Thông tin

Nghiên cứu do tác giả Erdem Bıyık thuộc Khoa Khoa học Máy tính, Đại học Nam California, Los Angeles, Hoa Kỳ thực hiện.
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.
Nghiên cứu do hai tác giả Pyry Pohjalainen (Otakaari 1B, Espoo 02150, Phần Lan) và Juho Vepsäläinen (Khoa Khoa học Máy tính, Đại học Aalto, Espoo, Phần Lan) thực hiện.
Nghiên cứu do hai tác giả Özkul Haraç và Ayhan Dolunay thuộc Khoa Truyền thông, Đại học Near East, Nicosia, Thổ Nhĩ Kỳ, Síp thực hiện.
Nghiên cứu do nhóm tác giả gồm Neil Majithia, Thomas Carey-Wilson, Elena Simperl (Khoa Tin học, Đại học King's College London, London, Anh) và Nigel Shadbolt (Khoa Khoa học Máy tính, Đại học Oxford, Oxford, Anh) cùng thuộc Viện Dữ liệu Mở, London, Anh thực hiện.
Nghiên cứu do nhóm các tác giả gồm: Mark A. Musen, Martin J. O'Connor, Josef Hardi, Marcos Martínez-Romero thuộc Khoa Y học Tính toán, Trường Y khoa Đại học Stanford, Stanford, California, Hoa Kỳ thực hiện.
Nghiên cứu này do các tác giả Ahmed Alduais (Khoa Khoa học Giáo dục, Trường Cao đẳng Giáo dục, Đại học Qatar, Doha, Qatar - Khoa Tâm lý học, Đại học Khoa học và Công nghệ Na Uy, Trondheim, Na Uy), Saba Qadhi (Khoa Khoa học Giáo dục, Trường Cao đẳng Giáo dục, Đại học Qatar, Doha, Qatar), Youmen Chaaban (Trung tâm Nghiên cứu Giáo dục, Trường Cao đẳng Giáo dục, Đại học Qatar, Doha, Qatar) và Majeda Khraisheh (Khoa Kỹ thuật Hóa học, Đại học Qatar, Doha, Qatar) thực hiện.
Nghiên cứu do nhóm tác giả bao gồm: Danniell Hu, Elizabeth Bondi-Kelly (Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật, Đại học Michigan, Ann Arbor, Michigan, Hoa Kỳ), Diana Acosta Navas (Trường Kinh doanh Quinlan, Đại học Loyola Chicago, Chicago, Illinois, Hoa Kỳ), Susanne Gaube (Trường Kinh doanh Toàn cầu về Sức khỏe, Đại học College London, London, Vương quốc Anh), Hussein Mozannar (AI Frontiers, Microsoft Research, Redmond, Washington, Hoa Kỳ), Matthew E. Taylor (Khoa học Máy tính, Đại học Alberta, Edmonton, AB, Canada - Viện Trí tuệ Máy móc Alberta (Amii), Edmonton, AB, Canada) và Krishnamurthy Dvijotham (Khoa học và Sáng kiến Chiến lược, Google DeepMind, Mountain View, California, Hoa Kỳ) thực hiện.
Nghiên cứu do nhóm các tác giả gồm có: Akash V. Maharaj, Daniel Lee, Kun Qian, Sajjadur Rahman, Yunyao Li (Adobe Inc., San Jose, Hoa Kỳ), David Arbour, Uttaran Bhattacharya, Anup Rao (Adobe Research, San Jose, Hoa Kỳ), Austin Zane và Avi Feller (Đại học California, Berkeley, Hoa Kỳ) thực hiện.
Nghiên cứu do các tác giả gồm: Rikhiya Ghosh, Sanjeev Kumar Karn (Siemens Healthineers, Princeton, New Jersey, Hoa Kỳ), Hans-Martin von Stockhausen, Martin Schmitt (Siemens Healthineers, Erlangen, AG, Đức), George Marica Vasile (Siemens, AG, Romania) và Oladimeji Farri (GetWell inc) thực hiện.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Nền tảng đưa Cần Thơ trở thành trung tâm thị trường khoa học và công nghệ
Nhiều hoạt động hưởng ứng Ngày hội đổi mới sáng tạo quốc gia 2026
Cần Thơ bồi dưỡng kiến thức, kỹ năng số căn bản cho hơn 6.500 cán bộ, công chức, viên chức
Trường ĐH Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ khai giảng năm học mới: Khơi nguồn nhân lực công nghệ cho Cần Thơ và ĐBSCL
Chuyển đổi số hướng tới phát triển bền vững vùng Mekong
Cần Thơ chủ động triển khai hiệu quả, minh bạch công tác chống khai thác IUU
Cần Thơ tăng tốc xây dựng đô thị thông minh, lấy dữ liệu làm nền tảng phát triển
Cần Thơ ra mắt Viện Nghiên cứu Robot và AI, thúc đẩy hệ sinh thái đổi mới sáng tạo
Phường Sóc Trăng ra mắt Kiosk hỗ trợ người dân thực hiện dịch vụ công, đẩy mạnh chuyển đổi số
Giải pháp thúc đẩy nâng cao Chỉ số đổi mới sáng tạo thành phố Cần Thơ
Cần Thơ - Quảng Ngãi tăng cường hợp tác khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số
Cần Thơ kiến tạo hệ sinh thái đổi mới sáng tạo xanh, hướng tới tương lai Net Zero
Cần Thơ ra mắt Mạng lưới Mentors & Coaches, tăng tốc hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo
Chương trình Demo Day – Ngày hội trình bày kết quả
Mô hình Trung tâm Đổi mới sáng tạo thành phố Cần Thơ - Thúc đẩy liên kết phát triển hệ sinh thái đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Thuật toán học tăng cường cải tiến dựa trên xu hướng dữ liệu ứng dụng trong ra quyết định giao dịch thị trường tiền điện tử
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền điện tử đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các phương pháp ra quyết định giao dịch có khả năng thích ứng với tính biến động cao và phi tuyến của dữ liệu giá. Trong bối cảnh đó, học tăng cường được xem là một hướng tiếp cận tiềm năng nhờ khả năng học trực tiếp thông qua tương tác với môi trường mà không cần dữ liệu gán nhãn. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng học tăng cường thuần túy thường gặp hạn chế trong việc kiểm soát rủi ro và tối ưu lợi nhuận khi áp dụng vào thị trường tài chính thực tế.


 
Công nghệ 4.0  
 
Thách thức Đổi mới sáng tạo Việt Nam 2026: Giải bài toán của doanh nghiệp bằng AI
Triển khai Nghị quyết 57/NQ-TW của Bộ Chính trị, đồng thời khẳng định vai trò quan trọng của AI trong chiến lược phát triển kinh tế của Việt Nam, chương trình "Thách thức Đổi mới sáng tạo Việt Nam" được tổ chức nhằm tìm kiếm các giải pháp đổi mới sáng tạo từ các tổ chức, cá nhân trên toàn thế giới.


 
Điện tử  
 
AGIBOT triển khai robot bán nhân hình trong sản xuất điện tử
AGIBOT vừa công bố việc đưa dòng robot AGIBOT G2 vào môi trường sản xuất điện tử tiêu dùng tại Longcheer Technology. Đây được xem là bước tiến quan trọng, đánh dấu việc ứng dụng trí tuệ nhân thể (embodied AI) ở quy mô công nghiệp, trực tiếp trong quy trình sản xuất cốt lõi.


 
Tin học  
 
Thuật toán học tăng cường cải tiến dựa trên xu hướng dữ liệu ứng dụng trong ra quyết định giao dịch thị trường tiền điện tử
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền điện tử đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các phương pháp ra quyết định giao dịch có khả năng thích ứng với tính biến động cao và phi tuyến của dữ liệu giá. Trong bối cảnh đó, học tăng cường được xem là một hướng tiếp cận tiềm năng nhờ khả năng học trực tiếp thông qua tương tác với môi trường mà không cần dữ liệu gán nhãn. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng học tăng cường thuần túy thường gặp hạn chế trong việc kiểm soát rủi ro và tối ưu lợi nhuận khi áp dụng vào thị trường tài chính thực tế.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này