Slide Bài Giảng Triết Học Mác - Lênin. Mai K Đa - USSH VNU. Cặp ...

Log InSign Up

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

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractAll TopicsPhilosophydownload

Download Free PDF

Download Free PDFSlide Bài giảng Triết học Mác - Lênin. Mai K Đa - USSH VNU. Cặp phạm trù Cái Chung và Cái RiêngMai K Đa

2020

visibility

…

description

20 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

Slide trình chiếu Triết học Mác - Lênin. Mai K Đa - USSH VNU. Cặp phạm trù Cái Chung và Cái Riêng Từ khóa: Slide bài giảng triết học Mác - Lênin, bài giảng triết học, trình chiếu triết học Mác - Lênin, ppt triết học Mác - Lênin, pptx triết học mác lênin, power point triết học Mác - Lênin, Khoa Triết học, Trường Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội, Mai K Đa, Triết học Nga.

... Read more

Related papers

Tìm Hiểu Về Phương Pháp Dịch Uyển Ngữ Chỉ Cái Chết Trong Các Bài Diễn Văn Tiếng Anh Sang Tiếng ViệtNhi_11A10 Phạm Trần Thúy

VNU Journal of Foreign Studies

Uyển ngữ chỉ cái chết trong các ngôn ngữ khác nhau là đề tài thú vị cho nhiều nghiên cứu. Uyển ngữ chỉ cái chết trong tiếng Anh và tiếng Việt được một số nghiên cứu chỉ ra, tuy nhiên chưa có nhiều công bố về phương pháp dịch uyển ngữ chỉ cái chết từ tiếng Anh sang tiếng Việt. Nghiên cứu này, với dữ liệu trích xuất từ 63 bài diễn văn tiếng Anh, đã so sánh và phân tích các uyển ngữ chỉ cái chết trong tiếng Anh và các phương án dịch sang tiếng Việt, theo khung lý thuyết dựa trên các phương pháp dịch uyển ngữ do Barnwell (1980), Duff (1989), và Larson (1998) đề xuất. Kết quả cho thấy phương pháp dịch uyển ngữ chỉ cái chết tiếng Anh thành uyển ngữ tương đương trong tiếng Việt là phổ biến nhất (chiếm 67,56% dữ liệu), phương pháp dịch thành uyển ngữ không tương đương ít phổ biến hơn (chiếm 21,62%), và phương pháp dịch trực tiếp uyển ngữ chỉ cái chết ít phổ biến nhất (chiếm 10,81%). Các uyển ngữ chỉ cái chết được dịch thành uyển ngữ không tương đương thường mang sắc thái trang trọng và phù ...

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightDạy Học Chủ Đề “Khám Phá Từ Trường Trái Đất” Theo Định Hướng Nâng Cao Năng Lực Tự Học Cho Học Sinh Với Sự Hỗ Trợ Của Mạng Xã HộiNguyễn Tuấn Kiệt

Hue University Journal of Science: Social Sciences and Humanities, 2019

Exploring the Earth's magnetic field" is a vast topic, which is close to students' daily life, and it involves much knowledge, such as geography and mathematics.Therefore, the orientation of self-study capacity development for students with the support of social networks is essential to form core skills and competence. Topic-based teaching with the support of social networks does not only disseminate new knowledge but also facilitates the students' ability to explore and absorb the knowledge themselves. To Jos.hueuni.edu.vn Tập 128, Số 6C, 2019 91 achieve the teaching goals, a full range of external factors should be considered to help students formfirm background knowledge of the concept "Earth's magnetic field". As a result, students can form theirinternal strength and master the knowledge of the Earth's magnetic field as well as clear understanding the relationship between the magnetic field and life on Earth(the wonders of the magnetic field; the phenomena related to the magnetic field: magnetic storms, ultraviolet, harm and benefit from magnetic field). Besides, it is vital to help students build up the management skills in their study. The self-study process is always accompanied by self-advocacy and interaction with friends and, teachers via multiple channels such as teamwork discussion or with social network support when studying at home.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightBài hoc tu Chi tra Dich vu He sinh thái cho các co che chia se loi ích REED+Lasse Loft

2014

Bản tin Tóm tắt của CIFOR cung cấp các thông tin cô đọng, chính xác, có bình duyệt về các chủ đề hiện tại nghiên cứu lâm nghiệp hiện tại No. 20

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_rightSee full PDFdownloadDownload PDF

Loading Preview

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

Mai K ĐaUSSH, Faculty MemberaddFollowmailMessage

Mai K Da

Papers53Followers7,025View all papers from Mai K Đaarrow_forward

Related papers

Xây Dựng Mô Hình Phân Tán Cho Phân Lớp Khối Lượng Lớn Văn Bản Theo Chủ ĐDUY TRÍ LÊ

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

Sự xuất hiện của các trang mạng xã hội đã làm cho số lượng người sử dụng và lượng thông tin trao đổi trên mạng internet trở nên rất lớn và không ngừng gia tăng. Phần lớn người sử dụng mạng xã hội, blog thường bày tỏ một cách chân thật các kiến thức, ý kiến, quan điểm, cảm xúc… của chính mình. Việc phân tích chủ đề từ những trao đổi, tài liệu trên mạng xã hội nhằm nắm bắt, quản lý và trích xuất thông tin là vô cùng quan trọng và có ý nghĩa lớn trong giáo dục, kinh tế, chính trị, xã hội, tâm lý học... Tuy nhiên để có được những thông tin hữu ích chúng ta phải giải quyết các vấn đề phức tạp ở cả hai giai đoạn: thu thập dữ liệu từ các trang mạng xã hội và phân tích thông tin từ nguồn dữ liệu lớn. Thông thường bài toán phân tích thông tin, cụ thể là phân lớp bài viết theo chủ đề, là bài toán xử lý, phân loại văn bản truyền thống nhưng khi áp dụng cho dữ liệu mạng xã hội thì gặp phải khó khăn về dung lượng dữ liệu cần xử lý, có thể lên đến hàng TeraByte, ZettaByte. Để có thể lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu này cần sử dụng các công nghệ tính toán phân tán Cluster Computing, trong đó phổ biến nhất là mô hình MapReduce.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightThuật Toán Đa Thức Xác Định Chu Trình Hamilton Trong Lớp Đồ ThịHungTruong VFX

Vietnam Journal of Science and Technology

Cho trước một đồ thị đơn vô hướng với đỉnh, ta kí hiệu là tổng bậc bé nhất của các cặp đỉnh không kề nhau trong .

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_rightTái Nhận Dạng Phương Tiện Giao Thông Sử Dụng Mạng Kết Hợp Các Đặc Trưng Học Sâunguyễn bảo khang

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ QUỐC GIA LẦN THỨ XI NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN, 2018

Công trình này nghiên cứu về bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Cho một ảnh phương tiện, nhiệm vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông là tìm kiếm trong tập dữ liệu các phương tiện có cùng định danh với phương tiện trong ảnh. Đây là một bài toán đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng vì khả năng ứng dụng của nó, đặc biệt trong các hệ thống camera giám sát giao thông. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung nghiên cứu về các đặc trưng được dùng biểu diễn phương tiện và các kết quả thử nghiệm sẽ được đánh giá trên bộ dữ liệu VeRi-776, đây là bộ dữ liệu chuyên phục vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Với mục tiêu kết hợp các đặc trưng học sâu nhằm cải thiện hiệu quả tìm kiếm phương tiện và lưu trữ đặc trưng, chúng tôi đã thực hiện một vài thử nghiệm trên hai loại đặc trưng VGG16, Vcolor và thiết kế một mạng nơron để kết hợp hai đặc trưng trên. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, đặc trưng được rút trích từ mạng nơron được đề xuất không những có hiệu quả cao hơn so với các đặc trưng riêng biệt mà còn giảm được số chiều của đặc trưng cần lưu trữ đến 3 lần.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightTổ 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_right

Related topics

PhilosophyaddFollow

• 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

580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved