Nghiên cứu xây dựng mô hình học sâu giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu thiết kế chế tạo máy ép chấn tôn 1200T dùng trong đóng tàu thuỷ cỡ lớn - Điều tra đánh giá công nghệ của một số nhà máy
Phát triển thủy sản hàng hóa tập trung tại các khu vực đất mới chuyển đổi ở các huyện trong tỉnh
Điều tra dịch tễ học Tìm các giải pháp khoa học công nghệ để dập tắt bệnh nhiệt thán trâu bò có hiệu quả lâu dài trên đất Hà Tĩnh
Nghiên cứu giải pháp phát triển hệ thống các trung tâm dịch vụ logistics tại thành Phố Cần Thơ và vùng phụ cận
Nghiên cứu chế tạo sản phẩm chịu lửa định hình hệ cacbua silic (SiC) liên kết nitrua silic (Si3N4) dùng cho lò công nghiệp
Uy tín của đội ngũ cán bộ lãnh đạo quản lý đã được đào tạo bồi dưỡng ở Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh từ đổi mới đến nay
Tạo giống lúa thơm bằng chỉ thị phân tử
Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn nhằm xây dựng cơ chế ký quỹ môi trường đối với các dự án có tiềm ẩn nguy cơ ô nhiễm sự cố môi trường cao
Định hướng tổ chức hoạt động và các giải pháp nhằm hoàn thiện vai trò của thương mại nhà nước trong phát triển thương mại TpHCM: Đề tài nghiên cứu
Ảnh hưởng của caspase-3 và các đột biến tại đầu C lên cấu trúc và sự tự ngưng tụ của các peptide amyloid beta

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 18,924,202

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

ĐT21/23

Số đăng ký KQ

2024-10-0161/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Nghiên cứu xây dựng mô hình học sâu giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết

Tổ chức chủ trì

Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Cơ quan chủ quản

Bộ Thông tin và Truyền thông

Cấp quản lý nhiệm vụ

Bộ

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

TS. Trần Quý Nam

Cán bộ phối hợp

TS. Trần Đăng Công, ThS. Trần Văn Nghĩa, ThS. Lê Văn Phong, Nguyễn Hoàng Anh, Phạm Thị Hương, Nguyễn Thị Linh

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học máy tính

Thời gian bắt đầu

01/01/2023

Thời gian kết thúc

01/11/2023

Năm viết báo cáo

2023

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

Kinh phí

300 (triệu đồng)

Số trang

122 tr. + Phụ lục

Tóm tắt

Nghiên cứu, phân tích các nghiên cứu trong nước và quốc tế về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết. Nghiên cứu các cơ sở lý thuyết, thuật toán, các mô hình học sâu phù hợp sử dụng cho bài toán. Nghiên cứu, thử nghiệm mô hình học chuyển đổi (transfer learning). Thử nghiệm mô hình kết hợp, lai ghép (hybrid model). Nghiên cứu, thử nghiệm một số mô hình học sâu, thuật toán mới có tiềm năng phù hợp giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết như DenseNet 201, XGBoost. Đề xuất mô hình học sâu phù hợp giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết và phân tích thiết kế, lập trình phần mềm.

Từ khoá

Mô hình học sâu, Trí tuệ nhân tạo, Nhận dạng ảnh thời tiết

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

23571