Đại Học Nguyễn Tất Thành
Trung tâm thông tin thư viện
Trang chủ
Giới thiệu
Hình thành và phát triển
Cơ cấu tổ chức
Danh sách cán bộ
Hình ảnh - Tư liệu
Hình ảnh
Tư liệu
Tra cứu
Tìm lướt
Tìm theo từ khóa
Tìm chuyên gia
Tìm toàn văn
Tra cứu liên thư viện
Tài liệu mới
Tài liệu môn học
Tạp chí
Duyệt theo nhan đề
Sổ tay Thư viện
Đăng ký tài khoản NXB Xây dựng
Nội quy Thư viện
Biểu mẫu
Mẫu yêu cầu bổ sung tài liệu
Mẫu danh mục tài liệu môn học
Quy trình - Quy định
Quy trình bổ sung tài liệu
Quy định nộp lưu chiểu
Quy định mượn phòng chức năng
Quy định cấp tài khoản thư viện
Các quy trình nội bộ
Quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu bài báo chuyên ngành
Quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu sách điện tử
Quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu tài nguyên môn học
Quy trình rà soát danh mục giáo trình tài liệu theo CTĐT
Quy trình đăng ký sử dụng phòng học nhóm - hội thảo và không gian TV
Quy trình đăng ký mượn tài liệu trực tuyến
Quy trình cung cấp tài liệu theo yêu cầu
Quy trình phục vụ bạn đọc ngoài trường
Quy trình đánh giá chất lượng dịch vụ thư viện
Quy trình Dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu
Liên hệ
HDSD CSDL Điện tử
Proquest Central
Spinger Link
IEEE
Tra cứu báo cáo NCKH
Tài liệu Khoa học Công nghệ
Bộ sưu tập số (Repository)
Tra cứu và SD tài liệu trực tuyến (OPAC)
Hướng dẫn gia hạn tài liệu online
Hướng dẫn sử dụng CSDL sách điện tử IG PUBLISHING
Hướng dẫn sử dụng CSDL sách điện tử ELSEVIER
Dịch Vụ
Hỗ trợ nhanh
Dịch vụ thông tin
Dịch vụ đăng ký phòng học nhóm/ phòng hội thảo
Dịch vụ photocopy
Dịch vụ mượn/ trả tài liệu
Dịch vụ cung cấp tài liệu theo yêu cầu
Đề nghị bổ sung tài liệu
Dịch vụ đào tạo sử dụng thư viện
Dịch vụ đặt mượn tài liệu online
Dịch vụ đăng ký sử dụng tầng 3 Trung tâm Thông tin - Thư viện CS. Quận 12
Dịch vụ phục vụ bạn đọc ngoài trường
Thư viện xanh
Tài Nguyên Giáo Dục Mở
Khóa học
Tài liệu
100
Đăng nhập
Đăng nhập
Ghi nhớ
Quên mật khẩu?
×
Tìm lướt
Tìm theo từ khóa
Tìm chuyên gia
Tìm toàn văn
Tra cứu liên thư viện
Tài liệu mới
Tài liệu môn học
Sắp xếp:
Nhan đề
Tác giả
Ký hiệu PL/XG
Năm xuất bản và Nhan đề
Năm xuất bản và Tác giả
Tăng dần
Giảm dần
Dòng
Nội dung
1
An effective deep learning model for recognition of animals and plants / Trinh Thi Anh Loan, Pham The Anh, Le Viet Nam..[and others]
// Tạp chí Tin học và Điều khiển học = Journal of Computer Science And Cybernetics . - 2022. - tr. 32-62. - ISSN: 1813-9663
Ký hiệu phân loại (DDC): 428.84
This paper presents a deep learning model to address the problem of reanixm. “Lilplants. The context of this work is to make an effort in protection of rare species that . ‘rxrinusly faced to the risk of extinction in Vietnam such as Panthera psu'é'b. Defiaergia, Macaca mulatta. The proposed approach exploits the advanced ability of Comelutional neural networks and Inception residual structures to design a model for classification task. We also apply the transfer-learning technique to fine—tune the my state-of-the-art methods, MobileNetV2 and InceptionV3, specific to our own dataset. Experimental results demonstrate the superiority of our object predictor (97.6% accuracy) in comparisjn with other methods. In addition, the proposed model works very efficiently with the inference speed of around 113 FPS on a CPU machine, enabling it for deployment on mobile environment.
Số bản sách:
(0)
Tài liệu số:
(1)