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.
- Tỷ lệ giảm dự trữ buồng trứng và một số yếu tố liên quan ở phụ nữ hiếm muộn tại Bệnh viện Phụ sản thành phố Cần Thơ
- Giá trị của soi cổ tử cung và một số yếu tố liên quan trong phát hiện tổn thương CIN2+ tại Khoa Phụ sản, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Giá trị của tỷ lệ thể tích lách trên tổng thể tích gan-lách [SV/(LV+SV)] trên cắt lớp vi tính trong đánh giá xơ gan
- Kết quả ban đầu của phẫu thuật đặt ống silicone lệ mũi qua một lệ quản điều trị tắc ống lệ mũi bẩm sinh
- Đặc điểm hình ảnh X-quang và cộng hưởng từ của ung thư vú thể biểu mô ống tại chỗ





