HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Các nhiệm vụ khác
- Khảo sát tình hình sử dụng giống cây trồng chủ yếu (Lúa rau cây ăn trái đậu phộng) nhằm tìm ra biện pháp hữu hiệu trong công tác quản lý và sử dụng giống tốt cho sản xuất
- Một số giải pháp cung cấp nước tưới cho cây trồng vùng đồi
- Nghiên cứu thực trạng và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý nhà nước về tín ngưỡng trên địa bàn tỉnh Ninh Bình
- Ứng dụng tiến bộ kỹ thuật xây dựng mô hình trồng thay thế thâm canh một số giống chè mới có năng suất chất lượng cao gắn với chế biến và tiêu thụ sản phẩm theo chuỗi giá trị tại tỉnh Tuyên Quang
- Giải pháp xây dựng mô hình can thiệp của Đoàn hỗ trợ cho trẻ em bị xâm hại
- Chất lượng cuộc thanh tra - Thực trạng và giải pháp
- Thiết kế vector mang gen mã hóa yếu tố đông máu VIII tái tổ hợp
- Ứng dụng khoa học công nghệ xây dựng mô hình sản xuất lúa an toàn theo tiêu chuẩn VietGap để nâng cao giá trị sản phẩm lúa gạo tại huyện Krông Ana
- Đánh giá các thông số di truyền và hình thành vật liệu ban đầu cho chọn giống cá rô phi đỏ (Oreochromis spp)
- Nghiên cứu hiệu quả điều trị dự phòng lao bằng inh trên đối tượng tiếp xúc với nguồn lâu tại hai quận của thành phố Hà Nội
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
21,943,991
- 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+