HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO
Các nhiệm vụ khác
- Nghiên cứu luận cứ khoa học và đề xuất hệ giải pháp đột phá nhằm hiện thực hóa đặc khu kinh tế Phú Quốc
- Hợp tác nghiên cứu về đa dạng di truyền và ứng dụng vi sinh vật chịu nhiệt hữu ích định hướng trong công nghệ lên men công nghiệp
- Nghiên cứu phối hợp các chế phẩm protein thủy phân và betaglucan từ phụ phẩm của các nhà máy sản xuất cá Tra phi lê và bia công nghiệp để tối ưu hóa khẩu phần thức ăn trong chăn nuôi heo tại Đồng bằng sông Cửu Long
- Áp dụng hệ thống kết hợp phản ứng sinh học màng thẩm thấu thuận (OsMBR) mới cho tái sử dụng nước và phục hồi phốtpho từ nước thải đô thị
- Nghiên cứu xây dựng các mô hình phát triển bền vững lưu vực sông Đà
- Nghiên cứu tạo màng sinh học (biofilm) từ vi sinh vật dùng trong xử lý ô nhiễm dầu mỏ
- Nghiên cứu chế tạo vật liệu aerogel dựa trên nền graphene có cấu trúc 3D ứng dụng cho siêu tụ hiệu năng cao
- Ứng dụng các công nghệ tiên tiến phục vụ chọn giống phân tử ở sắn trong khu vực Châu Á
- Nghiên cứu ứng dụng công nghệ bơm nhiệt để thiết kế chế tạo máy sấy Hồi tại Lạng Sơn
- Nghiên cứu mô hình sinh thái khép kín nhằm nâng cao chuỗi giá trị cho ngành chế biến thủy sản tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
35,454,533
- Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ
105.99-2020.09
2023-53-1723/NS-KQNC
Mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) trong phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng đất bằng ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
Bộ Thủy Lợi
Quốc gia
PGS. TS. Bùi Quang Thành
TS. Phạm Văn Mạnh; TS. Nguyễn Xuân Linh; TS. Nguyễn Quốc Huy; ThS. Phạm Vũ Đông
Người máy và điều khiển tự động
01/10/2020
01/10/2023
13/11/2023
2023-53-1723/NS-KQNC
13/12/2023
Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia
Nghiên cứu đặc điểm cấu trúc về mẫu dạng, đặc tính phổ các loại hình lớp phủ, sử dụng đất tại khu vực đô thị và ven đô từ ảnh vệ tinh và tư liệu từ máy bay không người lái (lấy ví dụ tại Hà Nội và Quảng Ninh). Nghiên cứu, đề xuất cấu trúc mô hình nơ-ron tích chập sâu mới (Deep Convolutional neural network), với mục đích nâng cao độ chính xác phân loại lớp phủ mặt đất/sử dụng đất (LULC) từ ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái. Thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất/sử dụng đất (LULC) bằng mô hình nơ-ron tích chập tại khu vực nghiên cứu, phục vụ quản lý phát triển đô thị.
Không
Mạng nơ-ron; Tích chập sâu; Phân loại; Lớp phủ mặt đất; Sử dụng đất; Ảnh vệ tinh; Dữ liệu; Thiết bị bay không người lái
Ứng dụng
Đề tài KH&CN
Khoa học tự nhiên,
Cơ sở để hình thành Đề án KH,
Số lượng công bố trong nước: 2
Số lượng công bố quốc tế: 2
Không
Không
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+