Khóa luận tốt nghiệp do Trường Đại Học Công Thương TP.HCM upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

❖ Thư viện Trường Đại Học Công Thương TP.HCM

❖ Địa chỉ: 140 Lê Trọng Tấn, Phường Tây Thạnh, Thành phố Hồ Chí Minh

❖ Email: thuvien@huit.edu.vn

❖ ĐT: 0283 8163 318

Khóa luận tốt nghiệp do Trường Đại Học Công Thương TP.HCM upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

❖ Thư viện Trường Đại Học Công Thương TP.HCM

❖ Địa chỉ: 140 Lê Trọng Tấn, Phường Tây Thạnh, Thành phố Hồ Chí Minh

❖ Email: thuvien@huit.edu.vn

❖ ĐT: 0283 8163 318

Khóa luận tốt nghiệp khảo sát điều kiện tách chiết và hoạt tính sinh học của cao chiết hoa đu đủ đực bằng methanol, acetone; đánh giá khả năng kháng oxy hóa, khuẩn, enzyme.

Khóa luận phân tích dữ liệu học tập, xây dựng mô hình dự báo kết quả sinh viên bằng EDA, học máy (Logistic Regression, SVM, Random Forest). Ứng dụng Python, Google Colab.

Khóa luận nghiên cứu các phương pháp xử lý dữ liệu mất cân bằng trong học máy, áp dụng trên bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ. Đề xuất cân bằng tối ưu.

Luận văn dự báo doanh số bán lẻ bằng mô hình thống kê, học máy, mạng nơ-ron. Phân tích chuỗi thời gian, đánh giá hiệu quả các phương pháp.

Khóa luận nghiên cứu các phương pháp xử lý mất cân bằng dữ liệu trong dự đoán khách hàng rời bỏ, sử dụng KNN, Decision Tree, Random Forest, XGBoost. Đề xuất giải pháp cân bằng tối ưu.

Mục tiêu của đề tài "Chẩn đoán bệnh cơ tim phì đại bằng áp dụng kỹ thuật phân tích tín hiệu lên dữ liệu điện tâm đồ" là nghiên cứu biểu diễn được dữ liệu ECG; xây dựng được mô hình dự đoán bệnh cơ tim phì đại.

Đề tài "Chẩn đoán bệnh lý parkinson dựa vào phân tích chuyển động thông qua dữ liệu cảm biến lực gắn ở bàn chân" bước đầu phân tích dữ liệu từ cảm biến gắn ở bàn chân và tìm ra các dấu hiệu về lý sinh học giúp nhận biết sớm bệnh lý Parkinson; đánh giá khả năng chẩn đoán bệnh lý Parkinson dựa vào thuộc tính được trích xuất.

Mục tiêu của đề tài "Bước đầu xây dựng mạng tương tác y học áp dụng trí tuệ nhân tạo lên dữ liệu sách y khoa của Đại học Oxford" xây dựng được mạng tương tác nhờ của các phương pháp học máy của trí tuệ nhân tạo dối với tập dữ liệu thu thập được; kiểm định định tính được mạng tương tác đã xây dựng.

Đề tài "Chẩn đoán bệnh lý tim mạch dựa trên dữ liệu thăm khám lâm sàng, cận lâm sàng bằng trí tuệ nhân tạo" đã xây dựng mô hình phân loại nhị phân và phép kết hợp mô hình dựa theo lý thuyết Dempster - Shafer, đánh giá và so sánh mô hình và phép kết hợp xây dựng được so với các mô hình và phép kết hợp truyền thống; giải thích quá trình xử lý dữ liệu của máy tính để đưa ra được kết quả, dựa vào đó để đánh giá hiệu quả và tính tối ưu của mô hình đã xây dựng và các thuật toán được ứng dụng trong nghiên cứu; xác định ảnh hưởng của bộ dữ liệu đưa vào với kết quả đầu ra và độ chính xác của kết quả.

Mục tiêu của đề tài là tìm hiểu thực tế quá trình áp dụng cổng tìm kiếm Siêu dữ liệu Metalib tại TTTT-TL Viện KHCNVN, những ưu điểm của quá trình áp dụng thực tiễn cổng tìm kiếm Siêu dữ liệu Metalib và tìm ra những định hướng nhằm nâng cao hiệu quả của phần mềm này tại Trung tâm nói riêng cũng như các cơ quan TT-TV Việt Nam nói chung.