Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Trần Đức Học, Lê Tấn TàiTóm tắt:
Mô phỏng và dự báo năng lượng tiêu thụ đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập chính sách năng lượngvà đưa ra quyết định theo hướng phát triển bền vững. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp kỹ thuật thốngkê và công cụ trí tuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ-ron thần kinh (ANNs – Artificial neutral networks), máy hỗtrợ véc tơ (SVM – Support vector machine), cây phân loại và hồi quy (CART - Classification and regressiontrees), hồi quy tuyến tính (LR - Linear regression), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN - Generalized linearregression), tự động phát hiện tương tác Chi-squared (CHAID - Chi-square automatic interaction detector) vàmô hình tổng hợp (Ensemble model) để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong các căn hộ tòa nhà chung cư.Bộ dữ liệu để xây dựng mô hình gồm 200 mẫu được khảo sát ở nhiều chung cư tại TP. Hồ Chí Minh. Mô hìnhđơn có hiệu quả tốt nhất trong quá trình dự đoán là CART, trong khi đó mô hình được tổng hợp tốt nhất làCART + GENLIN.
- Khảo sát nhu cầu chăm sóc giảm nhẹ của người bệnh ung thư đang điều trị hóa chất tại khoa Ung Bướu Bệnh viện Đà Nẵng và tìm hiểu một số yếu tố liên quan
- Giá trị của chỉ số tiên lượng giảm nhẹ trong dự đoán thời gian sống thêm bệnh nhân ung thư điều trị chăm sóc giảm nhẹ đơn thuần tại Bệnh viện Ung Bướu Nghệ An
- Khẩu phần ăn và tình trạng dinh dưỡng của bệnh nhân ung thư vòm mũi họng tại Bệnh viện Ung Bướu TP. Cần Thơ
- Kiến thức, thái độ và thực hành dựa vào bằng chứng của điều dưỡng trong chăm sóc người bệnh ung thư
- Đánh giá hiệu quả dự phòng viêm tĩnh mạch ngoại vi do hóa trị ở bệnh nhân ung thư bằng phương pháp dùng miếng gel lạnh





