Sự kiện sắp diễn ra:

Chào mừng Ngày sách Việt Nam 21/04/2022 Đăng ký lớp Hướng dẫn lớp sử dụng Thư viện Hỗ trợ in, đóng bìa, ghi CD luận văn, luận án trực tuyếnDịch vụ gởi sách giáo trình tận nhà cho sinh viên CSDL trực tuyến miễn phí OnePetro Danh mục tài liệu mớiGia hạn tài liệu online

Mô hình dự báo Covid-19

Đây là công trình nghiên cứu của nhóm tác giả Nguyễn Quang Đức, Nguyễn Hồ Quang (Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM) và Võ Quang Nghĩa (Khoa Y - ĐHQG-HCM), dưới sự hướng dẫn của các giảng viên Trường Đại học Bách Khoa và Trường Đại học Y Dược TP.HCM.

Nghiên cứu được đăng trên tạp chí Scientific Reports với nhan đề BeCaked - An Explainable Artificial Intelligence Model For COVID-19 Forecasting (BeCaked - Mô hình trí tuệ nhân tạo với khả năng tự giải thích để dự báo COVID-19).

Nghiên cứu của hệ thống BeCaked thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu thực tế về tình hình dịch bệnh (số ca nhiễm mới, hồi phục, tử vong) được công bố công khai từ các nguồn đáng tin cậy. Từ đó, mô hình sẽ áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến dựa trên kỹ thuật học sâu để suy ra các thông số nội tại của dịch bệnh, chẳng hạn như tần số lây nhiễm trực tiếp và gián tiếp.

Ngoài ra việc suy luận các thông số cũng khiến cho BeCaked có thể giúp các chuyên gia, nhà hoạch định chính sách giải thích được nguyên nhân của tình hình dịch bệnh, và đưa ra các biện pháp ứng phó phù hợp. Kết quả thí nghiệm với dữ liệu thật cho thấy BeCaked có độ chính xác rất cao, đặc biệt nếu so với các công trình tương tự được công bố trên thế giới.

Xem chi tiết tại:

https://tuoitre.vn/nghien-cuu-du-bao-covid-19-cua-sinh-vien-bach-khoa-cong-bo-tren-tap-chi-quoc-te-hang-1-202204290758084.htm

Toàn văn bài báo đăng trên tạp chí Scientific Reports:

https://www.researchgate.net/publication/351402144_BeCaked_An_Explainable_Artificial_Intelligence_Model_For_COVID-19_Forecasting