Trích ly và khảo sát hàm lượng polyphenol, hoạt tính kháng oxy hóa
của dịch chiết ethanol từ hoa Hẹ (Allium ramosum L.) / Lê Hải Đường, Bùi Gia Linh, Trần Thị Trang..[và nhữ
...
Đầu mục:0
Tài liệu số:0Nghiên cứu này sử dụng sự hỗ trợ của sóng siêu âm để khảo sát
quy trình trích ly và cho kết quả tối ưu là sử dụng dung môi ethanol 75 %, siêu âm ở nhiệt độ 50 oC trong thời gian 45 phút, đồng thời sử dụng phương pháp Folin-Ciocalteu xác định hàm lượng polyphenol và phương pháp DPPH khảo sát hoạt tính kháng oxy
hóa của dịch đã chiết. Kết quả thu được đối với hàm lượng polyphenol là (51,30 ±
0,01) gGAE/mL, đối với hoạt tính kháng oxy hóa là (0,383 ± 0,001) mg dịch
chiết/mL
Đánh giá hoạt độ phóng xạ trong than, tro xỉ của một số nhà máy
nhiệt điện than ở Việt Nam / Nguyễn Quang Đạo
Đầu mục:0
Tài liệu số:0Trình bày Than đá đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của các ngành năng lượng trên thế giới. Tuy nhiên, tro xỉ (các sản phẩm của quá trình đốt than) chứa phóng xạ, kim loại độc hại, thải ra từ các nhà máy nhiệt điện đang là mối lo ngại đối với môi trường. Trong nghiên cứu này, hệ phổ kế gamma HPGe được sử dụng để xác định hoạt độ phóng xạ trong các mẫu than, tro bay, xỉ và hệ số tăng cường trong một số nhà máy nhiệt điện than ở Việt Nam
So sánh hiệu quả các mô hình học máy trong đánh giá rủi ro tín dụng / Cao Văn Kiên, Vũ Thuận An
Đầu mục:0
Tài liệu số:0Nghiên cứu này so sánh hiệu suất của bốn mô hình học máy phổ biến: “Cây quyết định”, “Rừng ngẫu nhiên”, “Máy véctơ hỗ trợ”, và “Hồi quy logistic” trong việc đánh giá rủi ro tín dụng. Dữ liệu đã trải qua kiểm thử và phân tích cho thấy mô hình “Rừng ngẫu nhiên”
vượt trội hơn so với các mô hình còn lại, với độ chính xác cao nhất là 93,22 %. Kết mô hình học máy trong việc đánh giá rủi ro tín dụng và có thể hỗ trợ các tổ chức tài chính trong quyết
định về việc cấp tín dụng cho cá nhân.
Tăng cường huấn luyện mô hình học tự chú ý cho phân tích
và phân đoạn tiếng nói / Hà Minh Tân, Nguyễn Kim Quốc
Đầu mục:0
Tài liệu số:0Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp tăng cường mới sử dụng mô hình tự chú ý để phân tách giọng nói đơn kênh. Đầu tiên, đóng băng tất cả các lớp trong mô hình tự chú ý đã được huấn luyện trước. Tiếp theo, tiến hành huấn luyện lại mô hình qua ba
giai đoạn, sử dụng cơ chế lập lịch để điều chỉnh tốc độ học tập và mở khóa các lớp trong mô hình theo lịch trình. Qua quá trình này, mô hình được cập nhật và nâng cấp từ kiến thức trước đó, giúp cải thiện hiệu suất mô hình đồng thời giảm thiểu thời gian
và chi phí huấn luyện
|
|
|
|