Hệ Sinh, Cơ Sở, Số Chiều Và Hạng Của Một Hệ Vectơ

Academia.eduAcademia.eduLog InSign Up
  • Log In
  • Sign Up
  • more
    • About
    • Press
    • Papers
    • Terms
    • Privacy
    • Copyright
    • We're Hiring!
    • Help Center
    • less

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractFirst page of “Hệ sinh, cơ sở, số chiều và hạng của một hệ vectơ”Academia Logodownload

Download Free PDF

Download Free DOCHệ sinh, cơ sở, số chiều và hạng của một hệ vectơProfile image of Anh Tú NguyễnAnh Tú Nguyễnvisibility

description

12 pages

descriptionSee full PDFdownloadDownload PDF bookmarkSave to LibraryshareShareclose

Sign up for access to the world's latest research

Sign up for freearrow_forwardcheckGet notified about relevant paperscheckSave papers to use in your researchcheckJoin the discussion with peerscheckTrack your impact

Abstract

Hệ sinh, cơ sở, số chiều và hạng của một hệ vectơ ________________________________________________ 1. Hệ sinh:

... Read more

Related papers

Mô Hình Hóa Tri Thức Cho Một Cơ Sở Dữ Liệu Quan Hệ Bằng Ontology Web LanguageHuynh Nguyen Minh Anh

Dalat University Journal of Science, 2017

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp mô hình hóa tri thức một cơ sở dữ liệu quan hệ bằng Ontology Web Language (OWL). Kết quả đạt được bao gồm các luật chuyển đổi dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ sang Ontology và các Axiom bổ sung ngữ nghĩa cho một cơ sở dữ liệu quan hệ. Dựa trên các luật này, dữ liệu trong mô hình quan hệ có thể được chuyển đổi thành các bộ ba RDF/OWL cho các ứng dụng Sematic web.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightĐẶC ĐIỂM HÌNH THÁI VÀ TRÌNH TỰ ITS CỦA LAN MỘT LÁ (Nervilia fordii (Hance) Schlechter) THU THẬP TẠI CAO BẰNG VÀ THÁI NGUYÊN16 Trần Thị Thuỳ Linh C3

BÁO CÁO KHOA HỌC VỀ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢNG DẠY SINH HỌC Ở VIỆT NAM - PROCEEDING OF THE 4TH NATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE ON BIOLOGICAL RESEARCH AND TEACHING IN VIETNAM

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightXây Dựng Số Hóa Hệ Thống Quản Lý Thiết Bị Trong Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí MinhPhạm Thuận

Journal of Science and Technology - IUH, 2020

Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh là một trường đại học chính quy với quy mô hiện tại có trên 1047 giảng viên cơ hữu, trên 27831 sinh viên hệ đại học và khoảng 238 phòng học gồm phòng lý thuyết và học thực hành. Thông tin về số lượng tài sản bao gồm bàn ghế, máy chiếu, bảng, máy tính, quạt đèn và các tài sản của trường luôn phải được xác định nhanh chóng về số lượng và tình trạng, thông tin này hỗ trợ quản lý một cách chính xác nhất, khi cần thiết sẽ có sự thay thế giúp cho sự vận hành hoạt động dạy học liên tục. Chúng tôi đã thiết kế và xây dựng hệ thống kiểm kê trang thiết bị với mục đích giúp việc kiểm kê nhanh, hiệu quả và chính xác, cũng như sẽ giảm những công việc giấy tờ, số hóa dữ liệu phù hợp với xu thế phát triển của công nghiệp 4.0 trong việc số hóa và áp dụng công nghệ thông tin. Hệ thống đã được cài đặt và thử nghiệm tại phòng Kế hoạch và Đầu tư cho kiểm kê trang thiết bị năm 2019.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightThiết Kế Chương Trình Môn Động Vật Học Bậc Đại Học Đáp Ứng Mục Tiêu Đào Tạo Giáo Viên Giảng Dạy Môn Khoa Học Tự NhiênThu Hien

BÁO CÁO KHOA HỌC VỀ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢNG DẠY SINH HỌC Ở VIỆT NAM - PROCEEDING OF THE 4TH NATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE ON BIOLOGICAL RESEARCH AND TEACHING IN VIETNAM

Tóm tắt: Bài báo giới thiệu về nội dung và thiết kế chương trình giảng dạy môn học động vật ở bậc đại học của Việt Nam, đáp ứng mục tiêu giảng dạy môn khoa học tự nhiên. Kiến thức động vật học được thiết kế theo các module hệ thống khái quát, trên cơ sở phân loại tiến hóa và cấu trúc chức năng của giới động vật, nhằm phát huy tính sáng tạo của người học trong việc làm chủ các đơn vị kiến thức. Từ khóa: Chức năng, Động vật học, Khoa học tự nhiên, thiết kế, tiến hóa.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightXử lý phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1Mai Hương Trần

Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, 2016

Xử lý phổ hay hiệu chỉnh phổ là quá trình loại bỏ hoặc làm giảm bớt các sai số do ảnh hưởng của điều kiện khí quyển, nguồn sáng chiếu và bề mặt địa hình. Có hai loại hiệu chỉnh phổ: hiệu chỉnh tuyệt đối và hiệu chỉnh tương đối. Trong bài báo nhóm nghiên cứu tập trung tìm hiểu các phương pháp hiệu chỉnh phổ tương đối từ đó xây dựng phương pháp hiệu chỉnh phổ trên ảnh vệ tinh VNREDSat-1. Phương pháp được lựa chọn bao gồm nắn chỉnh hình học ảnh, lựa chọn các đối tượng bất biến giả định, xác định tham số chuẩn hóa. Kết quả thực nghiệm được kiểm định qua các phép phân tích thống kê giá trị độ sáng của pixel trên ảnh trước và sau chuẩn hóa phổ. Độ chính xác của kết quả thể hiện phương pháp lựa chọn là hợp lý.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightBài Toán Dung Sai Của Cơ Cấu Robot Dạng Chuỗi Hở Trên Quan Điểm Tính Công Nghệ Gia CôngDương Quốc Khánh

2021

Trong các hệ thống cơ điện tử, việc đảm bảo chất lượng cuối cùng về độ chính xác thường sẽ dẫn đến bài toán đảm bảo dung sai cơ cấu chấp hành ở giai đoạn trước và bài toán điều khiển ở giai đoạn sau. Bài báo này giới thiệu một phương pháp số tính toán dung sai chế tạo cho cơ cấu cơ khí của robot, trong đó đặc biệt chú ý đến việc phân bổ hợp lý giá trị dung sai cho từng khâu sao cho giá thành chế tạo là nhỏ nhất. Chúng tôi đưa ra khái niệm tỉ số độ chính xác/ tầm với của cơ cấu để đặc trưng cho chất lượng thiết kế - chế tạo cơ khí của cơ cấu. Đề xuất giá trị xấp xỉ đầu và sử dụng phương pháp số của nhóm để xác định giá trị dừng tối ưu của nó, từ đó xác định được dung sai cần tính của cơ cấu robot. Kết quả nhận được cho thấy cơ cấu đảm bảo tính kinh tế và tính kỹ thuật đồng thời, phương pháp có thể sử dụng để tham khảo ở bước thiết kế cơ cấu chấp hành của tay robot.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightMột Kỹ Thuật Xây Dựng Hệ Bao Tự Động Cho Đối Tượng 3DĐức Hoàng

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Báo cáo này đề cập đến việc xây dựng hệ bao (Bounding volume hierarchy-BVH) tự động cho một đối tượng 3D. Việc xây dựng BVH cho đối tượng thường theo mô hình từ trên xuống (top-down), từ dưới lên (bottom-up) hoặc thêm vào (add in); với một dạng hộp bao cụ thể. Kỹ thuật đề xuất xây dựng BVH dựa trên việc sử dụng nhiều dạng hộp bao khác nhau phù hợp với thực tế hoạt động của đối tượng. Kỹ thuật đã được thử nghiệm và tỏ ra hiệu quả đối với các mô hình đối tượng 3D được xây dựng theo phương pháp liên tục. Từ khóa-hệ bao, tự động, nhiều dạng hộp bao, nhận dạng va chạm ABSTRACT-In this paper, we describe the algorithm construct the Bounding volume hierarchy (BVH) automatically for a 3D model. In common, the tree data constrution progress for BVH of an object could be implemented with Top-down model, Bottom-up model or Add-in model, with only determined bounding volume. We also describe a technic to construct the tree data of BVH based on algorithm using multiple kind of bounding volume according to the operation of objects. The algorithm was tested and showed the effect with the continous tree data construction of 3D models.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightMột Phương Pháp Mới Trong Việc Tăng Cường Ảnh Dựa Trên Phân Cụm Mờ Và Toán Tử Tăng Cường Ảnh TốiMạnh Tuấn

FAIR KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ QUỐC GIA LẦN THỨ XV - Nghiên cứu cơ bản và Ứng dụng công nghệ thông tin - Proceedings of the 15th National Conference on Fundamental and Applied Information Technology Research (FAIR’2022)

Cải thiện hình ảnh là một chủ đề rất quan trọng trong xử lý hình ảnh và đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể. Tuy nhiên, việc tăng cường ảnh tối vẫn là vấn đề khó khăn, cần tiếp tục nghiên cứu... Bài báo này giới thiệu một thuật toán mới về tăng cường hình ảnh tối có tên The image enhancement based on the dark object enhancement (IEDOE). Thuật toán này kết hợp một toán tử để tăng cường các đối tượng tối và thuật toán phân cụm mờ để thực hiện việc tăng cường ảnh tối. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán được đề xuất tốt hơn một số phương pháp gần đây.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightHệ Thống Gợi Ý Sử Dụng Thuật Toán Tối Ưu Bầy Đàn08.Trần Đình Khang

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering -CF) là một kỹ thuật gợi ý phổ biến nhất được sử dụng nhiều trong các hệ thống gợi ý đã được tích hợp trong các website thương mại điện tử (chẳng hạn như amazon.com, barnesandnoble.com, Yahoo! news, TripAdvisor.com). Kỹ thuật CF dựa trên giả thiết rằng những người dùng (user) có cùng sở thích thì sẽ quan tâm một tập item tương tự. Phương pháp phân cụm lọc cộng tác (Iterative Clustered CF -ICCF) và lặp cộng tác tối ưu trọng số sử dụng thuật toán PSO (PSO-Feature Weighted) thể hiện tính hiệu quả cho hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc trong tập {1, 2,…, 5}. Tuy nhiên, các kỹ thuật đó không thể trực tiếp áp dụng cho các hệ thống gợi ý trong thực tế mà giá trị đánh giá trong tập {0, 1}. Do vậy, bài báo này đề xuất việc cải tiến hai phương pháp ICCF và PSO-Feature Weighted để có thể áp dụng được cho các hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc tập {0, 1}. Kết quả thực nghiệm của hai phương pháp mà chúng tôi đưa ra áp dụng trên bộ dữ liệu hệ gợi ý công việc cho thấy độ chính xác mô hình dự đoán có cải thiện rõ rệt so với phương pháp CF truyền thống đồng thời cũng giải quyết được vấn đề dữ liệu thưa mà phương pháp CF thường gặp phải.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightTruy Vấn Hướng Đối Tượng Dựa Trên Phân Cấp Tập Tin Chữ Ký Và Cây SD-TreeTrân Bảo

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Truy vấn trực tiếp trên các đối tượng trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng rất tốn kém chi phí lưu trữ dữ liệu trong quá trình truy vấn và tốn nhiều thời gian để thực hiện truy vấn trên hệ thống dữ liệu thực. Gần đây, có nhiều nghiên cứu tập trung vào việc giải quyết vấn đề đó bằng cách xây dựng các chỉ mục trên các lớp đơn, phân cấp lớp, hoặc phân cấp đối tượng lồng nhau. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ đề xuất một phương pháp lập chỉ mục mới. Phương pháp này dựa trên kỹ thuật sử dụng tập tin chữ ký và cây SD-tree trong đó các tập tin chữ ký được tổ chức theo phân cấp để nhanh chóng lọc dữ liệu không thích hợp và mỗi tập tin chữ ký được lưu theo cấu trúc cây SD-tree nhằm tăng tốc độ quét chữ ký. Kỹ thuật này giúp giảm đáng kể không gian tìm kiếm và do đó sẽ cải thiện đáng kể độ phức tạp thời gian truy vấn.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightSee full PDFdownloadDownload PDFLoading...

Loading Preview

Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.

Related papers

Tổ Chức Dạy Học Theo Định Hướng Stem Trong Phần Sinh Học VI Sinh Vật Và Virus (Sinh Học 10) Dựa Trên Mô Hình 6ELê Long

BÁO CÁO KHOA HỌC VỀ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢNG DẠY SINH HỌC Ở VIỆT NAM HỘI NGHỊ KHOA HỌC QUỐC GIA LẦN THỨ 5 - PROCEEDING OF THE 5TH NATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE ON BIOLOGICAL RESEARCH AND TEACHING IN VIETNAM

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightĐiểm Danh Bằng Mặt Người Với Đặc Trưng Gist Và Máy Học Véctơ Hỗ Trợ16.Trần Nguyễn Minh Thư

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất hệ thống điểm danh bằng mặt người với máy học véctơ hỗ trợ (Support Vector Machines-SVM) sử dụng đặc trưng GIST. Hệ thống điểm danh thực hiện hai bước chính là định vị khuôn mặt trong ảnh thu được từ camera và định danh đối tượng từ ảnh khuôn mặt. Bước định vị khuôn mặt được thực hiện dựa trên các đặc trưng Haar-like kết hợp với mô hình phân tầng (Cascade of Boosted Classifiers-CBC). Chúng tôi đề xuất huấn luyện mô hình máy học SVM sử dụng đặc trưng GIST để thực hiện định danh đối tượng từ ảnh khuôn mặt. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu gồm 6722 ảnh của 132 đối tượng là những sinh viên Khoa CNTT-TT, Trường Đại học Cần Thơ cho thấy máy học SVM sử dụng đặc trưng GIST đạt đến 99.29% độ chính xác trên tập kiểm tra, cao hơn khi so với mô hình mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network-CNN), máy học SVM sử dụng mô hình túi từ (Bag-of-Words-BoW) của đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), Bayes thơ ngây với láng giềng gần nhất (Naïve Bayes Nearest Neighbor-NBNN) sử dụng đặc trưng SIFT có độ chính xác lần lượt là 96.88%, 97.54% và 98.88%. Từ khóa: Nhận dạng mặt người, đặc trưng GIST, máy học véctơ hỗ trợ (SVM).

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightBa thuật toán giải phương trình, bất phương trình, hệ phương trình vô tỷ bằng cách thêm bớt biểu thức liên hợpPhong Lê Quốc

Dong Thap University Journal of Science, 2016

Phương trình, bất phương trình, hệ phương trình chứa căn thức là dạng toán phân hóa học sinh trong đề thi tuyển sinh Đại học. Thêm bớt biểu thức liên hợp là cách giải đặc trưng của dạng toán này. Bài báo đưa ra 3 thuật toán giải phương trình, bất phương trình, hệ phương trình vô tỷ bằng cách thêm bớt biểu thức liên hợp:“trị số Bezout”, “cát tuyến gốc”, “đồng dạng tử thức”.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightPensamiento numérico y sistemas posicionalessandra tovar

2011

Se analiza como a traves de la aritmetica en diferentes sistemas de numeracion posicional, se fomenta, desarrolla y promueve el pensamiento numerico. Observando que cuando uno se ve enfrentando a situaciones de trato numerico, suele convertir la resolucion de un problema en la solucion de algoritmos; no se analiza, en cambio si se opera. Se busca que mediante bases numericas diferentes al decimal, se analicen y comprendan los principios posicionales implicitos al operar. La investigacion se centra en tres pilares que contribuyen a desarrollar el pensamiento numerico, tomados del Ministerio de Educacion Nacional y del investigador Luis Rico Romero y su grupo de investigacion, los cuales son: - Comprension de los numeros y de la numeracion. - Comprension del concepto de las operaciones. - Calculos con numeros y aplicaciones de numeros y operaciones.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightLược Đồ Sai Phân Khác Thường Mô Phỏng Số Một Mô Hình Lan Truyền Virus Máy TínhMạnh Tuấn

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài báo này, lược đồ sai phân khác thường (nonstandard finite difference schemes -NSFD) bảo toàn các tính chất quan trọng của một mô hình lan truyền virus máy tính được xây dựng. Các tính chất quan trọng của mô hình này gồm có tính chất dương, tính chất bị chặn, điểm cân bằng và tính chất ổn định của điểm cân bằng. Ở đây tính chất ổn định của điểm cân bằng của NSFD được chúng tôi nghiên cứu dựa trên một mở rộng của Định lý ổn định Lyapunov cổ điển. Các mô phỏng số khẳng định tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết cũng như ưu thế của các NSFD so với các lược đồ sai phân bình thường (standard finite difference schemes -SFDS).

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightỨng Dụng Đại Số Gia Tử Đốl Sánh Các Giá Trị Ngôn Ngữ08.Trần Đình Khang

Journal of Computer Science and Cybernetics, 2016

This paper interpretes Bornemethods for comparison of linguistic values. There are the aggregation of hedge algebras, the if-then rules and the distance table between linguistic values. It can be used for linguistic reasoning in practical problems.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightTính Toán Hạt Dựa Trên Độ Đo Tương Đồng Mờ Phức Trong Hỗ Trợ Chẩn Đoán Nha KhoaMạnh Tuấn

TNU Journal of Science and Technology, 2021

Việc ứng dụng công nghệ trợ giúp trong quá trình thăm khám bệnh là nhân tố quan trọng trong việc giảm tải công việc của bác sĩ. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để các công nghệ nâng cao được chính xác trong chẩn đoán. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển một mô hình kết hợp giữa tính toán hạt với các độ đo tương đồng mờ phức. Trước hết, độ đo tương đồng mờ phức được sử dụng để đánh giá độ tương đồng giữa các mẫu bệnh chuẩn với mẫu cần chẩn đoán. Sau đó tính toán hạt được áp dụng để lựa chọn xem bệnh nào có khả năng mắc cao nhất. Mô hình đề xuất được thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh nha khoa bao gồm các ảnh X-quang về bệnh răng khôn mọc lệch. Kết quả thực nghiệm chứng tỏ mô hình mới có độ chính xác tốt hơn so với một số phương pháp khác. Kết quả nghiên cứu này sẽ hỗ trợ các nha sĩ trong chẩn đoán bệnh răng khôn mọc lệch.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightkeyboard_arrow_downView more papers Academia
  • Explore
  • Papers
  • Topics
  • Features
  • Mentions
  • Analytics
  • PDF Packages
  • Advanced Search
  • Search Alerts
  • Journals
  • Academia.edu Journals
  • My submissions
  • Reviewer Hub
  • Why publish with us
  • Testimonials
  • Company
  • About
  • Careers
  • Press
  • Help Center
  • Terms
  • Privacy
  • Copyright
  • Content Policy
Academia580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved

Từ khóa » Hệ Vectơ Nào Sau đây Là Cơ Sở Của