HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Các nhiệm vụ khác
- Nghiên cứu phương pháp tuyển từ để thu tinh quặng công nghiệp từ quặng kẽm hàm lượng thấp tại mỏ Chợ Điền huyện Chợ Đồn tỉnh Bắc Kạn
- Nghiên cứu biên soạn tài liệu xây dựng chương trình dạy và học chữ Nôm Dao phù hợp với bản sắc người Dao tỉnh Yên Bái
- Nghiên cứu phương pháp xử lý nâng cao chất lượng ảnh vệ tinh VNREDSat-1
- Nghiên cứu thiết lập quy trình sản xuất bán thành phẩm vắc xin ho gà vô bào tinh khiết cô đặc và bất hoạt đạt tiêu chuẩn cơ sở để phối trộn
- Thiết kế và lắp đặt bộ thực tập PLC đa năng
- Hoàn thiện quy trình sản xuất và ứng dụng phân vi sinh vật đa chức năng phòng chống bệnh héo do vi khuẩn Ralstonia solanacearum và nấm Fusarium oxysporum nhằm nâng cao năng suất chất lượng cây lạc đậu tương và giảm thiểu phân bón hóa học tại Hà Nội
- Nghiên cứu đề xuất các giải pháp công nghệ chống xói lở bảo vệ bờ biển hợp lý cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long dựa trên mô hình vật lý
- Nghiên cứu các giải pháp công nghệ sinh học nhằm nâng cao năng suất chất lượng chè an toàn tại tỉnh Yên Bái
- Hợp tác quốc tế về an ninh truyền thống của Việt Nam trong những năm đầu thế kỷ XXI
- Ứng dụng công nghệ thông tin vào hoạt động nghiệp vụ lưu ký giấy tờ có giá tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
18,401,910
- Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ
105.99-2020.09
2023-53-1723/NS-KQNC
Mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) trong phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng đất bằng ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
Đại học Quốc gia Hà Nội
Quốc gia
PGS. TS. Bùi Quang Thành
TS. Phạm Văn Mạnh; TS. Nguyễn Xuân Linh; TS. Nguyễn Quốc Huy; ThS. Phạm Vũ Đông
Người máy và điều khiển tự động
01/10/2020
01/10/2023
13/11/2023
2023-53-1723/NS-KQNC
13/12/2023
Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia
Nghiên cứu đặc điểm cấu trúc về mẫu dạng, đặc tính phổ các loại hình lớp phủ, sử dụng đất tại khu vực đô thị và ven đô từ ảnh vệ tinh và tư liệu từ máy bay không người lái (lấy ví dụ tại Hà Nội và Quảng Ninh). Nghiên cứu, đề xuất cấu trúc mô hình nơ-ron tích chập sâu mới (Deep Convolutional neural network), với mục đích nâng cao độ chính xác phân loại lớp phủ mặt đất/sử dụng đất (LULC) từ ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái. Thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất/sử dụng đất (LULC) bằng mô hình nơ-ron tích chập tại khu vực nghiên cứu, phục vụ quản lý phát triển đô thị.
Không
Mạng nơ-ron; Tích chập sâu; Phân loại; Lớp phủ mặt đất; Sử dụng đất; Ảnh vệ tinh; Dữ liệu; Thiết bị bay không người lái
Ứng dụng
Đề tài KH&CN
Khoa học tự nhiên,
Cơ sở để hình thành Đề án KH,
Số lượng công bố trong nước: 2
Số lượng công bố quốc tế: 2
Không
Không
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+