Các nhiệm vụ khác
- Đánh giá hiệu quả điều trị chống RETROVEUS bằng phác đồ LAMZIDIVIR + VỈAMUNE và ZERIT + EPIVIR _ VIRAMUNE ở bệnh nhân AIDS HÀ Nội
- Sử dụng công nghệ học máy để phân tích dự báo kết quả học tập nhằm nâng cao chất lượng đào tạo và cơ hội việc làm cho sinh viên khối ngành kinh tế trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 40
- Nghiên cứu tình hình viêm âm đạo do nấm Candida ở thai phụ đến khám tại Bệnh viện Đa khoa huyện Phước Long năm 2016
- Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn phục vụ xây dựng cơ chế trao đổi thông tin và báo cáo về nguồn gen và tri thức truyền thống về nguồn gen ở Việt Nam
- Vỏ phong hóa đá bazan kainozoi Việt Nam (thành phần vật chất sự phân bố khả năng sinh chứa khoáng sản) I-Tây Nguyên
- Ứng dụng lâm sàng điều trị đục bao sau thứ phát bằng laser yag tại bệnh viện đa khoa Hậu Giang năm 2008 - 2010
- Nghiên cứu đề xuất phương án xây dựng hệ thống thông tin quản lý đồng bộ tại Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam
- Nghiên cứu công nghệ chế tạo thép chịu mài mòn chất lượng cao mác X12BMphi
- Tổng hợp và biến tính hạt nanosilica cấu trúc rỗng mang thuốc có khả năng hướng đích và kiểm soát nhả thuốc ứng dụng trong điều trị ung thư
- Nghiên cứu đánh giá lựa chọn và hoàn thiện các phương án cảnh báo dự báo lũ phù hợp cho các đơn vị dự báo địa phương miền Bắc
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
13079543
- Kết quả thực hiện nhiệm vụ
B2021-MDA-12
2024-52-0714/NS-KQNC
Nghiên cứu áp dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo trữ lượng, đánh giá cơ chế suy thoái và đề xuất các giải pháp quản lý bền vững nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai - Kon Tum
Trường Đại học Mỏ - Địa chất
Bộ Giáo dục và Đào tạo
Bộ
TS. Như Việt Hà
TS. Trần Vũ Long, TS. Nguyễn Thành Dương, TS. Kiều Duy Thông, TS. Phạm Thị Việt Nga, ThS. Ngô Thị Phương Thảo, ThS. Phạm Thị Ngọc Hà, ThS. Trần Xuân Lộc
Khoa học máy tính và khoa học thông tin khác.
2021-01-01
2023-06-30
2024
Hà Nội
156 tr.
Xây dựng mô hình máy học - trí tuệ nhân tạo mới cho dự báo trữ lượng và đánh giá cơ chế suy thoái nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai - Kon Tum. Xây dựng quy trình ứng dụng công nghệ máy học - trí tuệ nhân tạo trong dự báo trữ lượng và đánh giá cơ chế suy thoái nước ngầm mạch lộ độ chính xác cao. Đề xuất các giải pháp đề xuất quản lý bền vững nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai - Kon Tum.
Mô hình máy học; Trí tuệ nhân tạo; Dự báo; Trữ lượng nước ngầm; Cơ chế suy thoái; Quản lý
24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội
24124
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+