Dòng Nội dung
1
Giáo trình thực hành thiết kế kiến trúc với Vray và SketchUp / Phạm Quang Hiển, Phạm Quang Huy
Hà Nội : Thanh niên, 2019
399 tr. : minh họa ; 24 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 720.284
Giới thiệu phần mềm Vray và Sketchup, hướng dẫn cài đặt, sử dụng phần mềm Vray và Sketchup trong thiết kế kiến trúc nội thất và ngoại thất
Số bản sách: (10) Tài liệu số: (0)
2
Nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân loại ung thư tiền liệt tuyến : Khóa luận tốt nghiệp / Huỳnh Văn Trần Sang ; Dương Thanh Tài, Lương Thị Oanh hướng dẫn
TP. HCM : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2022
58 tr. ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.42
Nghiên cứu tổng quan về ung thư tiền liệt tuyến và các công nghệ máy tính trong việc hỗ trợ chẩn đoán hình hảnh. Sử dụng các mẫu quang kết hợp với trí tuệ nhân tạo trong việc đào tạo, xác thực, đánh giá mô hình. Nghiên cứu đã trình bày hiệu suất của các mô hình đào tạo và so sánh các mô hình đào tạo.
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
3
Phân tích khám phá dữ liệu tàu Titanic bằng học máy:Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu. / Đặng Minh Nhựt; Đặng Như Phú hướng dẫn.
Tp. Hồ Chí Minh:Đại học Nguyễn Tất Thành;, 2024.
xiii; 54 tr. : hình ảnh;29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 623.817
Nghiên cứu nhằm phân tích dữ liệu: thu thập và xử lý dữ liệu hành khách tàu titanic.Phân tích thống kê đặc điểm của hành, bao gồm tuổi, giới tính, hạng vé, cabin, nơi lên tàu, nơi đến, và sống sót hay không; xác định mối quan hệ giữa các hành khác và khả năng tồn tại của họ. Hình ảnh hóa dữ liệu để minh họa các kết quả phân tích. Xây dựng mô hình dự đoán: tạo ra các thuật toán học máy khác nhau để xây dựng mô hình dự đoán khả năng sống sót của hành khách.So sánh hiệu quả của các mô hình dự đoán,chọn mô hình dự đoán tốt nhất và đánh giá độ chính xác của nó. Ứng dụng mô hình dự đoán: sử dụng mô hình dự đoán để dự đoán khả năng sống sót của hành khách giả định. Phân tích kết quả dự đoán và đưa ra các kết luận.Chia sẻ ý tưởng và mô hình dự đoán với cộng đồng.
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
4
Problem solving in C++ :including breadth and laboratories /Angela B. Shiflet, Paul A. Nagin, John S. Hinkel
Belmont, CA :Thomson-Brooks/Cole,2004
xxxiii, 1069 p. :ill. ;24 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.13
Số bản sách: (3) Tài liệu số: (0)
5
Processing and classifying IP packet data on the Internet based on machine learning / Vuong Xuan Chi, Nguyen Kim Quoc // . - . - . - ISSN: 2615-9015
// Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Nguyễn Tất Thành . - . - tr. 01-11. - ISSN:



Ký hiệu phân loại (DDC): 004.6
Nowadays, the continuous development of information technology, communication over the Internet is increasing rapidly, and network congestion has become an alarming issue. To develop communication network infrastructure in a large city, a country, or globally, streamlining and controlling network data flow to optimize communication processes and minimize network congestion is crucial and necessary. In this study, the authors analyze and process data according to the delay of Internet Protocol (IP) packets, using machine learning models with the Random Forest (RF) and the Support Vector Machines (SVM) method to classify IP packets. The primary goal of classifying packets by delay is to optimize network performance by prioritizing processing of low-delay packets, ensuring stable and uninterrupted online services such as video streaming and voice calls. Furthermore, it is easy to manage and control packet traffic, hence minimizing network congestion at the router.
Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)