Sử dụng mạng Neural tích chập (CNN) nhận diện cảm xúc khuôn mặt làm cơ sở tạo động lực cho người lao động
Tác giả: Nguyễn Hùng Cường, Nhữ Thùy Liên
Số trang:
Tr. 87-89
Tên tạp chí:
Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương
Số phát hành:
Số 593
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658.312 4
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
người lao động, nguồn nhân lực, cảm xúc nhân viên
Chủ đề:
Người lao động
Tóm tắt:
Bài viết tập trung vào giới thiệu mạng neural tích chập trong Deep Learning để dự báo phân loại trạng thái cảm xúc của người lao động thông qua một bộ dữ liệu thực tế, qua đó người đọc có thể hiểu và ứng dụng phương pháp vào nghiên cứu hoặc vấn đề nghiên cứu của chính mình
Tạp chí liên quan
- Đánh giá nguy cơ ngã của người bệnh viêm khớp dạng thấp bằng thang điểm morse tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng lo âu và một số yếu tố liên quan ở người bệnh đến tiêm và hút dịch khớp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đặc điểm hình thái tuyến giáp trên siêu âm ở phụ nữ sau mãn kinh
- Bước đầu đánh giá kết quả điều trị tắc động mạch phổi cấp ở bệnh nhân cao tuổi
- Thực trạng và kết quả điều trị thiếu máu ở người bệnh phẫu thuật chỉnh hình lớn tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội giai đoạn 2023-2024