HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Các nhiệm vụ khác
- Nghiên cứu tạo chế phẩm sinh học giàu enzyme để bổ sung nâng cao hiệu quả sử dụng thức ăn nuôi cá
- Hình học của ánh xạ đa thức và một số vấn đề liên quan
- Nghiên cứu các giải pháp tạo công ăn việc làm cho người lao động ở các xã phường bị thu hồi đất trên địa bàn thị xã Vĩnh Yên
- Tạo màng tim vô bào dị loại làm giá thể cho tế bào gốc hướng đến điều trị các bệnh lý tim mạch
- Công nghệ dự báo sóng và thử nghiệm dự báo nhiệt độ nước tầng mặt và sương mù trên vùng biển Việt Nam
- Nghiên cứu ứng dụng công nghệ neo trong đất để gia cố đê biển sử dụng làm nền đường ô tô ứng phó với biến đổi khí hậu nước biển dâng
- Kết quả chọn giống lúa mì 1991-1995
- Nghiên cứu biện pháp thâm canh bông cao sản với bấm ngọn sớm ở Mường Lát Thanh Hóa
- Nghiên cứu nâng cao chất lượng khâu hoàn tất vải bông bông pha và cải tiến công nghệ dệt truyền thống xử lý nước thải trong công nghiệp dệt
- Ứng dụng các tiến bộ kỹ thuật mới để phát triển bền vững ngành trồng dâu nuôi tằm tại huyện Đạ Tẻh tỉnh Lâm Đồng
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
22,925,485
- 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
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
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
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+