Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING DI Y TAN UNIVERSITYADAPTIVE LEARNING SOLUTION BASED ON DEEP LEARNING FOR TRAFFIC OBJECT RECOGNITIONDOCTOR OF PHILOS Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông SOPHY OF C OMPUTER SC IENCEDa Nang, 2022iCOMMITMENTTo the best of my knowledge. I hereby certify that all the content in the thesis entitled "Adaptive learning solution based on deep learning for traffic object recognition" is my own research. The figures and results of the thesis are honest, fully Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông quoted and have not been previously published by another.The author’s signatureiiACKNOWLEDGEMENTSFirst of all. I would like to express my endless thanGiải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
ks to my instructors. Their kindly support and advices went through the completion process of my PhD thesis. Their companion encouraged me to improve MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING DI Y TAN UNIVERSITYADAPTIVE LEARNING SOLUTION BASED ON DEEP LEARNING FOR TRAFFIC OBJECT RECOGNITIONDOCTOR OF PHILOS Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông pendent scientists for giving me contribution and brilliant comments to my thesis.I would like to express my sincere thanks to the Board of Trustees and Board of Rector of Duy I an University, the teachers and officers of Buy I an University's Graduate School, for helping me in the process of learni Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông ng and researching al University.I also acknowledge my thankfulness to the Board of Directors of the Quang Binh provincial Department of Information aGiải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
nd Communications for kind assistances and support in my work and learning so that I can achieve the results today.Many thanks come to the research grMINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING DI Y TAN UNIVERSITYADAPTIVE LEARNING SOLUTION BASED ON DEEP LEARNING FOR TRAFFIC OBJECT RECOGNITIONDOCTOR OF PHILOS Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông e to my loved people and friends who were always beside me to help me when I need for the last time. A special thanks to my family where I got the most assistances and motivation for the whole of my life.In spile of the fact that many efforts arc made during the working process, the thesis may remai Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông n shortcomings due to limited time and research conditions. All valuable comments and suggestions for the thesis completion will be highly appreciatedGiải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
.The authoriiiTABLE OF CONTENTSLIST OF FIGURES...............................................................viLIST OF TABLES.........................MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING DI Y TAN UNIVERSITYADAPTIVE LEARNING SOLUTION BASED ON DEEP LEARNING FOR TRAFFIC OBJECT RECOGNITIONDOCTOR OF PHILOS Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông ..................................................11Introduction..............................................................12Research goal............................................................33Research method..........................................................34Research subject and s Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông cope...............................................45The structure of the thesis..............................................5CHAPTER 1. OVERVIEW OFGiải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
ARTIFICIAL INTELLIGENCE.................................71.1Overview of artificial intelligence......................................71.1.1.DefinitionMINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING DI Y TAN UNIVERSITYADAPTIVE LEARNING SOLUTION BASED ON DEEP LEARNING FOR TRAFFIC OBJECT RECOGNITIONDOCTOR OF PHILOS Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông learning and identification techniques..........................8MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING DI Y TAN UNIVERSITYADAPTIVE LEARNING SOLUTION BASED ON DEEP LEARNING FOR TRAFFIC OBJECT RECOGNITIONDOCTOR OF PHILOSGọi ngay
Chat zalo
Facebook