HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO
Các nhiệm vụ khác
- Mô hình và giải pháp quy hoạch kiến trúc các vùng sinh thái đặc trưng của Việt Nam-Phụ lục 8-Báo cáo kết quả vùng sinh thái Trung và Nam Trung bộ
- So sánh hiệu lực của bốn loại thuốc trừ rầy sinh học trên lúa vụ hè thu 2009 tại huyện Chợ Mới Châu Thành và Thoại Sơn tỉnh An Giang
- Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thực tế ảo VR (Virtual Reality) trong đào tạo lĩnh vực xây dựng
- Điều tra và qui hoạch đào tạo bồi dưỡng công chức ngành tài chính
- Nghiên cứu lai tạo giống một số loài bạch đàn tràm thông và keo giai đoạn 2 (2006-2010)
- Nghiên cứu xây dựng mô hình biên soạn Bách khoa thư địa phương
- Nghiên cứu sử dụng đá vùng đồng bằng sông Cửu Long và địa phương làm vật liệu xây dựng công trình thủy lợi
- Giải pháp bảo tồn phát huy bản sắc văn hóa truyền thống của lễ hội tại di tích lịch sử - văn hóa trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên
- Nghiên cứu thiết kế giá thuỷ lực chỉnh thể có lực chống đến 160T - Bản vẽ thiết kế
- Nghiên cứu các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ logistics của Việt Nam
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
35,328,307
- 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
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+