HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Các nhiệm vụ khác
- Nghiên cứu tạo chọn các giống lúa chống chịu mặn thích nghi với biến đổi khí hậu cho vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long
- Xây dựng trang thông tin điện tử (Website) bảo vệ thực vật phục vụ công tác quản lý nhà nước cảnh báo phòng trừ sâu bệnh hại tra cứu hướng dẫn sử dụng thuốc an toàn hiệu quả phù hợp với các cây trồng chủ yếu của tỉnh
- Qui hoạch đào tạo bồi dưỡng cán bộ vùng dân tộc và miền núi năm 2010
- Số hóa cơ sở dữ liệu để quản lý hệ thống kinh doanh (trong và ngoài khu, cụm công nghiệp) trên địa bàn tỉnh Bến Tre
- Nghiên cứu cơ sở khoa học thực tiễn và đề xuất liên thông thủ tục hành chính thuộc thẩm quyền giải quyết của Bộ Tài nguyên và Môi trường (thí điểm đối với lĩnh vực môi trường khoáng sản)
- Tổng hợp và thử hoạt tính kháng tụ cầu vàng của các dẫn chất 2-pyrazolin và 2-isoxazolin
- Những vấn đề kinh tế thế giới và Việt Nam năm 2023
- Thử nghiệm tính thích nghi một số giống lúa mới tại vùng đất huyện Tân Châu (vụ 3 năm 2009)
- Nghiên cứu đề xuất và áp dụng biện pháp tổng hợp phòng trừ bọ đậu đen trên địa bàn tỉnh Đồng Nai
- Nghiên cứu hoàn thiện quy trình sản xuất và xây dựng mô hình trình diễn giống lúa ngắn ngày PC6 và P6ĐB tại một số tiểu vùng sinh thái của tỉnh phục vụ cho việc chuyển đổi cơ cấu cây trồng tại Hải Dương
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
24,055,761
- 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+