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
- Thiết kế đô thị vì sức khỏe cộng đồng
- Nghiên cứu các yếu tố hấp dẫn đô thị : lấy TP. HCM làm nghiên cứu điển hình
- Nghiên cứu thực nghiệm xác định áp lực sóng xung kích trên bề mặt đất do 2 lượng nổ liên tiếp trong không khí
- Sử dụng lý thuyết biến dạng cắt tính toán động lực học của dầm bê tông cốt thanh composite aramid trên nền đàn hồi chịu tác dụng của hệ dao động di động
- Kinh nghiệm phát triển kinh tế số của một số quốc gia Đông Á và bài học tham khảo cho Việt Nam