Dòng Nội dung
1
Dự đoán bệnh tiểu đường : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Lương Nhật Duy; Nguyễn Thị Phong Dung hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 65 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 616
Đề tài nghiên cứu nhằm phát triển các mô hình Machine Learning có độ chính xác cao. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết chặt chẽ về cách thu thập và sử dụng dữ liệu y tế đa dạng để xây dựng mô hình có khả năng dự đoán chính xác mức rỏi ro bệnh tiểu đường. Đồng thời chú trọng vào việc đánh giá và so sánh hiệu suất của các mô hình trên những tập dữ liệu thực tế. Áp dụng tích hợp mô hình vào thực tế để cá nhân hoá chăm sóc sức khoẻ. Tối ưu hoá quản lý bệnh tiểu đường thông qua việc phân loại rủi ro và đề xuất các phương pháp điều trị tuỳ chỉnh. Điều này nhằm mục đích cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân thông qua quyết định y tế thông minh và cá nhân hoá. Việc đánh giá những thách thức liên quan đến tích hợp Machine Learning trong lĩnh vực y tế là 1 phần không thể thiếu.Qua đó, chúng ta sẽ đào sâu vào sự ứng dụng của machine learning trong dự đoán bệnh tiểu đường, nhìn nhận những thách thức hiện tại, đồng thời đề xuất các hướng nghiên cứu và phát triển tiềm năng để nâng cao chất lượng chăm sóc sức khoẻ và đời sống của những người mắc bệnh.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
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
Nghiên cứu giải pháp bảo mật và an toàn dữ liệu trên điện toán đám mây : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật máy tính / Nguyễn Hoàng Long; Nguyễn Thị Phong Dung hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2022
xi, 85 tr. : sơ đồ; hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.8
Đề tài nghiên cứu về khái niệm đặc điểm và kiến trúc cơ sở hạ tầng của điện toán đám mây. Nghiên cứu về các vấn đề bảo mật thông tin và nguy cơ mất dữ liệu trên điện toán đám mây.Nghiên cứu tổng quan về các mô hình triển khai điện toán đám mây, một số vấn đề bảo mật dữ liệu trong điện toán đám mây và phương pháp khắc phục. Các giải pháp bảo mật dữ liệu trên điện toán đám mây. Nghiên cứu và thực nghiệm phần mềm mã nguồn mở Openstack dành cho triển khai điện toán đám mây. Từ mục tiêu nghiên cứu giải pháp đảm bảo an toàn dữ liệu lưu trữ trên điện toám đám mây, đề tài đã tập trung làm rõ được những lý thuyết cơ bản về điện toán đám mây, vấn đề bảo vệ dữ liệu trên điện toán đám mây hiện nay.Đồng thời vận dụng được mô hình lý thuyết Openstack vào việc giải quyết bài toán an toàn dữ liệu lưu trữ trên đám mây. Kết quả cuối cùng của đề tài nghiên cứu đã thành công triển khai mô hình điện toán đám mây với Openstack cho thấy sự hiệu quả và tính khả thi của giải pháp triển khai mô hình 4 node. Từ đó, có thể ứng dụng giải pháp vào thực tiễn doanh nghiệp hiện nay.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
4
Nhận diện khuôn mặt và phân loại cảm xúc của người dùng qua Camera : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Trần Anh Sơn, Nguyễn Thị Phong Dung hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
57 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Đề tài nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu suất của ứng dụng thực tế và công nghệ trong các lĩnh vực đa dạng. Phát triển các thuật toán và mô hình nhận diện khuôn mặt và cảm xúc có độ chính xác cao, nhằm đảm bảo khả năng phân loại cảm xúc khuôn mặt của con người một cách chính xác và đáng tin cậy. Mở rộng khả năng phân loại cảm xúc của con người để bao gồm một loạt trạng thái tinh thần, từ vui mừng, buồn bã đến sợ hãi, tức giận và những trạng thái khác. Xây dựng hệ thống có khả năng nhận diện khuôn mặt và phân loại cảm xúc đồng thời từ nhiều khuôn mặt khác nhau, phục vụ môi trường thực tế với nhiều người sử dụng. Phát triển giải pháp có khả năng xử lý hình ảnh và đưa ra kết quả trong thời gian ngắn. Liên kết công nghệ nhận diện khuôn mặt và cảm xúc với trải nghiệm người dùng. Phát triển cơ sở hạ tầng và phương pháp giảm thiểu rủi ro về riêng tư. Khám phá và phát triển các ứng dụng mới. Nghiên cứu sâu về cách nhận diện và phân loại cảm xúc trong các biểu hiện đa chiều.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
5
Phân tích dự đoán chất lượng rượu vang : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Phạm, Nguyễn Xuân Trình; Nguyễn Thị Phong Dung hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 54 tr. : hình ảnh; biểu đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 663.2
Phân tích dự đoán về chất lượng rượu vang là một dự án có tính thực tiễn cao mang lại nhiều lợi ích cho cả ngành sản xuất rượu vang và người sử dụng. Phân tích chất lượng rượu vang giúp các nhà sản xuất rượu vang biết được chất lượng rượu tốt hay tệ, từ đó đưa ra các biện pháp thay đổi phù hợp.Phân tích chất lượng rượu vang giúp các nhà sản xuất rượu vang có thể tạo các sản phẩm mới với chất lượng cao hơn. Thông tin chính xác về chất lượng rượu vang: Việc phân tích chất lượng rượu vang giúp người dùng sử dụng có thêm thông tin về các đặc tính của rượu vang, từ đó có được trải nghiệm thưởng thức rượu vang trọn vẹn hơn. Đề tài này là một đề tài có nhiều tiềm năng, mang lại lợi ích cho cả ngành sản xuất rượu vang.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)