Dòng Nội dung
1
Dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến tự quản chăm sóc của người bệnh đái tháo đường type 2 tại Bệnh viện Thanh Nhàn năm 2020 / Đỗ Thị Thu Huyền, Trương Quang Trung, [...và những người khác] // Tạp chí Nghiên cứu Y học . - 2021. - tr. 115-122. - ISSN: 2354-080X



Ký hiệu phân loại (DDC): 615
Trình bày về nghiên cứu nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến tự quản chăm sóc của người bệnh đái tháo đường type 2 tại Bệnh viện Thanh Nhàn năm 2020. Nghiên cứu cho thấy Mô hình hồi quy tuyến tính gồm 8 biến độc lập có ý nghĩa thống kê (R² hiệu chỉnh = 0,435; ANOVA cho F(8, 349) = 35,330; p < 0,001); 3 biến ảnh hưởng đến tự quản chăm sóc, bao gồm: thời gian mắc bệnh (β = -0,121; 95% CI: 0,074 – 0,572; p = 0,011), hiểu biết sức khỏe (β = 0,403; 95% CI: 0,547 – 1,066; p < 0,001) và HbA1c (β = -0,452; 95% CI: -3,922, -2,605; p < 0,001). Cần nâng cao tự quản chăm sóc cho người bệnh đái tháo đường bằng cách kiểm soát HbA1c, tăng cường hiểu biết sức khỏe và rút ngắn thời gian mắc bệnh hay biến chứng do đái tháo đường type 2 gây ra.
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
2
Dự đoán khu vực nguy hiểm của Covid 19:Khóa luận Tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu. / Nguyễn Thụy Thúy An, Nguyễn Thị Phong Dung hướng dẫn.
Tp. Hồ Chí Minh:Đại học Nguyễn Tất Thành;, 2024.
viii; 63 tr. : hình ảnh;29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 616
Nghiên cứu nhằm phát triển mô hình dự đoán khu vực nguy hiểm của COVID19. Mô hình này không chỉ giúp xác định những nguy cơ cao về mặt y tế mà còn hỗ trợ quyết định vè biện pháp phòng ngừa. Bằng cách này, có thể chuẩn bị và thực hiện các biện pháp phòng ngừa một cách đúng đắn và đúng lúc. Tận dung một khối dữ liệu lớn về y tế và xã hội. Dữ liệu không chỉ bao gồm số lượng ca nhiễm mà còn các yếu tố khác như mật độ dân số, cơ sở hạ tầng y tế, và tuân thủ các biện pháp an toàn. Hiệu quả hóa nguồn lực y tế thông qua việc định rõ các khu vực có tỷ lệ nguy hiểm. Giúp phân phối tài nguyên y tế một cách hợp lý, đảm bảo những nơi có nguy cơ cao nhất sẽ được cung cấp và hỗ trợ cần thiết. Kiểm soát hiệu quả và giảm thiểu thiệt hại kinh tế; thí nghiệm và cải tiến liên tục; chủ động trong việc đối mặt với biến động của đại dịch; chia sẻ kiến thức toàn cầu.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
3
Phân tích các cường độ động đất dựa trên các kỹ thuật học máy : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Lê Huỳnh Thiên Phú, Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
56 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 551.22
Đề tài nghiên cứu bao gồm xây dựng một mô hình dự đoán động đất sử dụng kỹ thuật esemble kết hợp cross-validation. Mô hình không chỉ nhằm vào mục đích tận dụng tối đa thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, mà còn tập trung vào giải quyết vấn đề của sự thiếu hụt thông tin từ phía truyền thông. Đảm bảo sự an toàn, hỗ trợ quá trình quản lý rủi ro và phát triển đô thị bền vững. Hướng tới sự hiểu biết sâu sắc về cơ sở lý luận và thực tiễn của động đất mà còn mang lại những ứng dụng thiết thực trong việc bảo vệ cộng đồng và tài nguyên tự nhiên.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
4
Xây dựng mô hình dự đoán hành vi mua sắm online của người tiêu dùng : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Nhâm Thành Đạt; Trần Châu Thanh Thiện hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 69 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.77
Nghiên cứu tập trung vào việc cải thiện các hạn chế trên thông qua ứng dụng các mô hình học máy hiện đại. Bằng cách sử dụng các thuật toán học sâu (deeplearning), các phương pháp đề xuất như content-based filtering (lọc nội dung),collaborative filtering (lọc cộng tác) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hệ thống không chỉ phân tích được dữ liệu phức tạp mà còn đưa ra các gợi ý cá nhân hóa chínhxác hơn, phù hợp với nhu cầu và hành vi của từng khách hàng. Đây sẽ là bước tiếnquan trọng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu quả kinh doanh của các nền tảng TMDT
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
5
Xây dựng mô hình dự đoán quyết định cho vay : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Lưu Phi Tường, Vương Xuân Chí hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 66 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 332.175
Đề tài nghiên cứu nhằm phân tích và xác định tìm hiểu vì sao gây ra sự thiếu minh bạch và khả năng đánh giá rủi ro không hiệu quả trong quyết định cho vay. Phát triển một mô hình dự đoán và cho cho vay thông minh, hỗ trợ người cho vay trong việc đưa ra quyết định một cách minh bạch và đánh giá rủi ro một cách chính xác. Xây dựng một mô hình quyết định có độ chính xác cao để cho vay. Tăng cường hiểu biết về lĩnh vực tài chính có ảnh hưởng đến quyết định cho vay hay không, giúp người vay và người cho vay đều có cái nhìn nhiều mặt trong quá trình giao dịch.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)