về quá trình khai phá dữ liệu, các phương pháp phân lớp dữ liệu và kỹ thuật phân lớp SVM. Tìm hiểu lý thuyết toán tối ưu và sử dụng các thuật toán thích hợp cho ứng dụng kỹ thuật phân lớp SVM vào việc lựa chọn bài đăng trong Tạp chí Khoa học mang tính khách quan và chính xác cao. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa...
6 p husc 20/06/2016 310 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Cây quyết định, Bài toán đối ngẫu, Quy hoạch trơn lồi, Công cụ Weka
Nghiên cứu thuật toán MFCI về việc cập nhật tập mục phổ biến đóng.
Tìm hiểu về tập mục phổ biến đóng, các tính chất của tập mục phổ biến đóng. Từ đó nghiên cứu thuật toán MFCI về việc cập nhật tập mục phổ biến đóng.Cài đặt thuật toán MFCI về việc cập nhật tập mục phổ biến đóng và đưa ra một số nhận xét về thuật toán MFCI. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email:...
5 p husc 01/06/2016 249 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Khai phá tri thức, Luật kết hợp, Tập mục phổ biến, Thuật toán
Tìm hiểu mô hình cơ sở tri thức đa trị dựa vào chương trình datalog đa trị.
Tìm hiểu cú pháp và ngữ nghĩa của chương trình Datalog mờ, định giá truy vấn chương trình Datalog mờ. Từ chương trình Datalog mờ mở rộng thành chương trình Datalog đa trị, đi tìm cú pháp và ngữ nghĩa của chương trình Datalog đa trị. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
6 p husc 01/06/2016 303 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Chương trình Datalog, Datalog mờ, Datalog đa trị, Giá trị trực cảm, Giá trị khoảng, Tri thức đa trị, Thuật toán kết nối, Tri thức nền, Thuật toán hợp nhất
Tìm hiểu về Crowdsourcing trong khai phá dữ liệu.
Ứng dụng phân cụm dữ liệu, bài toán phân cụm dữ liệu, các kiểu dữ liệu và các phép đo độ tương tự để ứng dụng Crowdsourcing trong phân cụm dữ liệu. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
5 p husc 01/06/2016 230 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Các kiểu dữ liệu, Lặp dữ liệu, Thuật toán xấp xỉ, Thuật toán hai tầng
Nghiên cứu mô hình Markov cho bài toán nhận dạng
Giới thiệu tổng quan về nhận dạng, các mô hình Markov, mô hình trường ngẫu nhiên Markov cho bài toán nhận dạng. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
7 p husc 01/06/2016 264 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Phép thử, Biến cố, Biến ngẫu nhiên, Hàm mật độ, Mô hình Markov, Bài toán nhận dạng, Tham số mô hình, Chương trình mô phỏng
Nghiên cứu việc chuyển đổi mô hình TimeER sang OWL ONTOLOGY.
Trình bày phương pháp chuyển đổi mô hình EER sang OWL-ontology để xây dựng ứng dụng minh họa, trình bày kết quả minh họa và kết quả cài đặt công cụ TimeER2OWL. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
7 p husc 01/06/2016 314 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Web ngữ nghĩa, Lớp cha, Lớp con, Chuyên biệt hóa, Dữ liệu thời gian, Mô hình TimeER, Xây dựng ontology, Ngôn ngữ RDF, Dữ liệu vào, Dữ liệu ra, Phân tích bài toán
Nghiên cứu một số thuật toán khai phá tập mục lợi ích cao.
Mô phỏng và đánh giá các thuật toán. Để trình bày về cách tổ chức dữ liệu, cách xây dựng thuật toán, trực quan về chương trình mô phỏng và so sánh đánh giá các thuật toán trên hai bộ dữ liệu cụ thể. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
5 p husc 01/06/2016 273 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Thuật toán, Luật kết hợp, Khai phá tập mục
Hệ hỗ trợ quyết định và ứng dụng trong thương mại điện tử.
Trình bày phương pháp đưa ra các gợi ý giúp người sử dụng có những quyết định lựa sản phẩm phù hợp trong lĩnh vực EC thông qua việc sử dụng thuật giải di truyền. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
5 p husc 31/05/2016 425 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Thương mại điện tử, Giao dịch EC, Giải thuật di truyền, Thuật toán di truyền, Mô tả dữ liệu, Mã hóa dữ liệu, Mô tả hệ thống.
Nghiên cứu và xây dựng hệ thống tích hợp thông tin cá nhân dựa trên công nghệ Web ngữ nghĩa.
Hệ thống quản lý thông tin cá nhân theo tiếp cận Web ngữ nghĩa. Cách biểu diễn thông tin bằng RDF và OWL. Truy vấn thông tin cá nhân bằng ngôn ngữ SPARQL. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
10 p husc 27/05/2016 259 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Web ngữ nghĩa, Mô hình dữ liệu RDF, Phân cấp lớp, Phân cấp thuộc tính, Ngôn ngữ RDF, Toán tử tập hợp, Lớp liệt kê, Lớp rời nhau, Khung ứng dụng.
Xấp xỉ khái niệm cho hệ thống thông tin trong logic mô tả.
Mô phỏng hai chiều và tính bất biến đối với mô phỏng hai chiều trên một lớp các logic mô tả thông qua ngôn ngữ và ngôn ngữ con. Với lớp các logic mô tả lớn hơn, các khái niệm, định nghĩa, định lý, bổ đề và hệ quả được phát triển dựa trên kết quả của Các định lý, bổ đề trong chương này cũng đã được trình bày và chứng minh một cách...
5 p husc 27/05/2016 272 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Logic mô tả, Biểu diễn tri thức, Ngôn ngữ logic, Mô phỏng hai chiều, Thông tin truyền thống, Tập xấp xỉ, Thuật toán xấp xỉ.
Nghiên cứu rừng quyết định ngẫu nhiên cho phân loại đối tượng.
Tập trung nghiên cứu và áp dụng rừng quyết định ngẫu nhiên cho phân loại đối tượng. Sử dụng ngôn ngữ lập trình C# để xây dựng chương trình mô phỏng phân loại đối tượng ảnh áp dụng rừng quyết định ngẫu nhiên. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ: Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 054 3822440 – 054 3832447
7 p husc 27/05/2016 240 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Quyết định ngẫu nhiên, Phân tích thuật toán, Mô hình rừng, Phân loại đối tượng, Ký hiệu toán học, Điểm dữ liệu, Bộ dữ liệu
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
Tin nhanh
Công bố quyết định bổ nhiệm Phó Hiệu trưởng nhiệm kỳ 2009 – 2014.
Hội Cựu giáo chức Trường Đại học Khoa học Huế: Gặp mặt đầu năm Xuân Nhâm Thìn 2012.
Lễ kỷ niệm 82 năm thành lập Đảng Cộng Sản Việt Nam (3/2/1930 – 3/2/2012)
Gặp mặt chúc Tết cán bộ của Trường nghỉ hưu tại Huế nhân dịp Tết Nhâm Thìn 2012.