foto1
foto1
foto1
foto1
foto1

(0294)3855246 - 232
lrc@tvu.edu.vn
Liên hệ:



Tác giả: Trần Văn Nam, PGS. TS. Phan Huy Khánh (Người hướng dẫn khoa học).

Trường Đại học Đà Nẵng. Năm XB: 2013.

Mô tả: 109Tr, kích thước: 30cm

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn:

Trên cơ sở phân tích hiện trạng và nhu cầu xử lý các bệnh lý thường gặp trong cộng đồng, đề tài tìm hiểu hệ thống hỏi đáp tự động, ứng dụng công nghệ tri thức hỗ trợ phục vụ chẩn đoán và đưa ra khuyến nghị điều trị một số bệnh lý thường gặp trong cộng đồng. Kết quả của đề tài cho phép tìm giải pháp tin học hóa các vấn đề về chẩn đoán bệnh, tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám chữa bệnh, giúp, bảo vệ sức khỏe và nâng cao chất lượng sống của đồng bào vùng song nước cửu long..

Register to read more ...

Tác giả: Nghị Vĩnh Khanh, Dr. Richard H. Fowler, Dr. Wendy A. Lawrence-Fowler, Dr. Zhixiang Chen. (Người hướng dẫn khoa học).

University of Texas-Pan. Năm XB: 2013.

Mô tả: 94Tr, kích thước: 30cm

Visual Data Mining have proven to be of high value in exploratory data analysis and data mining because it provides an intuitive feedback on data analysis and support decision-making activities. Several visualization techniques have been developed for cluster discovery such as Grand Tour, HD-Eye, Star Coordinates, etc. They are very useful tool which are visualized in 2D or 3D; however, they have not simple for users who are not trained.

This thesis proposes a new approach to build a 3D clustering visualization system for document clustering by using k-mean algorithm. A cluster will be represented by a neutron (centroid) and electrons (documents) which will keep a distance with neutron by force.

Our approach employs quantified domain knowledge and explorative observation as prediction to map high dimensional data onto 3D space for revealing the relationship among documents. User can perform an intuitive visual assessment of the consistency of the cluster structure.

Register to read more ...

Tác giả: Phan Thị Phương Nam; TS. Phạm Thị Xuân Lộc (Người hướng dẫn Khoa học).

Trường ĐH Cần Thơ. Năm: 2012

Mô tả: 56Tr, kích thước: 21x29 cm

Số định danh: 398.0951 T502. Vị trí: Phòng đọc.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn:

Tìm siêu dữ liệu mô tả các đối tượng sau:

- Siêu dữ liệu mô tả các thuộc tính của từng quan hệ (bảng) và thuộc tính (trường) của cơ sở dữ liệu quan hệ để mô tả sự thay đổi về cấu trúc của các quan hệ và thuộc tính trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

- Siêu dữ liệu mô tả từng thuộc tính của quan hệ được kết xuất ra hệ thống kết xuất.

- Siêu dữ liệu mô tả từng thuộc tính của một báo biểu.

- Siêu dữ liệu để mô tả từng thuộc tính của các thành phần báo biểu kết xuất.

Thực hiện ánh xạ nhờ vào giá trị của từng siêu dữ liệu được lưu trữ nhằm tạo mối liên kết động để giải quyết hai vấn đề sau:

1. Hệ thống kết xuất có khả năng thay đổi kết xuất được trong từng ngữ cảnh sử dụng.

2. Thích nghi được sự thay đổi cấu trúc bên trong của cơ sở dữ liệu. Hệ thống không thực hiện các câu truy vấn trên dữ liệu được lưu trữ trong CSDL quan hệ.

Register to read more ...

Tác giả: Phan Quốc Nghĩa; TS. Phạm Thị Xuân Lộc, TS. Nguyễn Ngọc Đệ (Người hướng dẫn Khoa học).

Trường ĐH Cần Thơ. Năm XB: 2010

Mô tả: 75Tr, kích thước: 21x29 cm

Số định danh: . Vị trí: Phòng đọc.

Tóm tắt:

Kỹ thuật phân tích dữ liệu trực tuyến OLAP được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng kinh doanh để phân tích dữ liệu và giúp truy vấn trên dữ liệu đa chiều.

Luận văn này mô tả và xây dựng một ứng dụng thống kê trực tuyến trên kho dữ liệu bệnh lúa bằng cách sử dụng kiến trúc kho dữ liệu, kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP và cấu trúc web. Nó hỗ trợ xây dựng và khai thác kho dữ liệu bệnh lúa. Để đạt được mục đích này, một vài công cụ mới cho phép xây dựng và tổ chức từng thành phần của ứng dụng như: SQL Server 2005cho kho dữ liệu, Analysis Services 2005cho CSDL đa chiều OLAP và Microsoft Office Web Componentscho các báo cáo dựa trên web.

Người dùng có thể phân tích trực tiếp và linh hoạt dữ liệu bệnh lúa trên trang web.

Register to read more ...

Tác giả: Võ Phước Hưng; Prof. Chin-Chen Chang (Người hướng dẫn Khoa học).

Trường ĐH Phùng Giáp. Năm XB: 2011

Mô tả: 41Tr, kích thước: 21x29 cm

Số định danh: . Vị trí: Phòng đọc.

 In the traditional secret image sharing, the secret image is encoded into two or more meaningless image shares, and single share cannot derive any information about the secret image. The meaningless image shares are insecure which may attract the notice of attackers during transmission process. Moreover, the meaningless share images are difficult to identify and manage in a large image database. Therefore, in 2007, Yang et al. proposed a user-friendly (k, n)-threshold scheme based on Shamir’s polynomial with different primes. Their method calculated differences between pixels in a block and their left pixels. According to the differences, the prime number for the Shamir’s polynomial can be decided and the differences were distributed to shares by using Shamir’s polynomial. This study proposes two novel user-friendly image sharing schemes. The first scheme uses polynomials with different primes to generate pixel shadows without adjusting the LSBs of original pixels, so that the recovery process can reconstruct a highquality original image using the Lagrange interpolation function. The second scheme develops an image-sharing system by using JPEG-LS prediction technique to classify prime numbers for encoding blocks. Owing to the involvement of JPEG-LS prediction technique, the produced differences not only refer to the left pixel but also their neighboring pixels. Therefore, the values of differences become small. This leads to high quality of the reconstructed image. Experimental results also confirm our statements.

Register to read more ...


Trung tâm Học liệu Trường Đại học Trà Vinh.

Số 126 - Nguyễn Thiện Thành, Khóm 4, phường 5, Thành phố Trà Vinh - Tỉnh Trà Vinh.

Điện thoại: (+84).294.3855246 số nội bộ: 232. Fax: (+84).294.3855217. Email: lrc@tvu.edu.vn

Giấy phép trang Thông tin điện tử số 02/GP-TTĐT cấp ngày 18/12/2018, Sở TT&TT tỉnh Trà Vinh

Mã nguồn: Joomla - Diablodesign.