Các nhiệm vụ khác
- Hoàn thiện quy trình kỹ thuật nuôi dưỡng để phát triển chăn nuôi gà Sasso
- Nghiên cứu hiện tượng mực nước biển dâng dị thường không phải do bão xảy ra tại cac vùng cửa sông ven biển Việt Nam
- Nghiên cứu cơ sở khoa học xác định mức độ ô nhiễm môi trường của các nguồn phóng xạ tự nhiên để xây dựng quy trình công nghệ đánh giá chi tiết các vùng ô nhiễm phóng xạ tự nhiên - Quy trình công nghệ đánh giá chi tiết các vùng ô nhiễm phóng xạ tự nhiên
- Nghiên cứu điều chế axit ferulic từ sản phẩm dầu kiềm thải của nhà máy trích ly cám gạo ở Cần Thơ bằng phương pháp thủy phân kết hợp sóng siêu âm nhằm phục vụ cho lĩnh vực y dược
- Nghiên cứu các chỉ tiêu kỹ thuật của nền san hô và tương tác giữa kết cấu công trình và nền san hô
- Hoàn thiện công nghệ và thiết bị sản xuất phân bón lá dạng hữu cơ Pomior và ứng dụng nhằm nâng cao năng xuất chất lượng một số cây trồng - Báo cáo chuyên đề
- Các vật liệu tương tự graphene và các cấu trúc ghép giữa chúng
- nghiên cứu xây dựng chính sách phát triển công nghiệp vật liệu đến năm 2030 tầm nhìn đến năm 2045
- Bệnh quan liêu trong công tác cán bộ trong điều kiện Đảng Cộng sản Việt Nam cầm quyền - Thực trạng và giải pháp để đề phòng và khắc phục
- Tổ chức các ngày hội khởi nghiệp đổi mới sáng tạo quốc gia năm 2017
liên kết website
Lượt truy cập
- Kết quả thực hiện nhiệm vụ
B2023-XDA-08
2025-52-0794/NS-KQNC
Nghiên cứu xây dựng mô hình lai ghép thuật toán tối ưu hoá và trí tuệ nhân tạo để nhận diện và kiểm soát các hành vi có nguy cơ không an toàn trên công trường xây dựng
Trường Đại học Xây dựng Hà Nội
Bộ Giáo dục và Đào tạo
Bộ Giáo dục và Đào tạo
Bộ
TS. Nguyễn Anh Đức
ThS. Nguyễn Ngọc Thoan, PGS.TS. Trần Đức Học, TS. Trần Quang Dũng(1), TS. Lê Hồng Hà, ThS. Lê Đình Tiến, ThS. Lê Thị Phương Loan, ThS. Lê Mạnh Linh, ThS. Phạm Tiến Tới, ThS. Doãn Hiệu
20203 - Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …
01/01/2023
31/12/2024
2024
Hà Nội
109 tr.
Nghiên cứu thực trạng quản lý an toàn lao động trên công trường xây dựng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý an toàn lao động. Tìm hiểu cơ sở khoa học của mô hình lai ghép tối ưu học sâu và xây dựng thuật toán tiến hóa tối ưu toàn cục trong nhận diện, kiểm soát các hành vi có nguy cơ không an toàn trên công trường xây dựng. Xây dựng mô hình nhận diện, hỗ trợ kiểm soát hành vi có nguy cơ không an toàn trên công trường xây dựng dựa trên thuật toán học sâu. Đồng thời, xây dựng mô hình lai ghép thuật toán tối ưu và mô hình nhận diện, kiểm soát hành vi có nguy cơ không an toàn trên công trường xây dựng. Từ đó, đề xuất mô hình lai ghép tối ưu học sâu để nhận diện các hành vi không an toàn trên công trường xây dựng
24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội
25454
