ĐẠI HỌC CẦN THƠ. Mã số: CT384, 3 Tín chỉ (KT Điện tử VT, KT Điều khiển và Cơ Điện tử)

Size: px
Start display at page:

Download "ĐẠI HỌC CẦN THƠ. Mã số: CT384, 3 Tín chỉ (KT Điện tử VT, KT Điều khiển và Cơ Điện tử)"

Transcription

1 ĐẠI HỌC CẦN THƠ Mã số: CT384, 3 Tín chỉ (KT Điện tử VT, KT Điều khiển và Cơ Điện tử) TS. Nguyễn Chí Ngôn Bộ môn Tự Động Hóa Khoa Kỹ thuật Công nghệ ncngon@ctu.edu.vn Nội Dung Chương 1: Tổng quan về mạng nơron nhân tạo (ANN) Chương : Cấu trúccủaann Chương 3: Các giải thuật huấnluyện ANN Chương 4: Mộtsốứng dụng của ANN (MATLAB) Đồ án môn học Chương 5: Mạng nơron mờ (Fuzzy-Neural Networks) Chương 6: Mộtsốđịnh hướng nghiên cứu (Case Studies) Ôn tậpvàthảo luận Tham khảo: 1. Nguyễn Chí Ngôn, Điều khiển mô hình nội và Neural network: Chương Mạng nơron nhân tạo, Luận án cao học, ĐHBK Tp. HCM, Nguyễn Đình Thúc, Mạng nơron Phương pháp và ứng dụng, NXBGD, Simon Haykin, Neural Networks a comprehensive foundation, Prentice Hall, Howard Demuth, Mark Beale and Martin Hagan, Neural Networks toolbox 5 User s Guide, The Matworks Inc., 007.

2 Tổ chức mônhọc Thờilượng môn học: 3TC TC lý thuyếtvàbàitậptrênlớp 1 TC Đồ án môn học (03 SV thực hiện 1 đề tài) Lịch học: Tuần 1: Chương 1 Tuần 3: Chương + Bài tập Tuần 4 5: Chương 3 + Bài tập Tuần 6 7: Chương 4 + Bài tập Tuần 8 11: Đồ án môn học Tuần 1 13: Chương 5 + Bài tập Tuần 14: Chương 6 Tuần 15: Ôntậpvàthảoluận Đánh giá Đồ án môn học: 45% Thi hết môn: 55% 3 Chương 3 Các giải thuật huấn luyện ANN Giớithiệu Các phương pháp huấnluyện Mộtsố giảithuật thông dụng Hàm mục tiêu Mặtlỗivàcácđiểmcực tiểucục bộ Qui trình thiếtkế một ANN Các kỹ thuật phụ trợ Minh họa bằng MATLAB Bài tập 4

3 Giới thiệu Gới thiệu về các phương pháp huấn luyện Tìm hiểu một số giải thuật thông dụng để huấn luyện ANN. Phần này tập trung vào giải thuật Gradient descent và các giải thuật cải tiến của nó Hàm mục tiêu Mặt lỗi và các điểm cực tiểu cục bộ Một số ví dụ về phương pháp huấn luyện mạng bằng MATLAB Qui trình thiết kế một ANN Các kỹ thuật phụ trợ Hiện tượng quá khớp của ANN 5 Các phương pháp huấn luyện Huấnluyện mạng là quá trình thay đổicáctrọng số kếtnối và các ngưỡng củanơ-ron, dựatrêncácmẫu dữ liệu học, sao cho thỏamãnmộtsốđiều kiện nhất định. Có 3 phương pháp học: Học giám có sát (supervised learning) Học không giám sát (unsupervised learning) Học tăng cường (reinforcement learning). Sinh viên tham khảo tàiliệu [1]. Giáo trình này chỉ tập trung vào phương pháp học cógiám sát. Hai phương pháp còn lại, sinh viên sẽđượchọc trong chương trình Cao học. 6

4 Giải thuật huấn luyện ANN (1) Trong phần này chúng ta tìm hiểu về giảithuậttruyềnngược (backpropagation) và các giảithuậtcảitiếncủa nó, áp dụng cho phương pháp họccógiámsát. Giảithuậttruyềnngượccậpnhậtcáctrọng số theo nguyên tắc: w (k+1) = w (k) + ηg(k) trong đó: w(k) là trọng số của kết nốitừ nơ-ron j đến nơ-ron i, ở thời điểm hiệntại η là tốc độ học (learning rate, 0< η 1) g(k) là gradient hiệntại Có nhiều phương pháp xác định gradient g(k), dẫntớicónhiều giảithuậttruyềnngượccảitiến. 7 Giải thuật huấn luyện ANN () Để cập nhậtcáctrọng số cho mỗichukỳ huấnluyện, giảithuật truyềnngượccần thao tác: Thao tác truyền thuận (forward pass phase): Áp vectơ dữ liệuvào trong tập dữ liệuhọc cho ANN và tính toán các ngõ ra của nó. Thao tác truyền ngược (backward pass phase): Xác định sai biệt(lỗi) giữa ngõrathực tế của ANN và giá trị ngõramongmuốntrongtậpdữ liệuhọc. Sau đó, truyềnngược lỗinàytừ ngõ ra về ngõ vào của ANN và tính toán các giá trị mới của cáctrọng số, dựa trêngiátrị lỗi này. p 1 (k) p (k) p j (k) p R (k) w i1 (k) w i (k) w (k) w Rj (k) Σ f a i (k) + - e i (k) t i (k) Minh họa phương pháp điều chỉnh trọng số nơron thứ j tại thời điểm k 8

5 Giải thuật gradient descent (1) Xét một MLP lớp: Lớp ẩn p 1 Ngõ ra nơ-ron ẩn làa 1 i p a 1 p i a j a m p n w 1 là trọng số lớp ẩn, từ j đến i w là trọng số lớp ra, từ j đếni 9 Giải thuật gradient descent () Thao tác truyền thuận Tính ngõ ra lớp ẩn (hidden layer): n 1 i (k) = Σ j w 1 (k) p j (k) tạithời điểm k a 1 i (k) = f1 ( n 1 i (k) ) với f 1 là hàm kích truyềncủa các nơ-ron trên lớp ẩn. Ngõ ra của lớp ẩn là ngõ vào củacácnơ-ron trên lớpra. Tính ngõ ra ANN (output layer): n i (k) = Σ j w (k) a1 j (k) tạithời điểm k a i(k) = f ( n i(k) ) với f là hàm truyềncủa cácnơ-ron trên lớpra 10

6 Giải thuật gradient descent (3) Thao tác truyền ngược Tính tổng bình phương của lỗi: với t(k) là ngõ ra mong muốntại k Tính sai số các nơ-ron ngõ ra: E( k) Δi = = ti ai f ' n i ( n i Tính sai số các nơ-ron ẩn: E( k) 1 1 δi ( k ) = = f ' n i Δ j w 1 ji n i Cập nhậttrọng số E( k) = Sinh viên tham khảo tàiliệu [3], trang i t a [ ] ) k lớp ẩn: lớp ra: w w 1 ( k + 1) = w ( k + 1) = w j + ηδ i i + ηδ p i i j a 1 j 11 Minh họa giải thuật huấn luyện (1) Xét một ANN như hình vẽ, với cácnơ-ron tuyến tính. p 1 w 1 1 = 0 w 1 11 = -1 w 1 = -1 w 11 = 1 a 1 p w 1 1 = 0 w 1 = 1 w 1 = 0 w = 1 a b 1 1= 1 b 1 = 1 b 1 = 1 b = 1 Minh họa giảithuật truyềnngược như sau 1

7 Minh họa giải thuật huấn luyện () Để đơn giản, ta cho cả các ngưỡng bằng 1, và không vẽ ra ởđây p 1 =0 w 1 11 = -1 w 11 = 1 a 1 w 1 1 = 0 w 1 = -1 p =1 w 1 1 = 0 w 1 = 1 w 1 = 0 w = 1 a Giả sử ta có ngõ vào p=[0 1] và ngõ ra mong muốn t=[1 0] Ta sẽ xem xét từng bước quá trình cậpnhậttrọng số củamạng vớitốc độ học η= Minh họa giải thuật huấn luyện (3) Thao tác truyền thuận. Tính ngõ ra lớp ẩn: p 1 =0 w 1 11 = -1 a 1 1 = 1 w 11 = 1 a 1 w 1 1 = 0 w 1 = -1 p =1 w 1 1 = 0 w 1 = 1 w 1 = 0 w = 1 a a 1 = a 1 1 = f1 (n 1 1 ) = n1 1 =(-1*0 + 0*1) +1 = 1 a 1 = f 1 (n 1 )=n 1 = (0*0 + 1*1) +1 = 14

8 Minh họa giải thuật huấn luyện (4) Tính ngõ ra củamạng (lớpra): p 1 =0 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 a 1 1 = 1 w 1 = -1 w 11 = 1 a 1 = p =1 w 1 1 = 0 w 1 = 1 w 1 = 0 w = 1 a = a 1 = a 1 = f (n 1 ) = n 1 =(1*1 + 0*) +1 = a 1 = f (n )=n = (-1*1 + 1*) +1 = Ngõ ra a khác biệt nhiềuvớingõ ra mong muốn t=[1 0] 15 Minh họa giải thuật huấn luyện (5) Thao tác truyền ngược w ( k + 1) = w + ηδ i a 1 j p 1 =0 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 a 1 1 = 1 w 11 = 1 Δ 1 = -1 w 1 = -1 p =1 w 1 1 = 0 w 1 = 1 w 1 = 0 w = 1 Δ = - a 1 = Với ngõ ra mong muốn t =[1, 0], Ta có các error ở ngõ ra: Δ 1 = (t 1 -a 1 )= 1 = -1 Δ = (t -a )= 0 = - 16

9 Minh họa giải thuật huấn luyện (6) Tính các gradient lớp ra p 1 =0 p =1 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 w 1 1 = 0 w 1 = 1 a 1 1 = 1 w 11 = 1 Δ 1 a 1 1 = -1 w 1 = -1 w 1 = 0 w = 1 a 1 = Δ 1 a 1 = - Δ a 1 1 = - Δ a 1 = Minh họa giải thuật huấn luyện (7) Cập nhậttrọng số lớp ra w ( k + 1) = w + ηδ i a 1 j p 1 =0 p =1 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 w 1 1 = 0 w 1 = 1 a 1 1 = 1 w 11 = 0.9 w 1 = -1. w 1 = -0. w = 0.6 a 1 = w 11 w 1 w 1 w = *(-1) = 0.9 = *(-) = -1. = *(-) = -0. = *(-4) =

10 Minh họa giải thuật huấn luyện (8) Tiếp tục truyền ngược p 1 =0 p =1 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 w 1 1 = 0 w 1 = 1 Δ 1 w 11 = -1 Δ w 1 = Δ 1 w 1 = 0 Δ w = - Δ 1 = -1 Δ = - Sử dụng lạicáctrọng số trước khicậpnhật cho lớpra, để tính gradient lớp ẩn 1 1 δi ( k ) = f ' n i Δ j w j ji 19 Minh họa giải thuật huấn luyện (9) Tính các error trên lớp ẩn p 1 =0 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 δ 1 = 1 Δ 1 = -1 p =1 w 1 1 = 0 w 1 = 1 Δ = - δ = - δ 1 = Δ 1 w 11 + Δ w 1 = -1 + = 1 δ = Δ 1 w 1 + Δ w = 0 - = - 0

11 Minh họa giải thuật huấn luyện (10) Tính gradient lớp ẩn p 1 =0 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 δ 1 p 1 = 0 δ 1 p = 1 Δ 1 = -1 p =1 w 1 1 = 0 w 1 = 1 δ p 1 = 0 Δ = - δ p = - 1 Minh họa giải thuật huấn luyện (11) Cập nhậttrọng số lớp ẩn w 1 ( k + 1) = w ( t) + ηδ p i j p 1 =0 p =1 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 w 1 1 = 0.1 w 1 = 0.8 δ 1 p 1 = 0 δ 1 p = 1 δ p 1 = 0 w 1 11 = *0 = -1 w 1 1 = *0 = 0 w 1 1 = *1 = 0.1 = *(-) = 0.8 w 1 δ p = -

12 Minh họa giải thuật huấn luyện (1) Giá trị trọng số mới: w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 w 1 1 = 0.1 w 1 = 0.8 w 1 = -1. w 11 = 0.9 w 1 = -0. w = 0.6 Quá trình cập nhậtcácgiátrị ngưỡng hoàn toàn tương tự. 3 Minh họa giải thuật huấn luyện (13) Truyền thuận 1 lần nữa để xác định ngõ ra củamạng với giátrị trọng số mới p 1 =0 w 1 11 = -1 w 1 1 = 0 a 1 1 = 1. w 1 = -1. w 11 = 0.9 p =1 w 1 1 = 0.1 w 1 = 0.8 w 1 = -0. w = 0.6 a 1 = 1.6 4

13 Minh họa giải thuật huấn luyện (14) p 1 =0 w 1 11 = -1 a 1 1 = 1. w 11 = 0.9 a 1 = 1.66 w 1 1 = 0 w 1 = -1. p =1 w 1 1 = 0.1 w 1 = 0.8 w 1 = -0. w = 0.6 a 1 = 1.6 a = 0.3 Giá trị ngõ ra bây giờ là a = [ ] gần vớigiátrị mong muốn t=[1 0] hơn. Bài tập: Từ kếtquả này, sinh viên hãy thực hiệnthaotác truyền ngượcvàcập nhậttrọng số ANN 1 lầnnữa. 5 Huấn luyện đến khi nào? Đủ số thờikỳ (epochs) ấn định trước Hàm mục tiêu đạt giá trị mong muốn Hàm mục tiêu phân kỳ 6

14 Hàm mục tiêu MSE (1) Mean Square Error MSE là lỗi bìnhphương trung bình, đượcxácđịnh trong quá trình huấn luyệnmạng. MSE được xem như là một trong những tiêu chuẩn đánh giá sự thành công của quá trình huấn luyện. MSE càng nhỏ, độ chính xác của ANN càng cao. Định nghĩamse: Giả sử ta có tậpmẫu học: {p 1,t 1 }, {p,t },, {p N,t N }, với p=[p 1, p, p N ] là vectơ dữ liệu ngõ vào, t= [t 1, t,, t N ] là vectơ dữ liệu ngõ ra mong muốn. Gọi a=[a 1, a,, a N ] là vectơ dữ liệu ra thực tế thu đượckhiđưa vectơ dữ liệuvàop qua mạng. MSE: MSE = 1 N N i= 1 t i a i được gọi làhàmmục tiêu 7 Hàm mục tiêu MSE () Ví dụ 1: Cho ANN lớptuyếntínhnhư hình vẽ. p=[1 3; 0 1 1] là các vectơ ngõ vào. p 1 t=[ 1 ] là vectơ ngõ ra mong muốn. 0 Tính MSE. 1 p Giải: Ngõ ra lớp ẩn: a 1 1 =f(n1 1 )=n1 1 =[ ] a 1 =f(n1 )=n1 =[0...] 1 a a a Lớp ra: a =f(n )=n =[ ] MSE = t i a i = i= 1 3 MSE = ( ) ( ) ( 1 9.) + ( 11.) 8

15 Hàm mục tiêu MSE (3) Mô phỏng:» net=newff([-5 5; -5 5], [ 1], {'purelin', 'purelin'});» net.iw{1,1}=[1 1; 0 ]; % gán input weights» net.lw{,1}=[ 1]; % gán layer weights» net.b{1}=[.5;.]; % gán ngưỡng nơ-ron lớp ẩn» net.b{}=0; % gán ngưỡng nơ-ron lớpra» p=[1 3; 0 1 1]; % vectơ dữ liệuvào» t=[ 1 ]; % ngõ ra mong muốn» a=sim(net,p) % ngõ ra thựctế của ANN» mse(t-a) % tính mse ans = Hàm mục tiêu MSE (4) MSE được xácđịnh sau mỗi chu kỳ huấnluyệnmạng (epoch) và đượcxemnhư 1 mục tiêu cần đạt đến. Quá trình huấnluyệnkết thúc (đạt kết quả tốt) khi MSE đủ nhỏ. 30

16 Ví dụ về GT Gradient descent (1) Bài toán: Xây dựng mộtann để nhậndạng mô hình vào ra của hệ thống điều khiển tốc độ motor DC sau: 31 Ví dụ về GT Gradient descent () Nguyên tắc: ngõ vào V Motor DC θ ngõ ra Mô hình ANN gradient descent ~ θ e = θ - θ ~ θ(k)=f ANN [V(k), V(K-1), V(K-), θ(k-1), θ(k-)] Các bướccầnthiết: Thu thập vàxửlý dữ liệu vàoracủa đốitượng Chọn lựa cấu trúcvàxâydựng ANN Huấn luyện ANN bằng giảithuật gradient descent Kiểm trađộ chính xác của môhìnhbằng các tín hiệu khác 3

17 Ví dụ về GT Gradient descent (3) Thựchiện: Mô hình Simulink để thu thập dữ liệu: data_dcmotor.mdl V(k), V(k-1), V(k-) θ(k), θ(k-1), θ(k-) Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện: ANN_Dcmotor.m load data_dcmotor; P=[datain'; dataout(:, :3)']; T=dataout(:,1)'; % nap tap du lieu hoc % [V(k), V(k-1), V(k-), θ(k-1), θ(k-)] % theta(k) 33 Ví dụ về GT Gradient descent (4) Thựchiện: Tạo ANN vàhuấn luyện: ANN_Dcmotor.m >> net=train(net, Ptrain,Ttrain, [], [], VV,TV); Nhậnxét: Tốc độ hội tụ của giải thuật Gradient descent quá chậm. Sau 5000 Epochs, MSE chỉ đạt Kết quả kiểm tracho thấy lỗi lớn. Cần giải thuật cải tiến. 34

18 Ví dụ về GT Gradient descent (5) Thựchiện: Mô hình kiểm trađộ chính xác ANN: Test_Dcmotor.mdl θ(k)=f ANN [V(k), V(K-1), V(K-), θ(k-1), θ(k-)] 35 Ví dụ về GT Gradient descent (6) Kết quả: Testing result of DC_motor model DC_motor output Model output θ(rad) Time(s) 36

19 Cực tiểu cục bộ Ảnh hưởng của tốc độ học Quá trình huấn luyện mạng, giải thuậtcần vượt qua các điểmcực tiểucục bộ (ví dụ: có thể thay đổi hệ số momentum), để đạt được điểm global minimum. E Local minimum global minimum W 37 Mặt lỗi Cực tiểu mongmuốn 38

20 Gradient des. with momentum (1) Nhằmcảitiến tốc độ hộitụ của giảithuật gradient descent, ngườitađưa ra 1 nguyên tắc cậpnhậttrọng số của ANN: w w ( k + 1) = w = ηg( k) + μ w với g(k): gradient; η: tốc độ học (k-1) là giá trị trước đócủa (k) μ: momentum + w ( k 1) Để đạthiệu quả huấn luyện cao, nhiềutácgiảđềnghi giá tổng giá trị của moment và tốc độ học nêngầnbằng 1: μ [0.8 1]; η [0 0.] 39 Gradient des. with momentum () Áp dụng cho bài toán nhậndạng mô hình của motor DC: Nhận xét: Sau 5000 Epochs, MSE đạt4.10-4, nhanh hơngiải thuậtgradient descent. 40

21 GD với tốc độ học thích nghi (1) Tốc độ hội tụ củagiảithuật Gradient descent phụ thuộc vàotốc độ học η. Nếu η lớn giải thuậthội tụ nhanh nhưng bất ổn. Nếu η nhỏ thờigianhộitụ sẽ lớn. Việc giữ tốc độ học η là mộthằng số suốt quá trình huấnluyện, tỏ ra kém hiệu quả. Mộtgiảithuậtcảitiếnnhằm thay đổithích nghi tốc độ học theo nguyên tắc: 41 GD với tốc độ học thích nghi (1) Áp dụng cho bài toán nhậndạng mô hình của motor DC: Nhận xét: Sau 5000 Epochs, MSE đạt 10-4, nhanh hơn giải thuật gradient descent with momentum 4

22 Là giải thuật gradient descent cảitiến, mà cả tốc độ học η và hệ số momentum μ được thayđổi thích nghi trong quá trình huấn luyện. Việc thay đổi thích nghi μ được thực hiệntương thự như việc thích nghi tốc độ học μ. Thủ tụccập nhậttrọng số giống như giải thuật GD with momentum: w ( k + 1) = w + w w = ηg( k) + μ w với g(k): gradient; η: tốc độ học thích nghi (k-1) là giá trị trước đócủa (k) μ: momentum thích nghi ( k 1) (1) 43 Áp dụng cho bài toán nhậndạng mô hình của motor DC: () Nhận xét: Sau 5000 Epochs, MSE đạt , nhanh hơn giải thuật gradient descent with η thích nghi 44

23 GT. truyền ngược Resilient (1) Các hàm truyền Sigmoid nén các ngõ vào vô hạn thành các ngõ ra hữuhạn làm phát sinh một điểmbất lợi là các gradient sẽ có giá trị nhỏ, làm cho các trọng số chỉ được điều chỉnh mộtgiátrị nhỏ, mặcdù nó còn xa giá trị tối ưu. Giải thuật Resilient đượcpháttriển nhằm loại bỏđiểmbất lợinàybằng cách sử dụng đạohàmcủahàmlỗi để quyết định hướng tăng/giảm của gradient. Nếu Ek Ek + 1 & cùng dấu: w w w (k+1) đượctăng thêm 1 lượng inc Gradient direction Nếu Ek Ek + 1 & khác dấu: w (k+1) đượcgiảm đi 1 lượng dec w w 45 GT. truyền ngược Resilient () 46

24 GT. truyền ngược Resilient (3) Áp dụng cho bài toán nhậndạng mô hình của motor DC: Nhận xét: Sau 5000 Epochs, MSE đạt , nhanh hơn giải thuật gradient descent with η & μ thích nghi 47 Giải thuật BFGS Quasi-Newton Sinh viên tự đọctàiliệu [1] và [3] Áp dụng cho bài toán nhậndạng mô hình motor DC: Nhận xét: Sau 1100 Epochs, MSE đạt.10-7, nhanh hơngiải thuật Resilient 48

25 Giải thuật Levenberg-Marquardt (1) Giảithuật Levenberg-Marquardt đượcxâydựng để đạttốc độ hộitụ bậc màkhôngcầntínhđếnma trận Hessian như giải thuật BFGS Quasi-Newton. Ma trận Hessian được tính xấpxỉ: H=J T J và giá trị gradient đượcxácđịnh: g=j T e trong đó, J là ma trận Jacobian, chứa đạohàmbậc nhấtcủahàm lỗi (δe/δw), với e là vectơ lỗicủa mạng. Nguyên tắc cập nhậttrọng số: w (k+1)=w (k) [J T J + mi] -1 J T e Nếu m=0, thì đây là giải thuật BFGS Quasi-Newton. Nếu m có giá trị lớn nólàgiải thuật gradient descent. Giải thuật Levenberg-Marquardt luôn sử dụng giá trị m nhỏ, do giải thuật BFGS Quasi-Newton tốthơngiải thuật gradient descent. 49 Giải thuật Levenberg-Marquardt (1) Áp dụng cho bài toán nhậndạng mô hình của motor DC: Nhận xét: Sau 0 Epochs, MSE đạt1,7.10-7, nhanh hơngiải thuật Newton 50

26 So sánh các giải thuật So sánh trên bài toán nhậndạng mô hình một đối tượng phi tuyến, được trình bày trong tài liệu [1]: 51 Các giải thuật của NN. toolbox Trainb Trainbfg Trainbr Trainc Traincgb Traincgf Traincgp Traingd Traingdm Traingda Traingdx Trainlm Trainoss Trainr Trainrp Trains Trainscg Batch training with weight & bias learning rules. BFGS quasi-newton backpropagation. Bayesian regularization. Cyclical order incremental training w/learning functions. Powell-Beale conjugate gradient backpropagation. Fletcher-Powell conjugate gradient backpropagation. Polak-Ribiere conjugate gradient backpropagation. Gradient descent backpropagation. Gradient descent with momentum backpropagation. Gradient descent with adaptive lr backpropagation. Gradient descent w/momentum & adaptive lr backpropagation. Levenberg-Marquardt backpropagation. One step secant backpropagation. Random order incremental training w/learning functions. Resilient backpropagation (Rprop). Sequential order incremental training w/learning functions. Scaled conjugate gradient backpropagation. 5

27 Qui trình thiết kế một ANN B A B A 53 54

28 Tiền xử lý dữ liệu (1) Phương pháp chuẩn hóa dữ liệu: Chuẩn hóađể tậpdữ liệunằm trong khoảng [-1 1]. Dữ liệu vào p [pmin, pmax] Chuẩn hóa p s [-1, 1] ANN a Hậu xử lý a t Gọi p [p min, p max ] là vectơ dữ liệuvào p s là vectơ dữ liệusaukhichuẩn hóa, thì: p p = p p Nếu tađưa tậpdữ liệu đã đượcxử lý vào huấnluyệnmạng, thì các trọng sốđượcđiềuchỉnh theo dữ liệunày. Nêngiátrị ngõ ra của mạng cần cóthaotáchậuxửlý. Gọi a là dữ liệu racủamạng, a t giá trị hậuxửlý, thì: 1 a t = ( a + 1)( pmax pmin ) + pmin p s max min min 1 55 Tiền xử lý dữ liệu () Phương pháp chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ) 56

29 Tiền xử lý dữ liệu (3) Phương pháp trị trung bình và độ lệch chuẩn: Tiền xử lý để tậpdữ liệucótrị trung bình bằng 0 (mean=0) và độ lệch chuẩn bằng 1 (standard deviation=1). Gọi p là vectơ dữ liệuvào, cótrị trung bình là mean p và độ lệch chuẩnlàstd p, thì vectơ dữ liệu đượcxử lý là: p s = p mean std p p Gọi a là vectơ dữ liệuracủa ANN, thì vectơ dữ liệungõrasau khi thựchiện thao tác hậuxử lý: a = a * std + mean t p p 57 Tiền xử lý dữ liệu (4) Phương pháp trị trung bình và độ lệch chuẩn (ví dụ) Mean 0 Std 1 Mean = 0 Std = 1 58

30 Nâng cao khả năng tổng quát hóa (1) Mộtvấn đề xuất hiện trong quá trình huấnluyệnmạng, đólà hiện tượng quá khớp (overfitting). Khi kiểmtramạng bằng tậpdữ liệu đã huấnluyện, nó cho kết quả tốt(lỗithấp). Nhưng khi kiểm tra bằng dữ liệumới, kếtquả rấttồi(lỗi lớn). Do mạngkhôngcókhả năng tổng quát hóa các tình huống mới( học vẹt ). Có phương pháp khắc phục: Phương pháp định nghĩa lại hàm mục tiêu và phương pháp ngừng sớm. 59 Nâng cao khả năng tổng quát hóa () Phương pháp định nghĩalại hàm mục tiêu: Thông thường hàm mục tiêu được định nghĩalà: Hàm mục tiêu được định nghĩalại bằng cách thêm vào đại lượng tổng bình phương trung bình của cáctrọng số và ngưỡng, MSW, khi đó: Với γ là mộthằng số tỉ lệ và n tổng số trọng số và ngưỡng củamạng 60

31 Nâng cao khả năng tổng quát hóa (3) Phương pháp ngừng sớm: Phương pháp này đòi hỏichiatập dữ liệu học thành 3 phần, gồm dữ liệu huấn luyện, dữ liệu kiểm travàdữ liệu giámsát. P = [P train, P test, P validation ] Sau lỗi thờikỳ huấn luyện, tập dữ liệu dámsátp validation được đưavàomạng để kiểm tralỗi. Nếu lỗi thuđược giảm, quá trình huấn luyện được tiếp tục. Nếu lỗi thu đượcbắt đầu tăng (hiện tượng quá khớp bắt đầu xảy ra), quá trình huấn luyện được dừng lại gọi làngừng sớm. Sinh viên đọc thêm ở tài liệu [1]. 61 Minh họa bằng MATLAB Bài toán: Nhận dạng mô hình hệ thống đệmtừ, có phương trình vi phân mô tả hệ: Với i(t) [0, 4A] dòng điệnngõvào y(t) là khoảng cách từ nam châm vĩnh cửu đến nam châm điện. các tham số: β=1, α=15, g=9.8 và M=3. 6

32 Bài tập 1. Sinh viên thựchiệnlại bài toán nhậndạng mô hình motor DC và huấnluyệnmạng bằng tất cả các giải thuậtcủa NN toolbox của MATLAB. So sánh tốc độ hội tụ của các giải thuật. 63 Chương 4 Một sốứng dụng của ANN Giới thiệu Nhậndạng ký tự (OCR) Nhậndạng tiếng nói Thiết kế các bộ điềukhiển Kếtluận Bài tập 64

33 Giới thiệu Giớithiệu mộtsố hướng ứng dụng ANN Phát triển thành Luận văn tốt nghiệp hay đề tài NCKH sinh viên 65 Nhận dạng ký tự Ma trận hóa bitmap củakýtự Giả lập các hình thức nhiễu Tậphợpdữ liệuhuấnluyện, mỗikýtự là 1 vectơ dữ liệu ngõ vào Qui ước ngõ ra, giả sử là mã ASCII tương ứng củakýtự. Xây dựng cấuvàhuấnluyệnann 66

34 Nhận dạng tiếng nói Trích đặc trưng tín hiệutiếng nói Tập hợp dữ liệu vào, qui ước dữ liệura Huấn luyệnvàthử nghiệm Phương pháp LPC & AMDF để xác định đặc trưng tiếng nói 67

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG THÀNH VIÊN : 1. Nguyễn Ngọc Linh Kha 08066K. Nguyễn Thị Hải Yến 080710K. Hồ Nữ Cẩm Thy 08069K 4. Phan Thị Ngọc Linh 080647K 5. Trần Mỹ Linh 080648K L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page

More information

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM SPSS 12.0 * PHẦN 4

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM SPSS 12.0 * PHẦN 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM SPSS 12.0 * PHẦN 4 Nội dung chính trong phần này: 1. Khai báo các thông số của biến 2. Tạo biến giả 3. Hồi quy OLS kết hợp với phương pháp Stepwise * SPSS 12.0 là sản phẩm

More information

log23 (log 3)/(log 2) (ln 3)/(ln2) Attenuation = 10.log C = 2.B.log2M SNR db = 10.log10(SNR) = 10.log10 (db) C = B.log2(1+SNR) = B.

log23 (log 3)/(log 2) (ln 3)/(ln2) Attenuation = 10.log C = 2.B.log2M SNR db = 10.log10(SNR) = 10.log10 (db) C = B.log2(1+SNR) = B. Tính log 2 3, thì sẽ bấm như sau (log 3)/(log 2) hoặc (ln 3)/(ln2) Độ suy giảm tính hiệu: Attenuation = 10.log 10 ( ) (db) với - P signal là công suất tín hiệu nhận - công suất đầu vào (input signal power)

More information

VÔ TUYẾN ĐIỆN ĐẠI CƯƠNG. TS. Ngô Văn Thanh Viện Vật Lý

VÔ TUYẾN ĐIỆN ĐẠI CƯƠNG. TS. Ngô Văn Thanh Viện Vật Lý Ô TUYẾN ĐỆN ĐẠ CƯƠNG TS. Ngô ăn Thanh iện ật Lý Hà Nội 2016 2 Tài liệu tham khảo [1] David B. Rutledge, The Electronics of Radio (Cambridge University Press 1999). [2] Dennis L. Eggleston, Basic Electronics

More information

Các Phương Pháp Phân Tích Định Lượng

Các Phương Pháp Phân Tích Định Lượng Năm học 013-014 Chương Trình Giảng Dạy Kinh tế Fulbright Học kỳ Thu năm 013 Các Phương Pháp Phân Tích Định Lượng Gợi ý giải Bài tập 7 HỒI QUY ĐƠN BIẾN (TIẾP THEO Ngày Phát: Thứ ba 6/11/013 Ngày Nộp: Thứ

More information

5 Dùng R cho các phép tính đơn giản và ma trận

5 Dùng R cho các phép tính đơn giản và ma trận 5 Dùng R cho các phép tính đơn giản và ma trận Một trong những lợi thế của R là có thể sử dụng như một máy tính cầm tay. Thật ra, hơn thế nữa, R có thể sử dụng cho các phép tính ma trận và lập chương.

More information

CHƯƠNG TRÌNH DỊCH BÀI 14: THUẬT TOÁN PHÂN TÍCH EARLEY

CHƯƠNG TRÌNH DỊCH BÀI 14: THUẬT TOÁN PHÂN TÍCH EARLEY CHƯƠNG TRÌNH DỊCH BÀI 14: THUẬT TOÁN PHÂN TÍCH EARLEY Nội dung 1. Giới thiệu 2. Ý tưởng cơ bản 3. Mã minh họa 4. Ví dụ 5. Đánh giá thuật toán 6. Bài tập TRƯƠNG XUÂN NAM 2 Phần 1 Giới thiệu TRƯƠNG XUÂN

More information

Bài 3: Mô phỏng Monte Carlo. Under construction.

Bài 3: Mô phỏng Monte Carlo. Under construction. Bài 3: Mô phỏng Monte Carlo Under contruction. Giới thiệu Monte Carlo (MC) là phương pháp dùng ố ngẫu nhiên để lấy mẫu (ampling) trong một tập hợp Thuật ngữ Monte Carlo được ử dụng lần đầu bởi Metropoli

More information

Đánh giá: ❶ Bài tập (Quiz, In-Class) : 20% - Quiz (15-30 phút): chiếm 80%; 5 bài chọn 4 max TB - In-Class : chiếm 20% ; gọi lên bảng TB

Đánh giá: ❶ Bài tập (Quiz, In-Class) : 20% - Quiz (15-30 phút): chiếm 80%; 5 bài chọn 4 max TB - In-Class : chiếm 20% ; gọi lên bảng TB 404001 - Tín hiệu và hệ thống CBGD: Trần Quang Việt Liên hệ : Bộ môn CSKTĐ P.104 nhà B3 Email : tqviethcmut@gmail.com ; tqviet@hcmut.edu.vn Tài liệu tham khảo [1] B. P. Lathi, Signal Processing and Linear

More information

KHÁI niệm chữ ký số mù lần đầu được đề xuất bởi D. Chaum [1] vào năm 1983, đây là

KHÁI niệm chữ ký số mù lần đầu được đề xuất bởi D. Chaum [1] vào năm 1983, đây là LƯỢC ĐỒ CHỮ KÝ SỐ MÙ XÂY DỰNG TRÊN BÀI TOÁN KHAI CĂN Nguyễn Tiền Giang 1, Nguyễn Vĩnh Thái 2, Lưu Hồng Dũng 3 Tóm tắt Bài báo đề xuất một lược đồ chữ ký số mù phát triển từ một dạng lược đồ chữ ký số được

More information

Why does the motion of the Pioneer Satellite differ from theory?

Why does the motion of the Pioneer Satellite differ from theory? Why does the motion of the Pioneer Satellite differ from theory? Le Van Cuong cuong_le_van@yahoo.com Information from Science journal shows that the motion of the Pioneer satellite, which was launched

More information

15 tháng 06 năm 2014.

15 tháng 06 năm 2014. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN THỊ HOÀI THANH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN BẤT ĐẲNG THỨC BIẾN PHÂN Chuyên ngành : Phương pháp Toán sơ cấp Mã số : 60 46 0113 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

More information

Chapter#2 Tính chất của vật chất (Properties of Substances)

Chapter#2 Tính chất của vật chất (Properties of Substances) Chapter#2 Tính chất của vật chất (Properties o Substances) Mục đích của chương Làm quen với một số khái niệm về tính chất của vật chất, chất tinh khiết. Làm quen với các dạng năng lượng và sự biến đổi

More information

Năm 2015 O A O OB O MA MB = NA

Năm 2015 O A O OB O MA MB = NA hép vị tự quay Nguyễn Văn Linh Năm 2015 1 Giới thiệu hép vị tự và phép quay là những phép biến hình quen thuộc. Tuy nhiên phép vị tự quay còn ít được đề cập tới. Vì vậy trong bài viết này xin giới thiệu

More information

PHÂN TÍCH T & CÂN BẰNG B

PHÂN TÍCH T & CÂN BẰNG B Chương VI PHÂN TÍCH T TRỌNG LƯỢNG & CÂN BẰNG B TẠO T O TỦAT (Gravimetric analysis & Precipitation Equilibria) Ts. Phạm Trần Nguyên Nguyên ptnnguyen@hcmus.edu.vn A. Đặc điểm chung của phân tích trọng lượng.

More information

Ngô Nh Khoa và cs T p chí KHOA H C & CÔNG NGH 58(10): 35-40

Ngô Nh Khoa và cs T p chí KHOA H C & CÔNG NGH 58(10): 35-40 XÂY DỰNG PHƯƠNG THỨC TRUYỀN THÔNG TRỰC TIẾP GIỮA PC VÀ PLC ỨNG DỤNG TRONG HỆ ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT TRẠM TRỘN BÊ TÔNG Ngô Như Khoa 1*, Nguyễn Văn Huy 2 1 Đại học Thái Nguyên, 2 Trường Đại học KTCN - Đại học

More information

sao cho a n 0 và lr(a n ) = Ra n X a n với X a n R R. Trong bài báo này, chúng Z r (R) (t.ư., Z l (R)).

sao cho a n 0 và lr(a n ) = Ra n X a n với X a n R R. Trong bài báo này, chúng Z r (R) (t.ư., Z l (R)). TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Tập 74B, Số 5, (2012), 33-42 VỀ VÀNH HẦU NIL-NỘI XẠ YẾU Trương Công Quỳnh 1, Hoàng Thị Hà 2 1 Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng 2 Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn, Quảng

More information

PH NG PH P D¹Y HäC TÝCH CùC TRONG GI O DôC MÇM NON

PH NG PH P D¹Y HäC TÝCH CùC TRONG GI O DôC MÇM NON NGUYỄN THỊ CẨM BÍCH MODULE mn 20 PH NG PH P D¹Y HäC TÝCH CùC TRONG GI O DôC MÇM NON 69 A. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Ph ng pháp d y h c là m t trong nh ng y u t quan tr ng c a quá trình d y h c. quá trình d

More information

TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU ỨNG DỤNG XÁC LẬP CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ SẤY THĂNG HOA (STH) TÔM THẺ

TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU ỨNG DỤNG XÁC LẬP CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ SẤY THĂNG HOA (STH) TÔM THẺ THOÂNG BAÙO KHOA HOÏC TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU ỨNG DỤNG XÁC LẬP CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ SẤY THĂNG HOA (STH) TÔM THẺ MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION APPLIED TO DETERMINE REGIME TECHNOLOGICAL FREEZE DRYING OF PENAEUS

More information

Mục tiêu. Hiểu được. Tại sao cần phải định thời Các tiêu chí định thời Một số giải thuật định thời

Mục tiêu. Hiểu được. Tại sao cần phải định thời Các tiêu chí định thời Một số giải thuật định thời ĐỊNH THỜI CPU Mục tiêu Hiểu được Tại sao cần phải định thời Các tiêu chí định thời Một số giải thuật định thời Ghi chú: những slide có dấu * ở tiêu đề là những slide dùng để diễn giải thêm Định thời CPU

More information

TÍNH TOÁN ĐỊNH HƯỚNG CHẾ TẠO CẤU TRÚC UVLED CHO BƯỚC SÓNG PHÁT XẠ 330nm

TÍNH TOÁN ĐỊNH HƯỚNG CHẾ TẠO CẤU TRÚC UVLED CHO BƯỚC SÓNG PHÁT XẠ 330nm TÍNH TOÁN ĐỊNH HƯỚNG CHẾ TẠO CẤU TRÚC UVLED CHO BƯỚC SÓNG PHÁT XẠ 330nm Huỳnh Hoàng Trung Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, Việt Nam ABSTRACT: High-efficiency Ultraviolet Light Emitting Diodes (UVLEDs)

More information

TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐH KHOA HỌC TỰ NHIÊN TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Họ và tên nghiên cứu sinh: Họ và tên cán bộ hướng dẫn chính: Họ và tên cán bộ hướng dẫn phụ: Huỳnh Trần Mỹ Hòa PGS-TS Trần

More information

GIÁO TRÌNH Mô phỏng và mô hình hóa (Bản nháp) Trịnh Xuân Hoàng Viện Vật lý, Viện Hàn lâm KHCN VN Hà Nội 2015

GIÁO TRÌNH Mô phỏng và mô hình hóa (Bản nháp) Trịnh Xuân Hoàng Viện Vật lý, Viện Hàn lâm KHCN VN Hà Nội 2015 GIÁO TRÌNH Mô phỏng và mô hình hóa (Bản nháp) Trịnh Xuân Hoàng Viện Vật lý, Viện Hàn lâm KHCN VN Hà Nội 2015 Mục lục 1 Giới thiệu 2 1.1 Một số khái niệm................................. 2 1.2 Phân loại

More information

Nguồn điện một chiều E mắc trong mạch làm cho diode phân cực thuận. Gọi I D là dòng điện thuận chạy qua diode và V D là hiệu thế 2 đầu diode, ta có:

Nguồn điện một chiều E mắc trong mạch làm cho diode phân cực thuận. Gọi I D là dòng điện thuận chạy qua diode và V D là hiệu thế 2 đầu diode, ta có: Chương 1: Mạch Diode CHƯƠNG I MẠCH DIODE Trong chương này, chúng ta khảo sát một số mạch ứng dụng căn bản của diode bán dẫn (giới hạn ở diode chỉnh lưu và diode zener - Các diode đặc biệt khác sẽ được

More information

MÔN KINH TẾ LƯỢNG (Econometric)

MÔN KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING BỘ MÔN TOÁN THỐNG KÊ Slide bài giảng và bài tập MÔN KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) Giảng viên : ThS. Nguyễn Trung Đông Tp. Hồ Chí Minh, 0-0 - 014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH

More information

Đầu Nối Cáp T 630A 93-EE9X5-4-Exp-A-3/C Series Đầu Nối T : 24 kv 125 kv BIL Đáp ứng các tiêu chuẩn : IEC 502-4, VDE 0278 Hướng Dẫn Sử Dụng

Đầu Nối Cáp T 630A 93-EE9X5-4-Exp-A-3/C Series Đầu Nối T : 24 kv 125 kv BIL Đáp ứng các tiêu chuẩn : IEC 502-4, VDE 0278 Hướng Dẫn Sử Dụng Đầu Nối Cáp T 630A 93-EE9X5-4-Exp-A-3/C Series Đầu Nối T : 24 kv 125 kv BIL Đáp ứng các tiêu chuẩn : IEC 502-4, VDE 0278 Hướng Dẫn Sử Dụng Mã hiệu sản phẩm Đường kính lõi cách điện cáp (mm) Cỡ cáp (mm2)

More information

NGHIÊN CỨU TIÊU CHUẨN VÀ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU CÔNG SUẤT PHÁT CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI NỐI LƯỚI: XÉT CHO TRƯỜNG HỢP LƯỚI ĐIỆN HẠ THẾ 1 PHA

NGHIÊN CỨU TIÊU CHUẨN VÀ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU CÔNG SUẤT PHÁT CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI NỐI LƯỚI: XÉT CHO TRƯỜNG HỢP LƯỚI ĐIỆN HẠ THẾ 1 PHA NGHIÊN CỨU TIÊU CHUẨN VÀ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU CÔNG SUẤT PHÁT CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI NỐI ƯỚI: XÉT CHO TRƯỜNG HỢP ƯỚI ĐIỆN HẠ THẾ 1 PHA Xuan Truong Nguyen, Dinh Quang Nguyen, Tung Tran To cite this version:

More information

Tạp chí Tin học và Điều khiển học, T.29, S.3 (2013), 221 231 ĐỒNG BỘ THÍCH NGHI MẠNG CNN HỖN LOẠN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BẢO MẬT TRUYỀN THÔNG ĐÀM THANH PHƯƠNG 1, PHẠM THƯỢNG CÁT 2 1 Trường Đại học Công nghệ

More information

DỰ BÁO TƯỚNG THẠCH HỌC VÀ MÔI TRƯỜNG TRẦM TÍCH CHO ĐÁ CHỨA CARBONATE PHÍA NAM BỂ SÔNG HỒNG, VIỆT NAM

DỰ BÁO TƯỚNG THẠCH HỌC VÀ MÔI TRƯỜNG TRẦM TÍCH CHO ĐÁ CHỨA CARBONATE PHÍA NAM BỂ SÔNG HỒNG, VIỆT NAM DỰ BÁO TƯỚNG THẠCH HỌC VÀ MÔI TRƯỜNG TRẦM TÍCH CHO ĐÁ CHỨA CARBONATE PHÍA NAM BỂ SÔNG HỒNG, VIỆT NAM Tóm tắt ThS. Đỗ Thế Hoàng, TS. Nguyễn Hải An, ThS. Trần Huy Dư Tổng công ty Thăm dò Khai thác Dầu khí

More information

Mã khối không thời gian trực giao và điều chế lưới

Mã khối không thời gian trực giao và điều chế lưới Mã khối không thời gian trực giao và điều chế lưới Nguyễn Thị Hương Trường Đại học Công nghệ Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử; Mã số: 60 5 70 Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Trịnh Anh Vũ Năm bảo vệ: 01

More information

NGUYỄN THỊ VIỆT HƢƠNG

NGUYỄN THỊ VIỆT HƢƠNG BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN -----------------***----------------- NGUYỄN THỊ VIỆT HƢƠNG NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI, BỀN VỮNG HỆ EULER - LAGRANGE THIẾU CƠ CẤU CHẤP

More information

PHÂN TÍCH PHÂN BỐ NHIỆT HYDRAT VÀ ỨNG SUẤT TRONG CẤU TRÚC BÊ TÔNG ĐỂ KIỂM SOÁT SỰ GÂY NỨT CỦA CÔNG TRÌNH BÊ TÔNG CỐT THÉP

PHÂN TÍCH PHÂN BỐ NHIỆT HYDRAT VÀ ỨNG SUẤT TRONG CẤU TRÚC BÊ TÔNG ĐỂ KIỂM SOÁT SỰ GÂY NỨT CỦA CÔNG TRÌNH BÊ TÔNG CỐT THÉP PHÂN TÍCH PHÂN BỐ NHIỆT HYDRAT VÀ ỨNG SUẤT TRONG CẤU TRÚC BÊ TÔNG ĐỂ KIỂM SOÁT SỰ GÂY NỨT CỦA CÔNG TRÌNH BÊ TÔNG CỐT THÉP THERMAL STRESS ANALYSIS OF EARLY- AGE CONCRETE STRUCTURES FOR CRACKING CONTROL

More information

Google Apps Premier Edition

Google Apps Premier Edition Google Apps Premier Edition THÔNG TIN LIÊN H www.google.com/a/enterprise Email: apps-enterprise@google.com Nh ng gi i pháp m nh. i m i c a Google. Chi phí th p. i Google Apps Premier Edition, b n có th

More information

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM DIỆT VIRUS AVIRA

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM DIỆT VIRUS AVIRA HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM DIỆT VIRUS AVIRA A V I R A A N T O À N H Ơ N Trang 1 Mục lục 1. Mở chương trình... 3 2. Giao Diện Chính Của Chương Trình... 4 3. Quét Virus... 7 4. Theo dõi bảo mật cho kết nối

More information

KHI X L T SÔNG H NG VÀO SÔNG ÁY

KHI X L T SÔNG H NG VÀO SÔNG ÁY XÂY D NG B N NG P L T KHU V C H DU TÓM T T T KHI X L T SÔNG H NG VÀO SÔNG ÁY Lê Vi t S n 1 Bài báo này trình bày k t qu nghiên c u, ánh giá r i ro ng p l vùng h du sông áy khi x l t sông H ng vào sông

More information

LÝ LỊCH KHOA HỌC. CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI. 1. Họ và tên: Vũ Đặng Hoàng

LÝ LỊCH KHOA HỌC. CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI. 1. Họ và tên: Vũ Đặng Hoàng BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc 1. Họ và tên: Vũ Đặng Hoàng LÝ LỊCH KHOA HỌC 2. Ngày tháng năm sinh: 07/01/1976 Nam Dân tộc: Kinh 3. Quê

More information

CƠ SỞ VẬT LÝ HẠT NHÂN

CƠ SỞ VẬT LÝ HẠT NHÂN NGUYỄN AN SƠN CƠ SỞ VẬT LÝ HẠT NHÂN NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Lời mở đầu Kỹ thuật hạt nhân là ngành học sử dụng chùm bức xạ trong đời sống theo hai hình thức: phi năng lượng và năng

More information

Luâ t Chăm So c Sư c Kho e Mơ i va Medicare

Luâ t Chăm So c Sư c Kho e Mơ i va Medicare Luâ t Chăm So c Sư c Kho e Mơ i va Medicare Nê u quy vi cu ng như nhiê u ngươ i kha c co Medicare, quy vi co thê thă c mă c luâ t chăm so c sư c kho e mơ i co y nghi a gi vơ i quy vi. Mô t sô ca c thay

More information

Trí Tuệ Nhân Tạo. Nguyễn Nhật Quang. Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

Trí Tuệ Nhân Tạo. Nguyễn Nhật Quang. Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Nguyễn Nhật Quang quangnn-fit@mail.hut.edu.vn Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Năm học 2009-2010 Nội dung môn học: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo Tác tử Giải quyết

More information

Hà Nội, ngày 22 tháng 1 năm 2012 (ngày Tất niên năm Nhâm Thìn) Đại diện nhóm biên soạn Chủ biên Hoàng Minh Quân Phan Đức Minh

Hà Nội, ngày 22 tháng 1 năm 2012 (ngày Tất niên năm Nhâm Thìn) Đại diện nhóm biên soạn Chủ biên Hoàng Minh Quân Phan Đức Minh LỜI NÓI ĐẦU Ngay từ năm 1736, nhà toán học Euler đã giải quyết thành công bài toán tổ hợp về bảy cây cầu ở thành phố Königsberg, Đức (nay là Kaliningrad, Nga) nằm trên sông Pregel, bao gồm hai hòn đảo

More information

Nhiễu và tương thích trường điện từ

Nhiễu và tương thích trường điện từ Nhiễu và tương thích trường điện từ TS. NGUYỄN Việt Sơn BM Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp Viện Điện Departement 3I Instrumentation and Idustrial Informatics C1-108 Hanoi University of Science and Technology

More information

ĐƠN KHIÊ U NA I/THAN PHIỀN CU A HÔ I VIÊN. Đi a chi Tha nh phô Tiê u bang Ma zip

ĐƠN KHIÊ U NA I/THAN PHIỀN CU A HÔ I VIÊN. Đi a chi Tha nh phô Tiê u bang Ma zip ĐƠN KHIÊ U NA I/THAN PHIỀN CU A HÔ I VIÊN Ngày: Xin vui lo ng viết in tâ t ca thông tin. Thông tin về người nộp đơn than phiền: ( ) ( ) Tên Sô điê n thoa i nơi la m viê c Sô điê n thoa i nha riêng Đi a

More information

Nguyễn Thị Huyền Trang*, Lê Thị Thủy Tiên Trường Đại học bách khoa, ĐHQG tp Hồ Chí Minh,

Nguyễn Thị Huyền Trang*, Lê Thị Thủy Tiên Trường Đại học bách khoa, ĐHQG tp Hồ Chí Minh, TẠP CHÍ SINH HỌC, 2012, 34(3SE): 219-226 TĂNG HỆ SỐ NHÂN NHANH CHỒI CÂY HOA SALEM TÍM (Limonium sinuatum L. Mill) BẰNG CÁCH SỬ DỤNG KẾT HỢP CÁC CHẤT ĐIỀU HÒA SINH TRƯỞNG THỰC VẬT VÀ ADENINE TRONG NUÔI

More information

cách kết hợp thuật toán Fuzzy C-Means (FCM) với giải thuật di truyền (GA). Sau đó, HaT2-FLS

cách kết hợp thuật toán Fuzzy C-Means (FCM) với giải thuật di truyền (GA). Sau đó, HaT2-FLS Tạp chí Tin học và Điều khiển học, T.27, S.2 (2011), 119 130 XÂY DỰNG HỆ LÔGIC MỜ LOẠI HAI ĐẠI SỐ GIA TỬ PHAN ANH PHONG 1, ĐINH KHẮC ĐÔNG 2, TRẦN ĐÌNH KHANG 2 1 Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học

More information

hoctoancapba.com Kho đ ề thi THPT quốc gia, đ ề kiểm tra có đáp án, tài liệu ôn thi đại học môn toán

hoctoancapba.com Kho đ ề thi THPT quốc gia, đ ề kiểm tra có đáp án, tài liệu ôn thi đại học môn toán hoctoncpb.com xin giới thiệu Tuyển chọn các bài ÌN Ọ KÔNG GIN trong 1 Đ Ề TI T Ử TÂY NIN 15 y vọng tài liệu này s ẽ giúp các em học sinh ôn tập tốt hơn chuyên đề ÌN Ọ KÔNG GIN trong k ỳ thi TPT QG sắp

More information

THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ 1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Trần Thanh Hà 2.Giới tính: Nữ 3. Ngày sinh: 20/02/1987 4. Nơi sinh: Thái Bình 5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: 4050/QĐ-KHTN-CTSV ngày 19/09/2013

More information

- Cài đặt hệ số CT: 1/5-999 KA. - Nguồn cấp: AC: 240V AC ±20%, (50 / 60Hz) - 110V AC ±20%, (50 / 60Hz) - Mạng kết nối: 1 pha 2 dây hoặc 3 pha 3/4 dây

- Cài đặt hệ số CT: 1/5-999 KA. - Nguồn cấp: AC: 240V AC ±20%, (50 / 60Hz) - 110V AC ±20%, (50 / 60Hz) - Mạng kết nối: 1 pha 2 dây hoặc 3 pha 3/4 dây BẢNG GIÁ THIẾT BỊ SELEC ĐỒNG HỒ TỦ ĐIỆN DẠNG SỐ HIỂN THỊ DẠNG LED ÁP DỤNG TỪ NGÀY 01/10/2015 MA12 MA202 MA302 MA335 MV15 MV205 MV305 MV334 MF16 MF216 MF316 - Đồng hồ đo Dòng điện AC gián tiếp qua CT -

More information

NGUỒN THÔNG TIN MIỄN PHÍ TRÊN INTERNET : ĐÁNH GIÁ VÀ SỬ DỤNG DƯƠNG THÚY HƯƠNG Phòng Tham khảo Thư viện ĐH Khoa học Tự nhiên TP.

NGUỒN THÔNG TIN MIỄN PHÍ TRÊN INTERNET : ĐÁNH GIÁ VÀ SỬ DỤNG DƯƠNG THÚY HƯƠNG Phòng Tham khảo Thư viện ĐH Khoa học Tự nhiên TP. NGUỒN THÔNG TIN MIỄN PHÍ TRÊN INTERNET : ĐÁNH GIÁ VÀ SỬ DỤNG DƯƠNG THÚY HƯƠNG Phòng Tham khảo Thư viện ĐH Khoa học Tự nhiên TP. HCM M ột trong những chức năng quan trọng hiện nay của thư viện đại học là

More information

KH O SÁT D L NG THU C TR SÂU LÂN H U C TRONG M T S CH PH M TRÀ ACTISÔ

KH O SÁT D L NG THU C TR SÂU LÂN H U C TRONG M T S CH PH M TRÀ ACTISÔ TÓM T T KH O SÁT D L NG THU C TR SÂU LÂN H U C TRONG M T S CH PH M TRÀ ACTISÔ Nguy n Th Minh Thu n*, Tr n Thanh Nhãn*, Nguy n ng Ti n ** t v n : Thu c b o v th c v t làm ô nhi m môi tr ng và c bi t là

More information

BẢNG GIÁ THIẾT BỊ SELEC

BẢNG GIÁ THIẾT BỊ SELEC Hình ảnh BẢNG GIÁ THIẾT BỊ SELEC ÁP DỤNG TỪ NGÀY 01/10/2015 Mã hàng Mô tả Giá (VNĐ) (Có VAT) ĐỒNG HỒ TỦ ĐIỆN DẠNG SỐ HIỂN THỊ DẠNG LED MA12 MA202 (72x72) MA302 - Đồng hồ đo Dòng điện AC gián tiếp qua CT

More information

SỞ GD & ĐT BẮC NINH ĐÊ TẬP HUẤN THI THPT QUỐC GIA NĂM Đề bài y x m 2 x 4. C. m 2. có bảng biến thiên như hình dưới đây:

SỞ GD & ĐT BẮC NINH ĐÊ TẬP HUẤN THI THPT QUỐC GIA NĂM Đề bài y x m 2 x 4. C. m 2. có bảng biến thiên như hình dưới đây: SỞ GD & ĐT BẮC NINH ĐÊ TẬP HUẤN THI THPT QUỐC GIA NĂM 08 Môn: Toán Đề bài 4 y m 4 Câu : Tìm tất cả các giá trị của tham số m để hàm số cực trị. m m Câu : Gọi M là giao điểm của đồ thị hàm số tuyến với

More information

NHẬP MÔN HIỆN ĐẠI XÁC SUẤT & THỐNG KÊ

NHẬP MÔN HIỆN ĐẠI XÁC SUẤT & THỐNG KÊ Hanoi Center for Financial and Industrial Mathematics Trung Tâm Toán Tài Chính và Công Nghiệp Hà Nội NHẬP MÔN HIỆN ĐẠI XÁC SUẤT & THỐNG KÊ Đỗ Đức Thái và Nguyễn Tiến Dũng Hà Nội Toulouse, 2010 ii Bản thảo

More information

Phạm Phú Anh Huy Khoa Xây dựng, Đặng Hồng Long- Khoa Xây dựng,

Phạm Phú Anh Huy Khoa Xây dựng, Đặng Hồng Long- Khoa Xây dựng, NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG CHỊU CẮT CỦA DẦM BÊ TÔNG CỐT THÉP THEO LÝ THUYẾT MIỀN NÉN CẢI TIẾN (STUDY OF THE PARAMETERS EFFECTED THE SHEAR CAPACITY OF REINFORCED CONCRETE BEAM ACCORDING

More information

Th vi n Trung Tâm HQG-HCM s u t m

Th vi n Trung Tâm HQG-HCM s u t m U N XIN VI C B NG TI NG VI T NG HÒA XÃ H I CH NGH A VI T NAM c l p T do H nh phúc N XIN VI C Kính g i:...... Tôi tên là:... Sinh ngày... tháng...n m...t i... Gi y ch ng minh nhân dân s :... p ngày... tháng...n

More information

NG S VIÊN TRONG CH M SÓC

NG S VIÊN TRONG CH M SÓC Information Sheet INSERT HEADING / SPECIALTY If you have any English language difficulties, please ask staff to book an interpreter. From home contact the Telephone Interpreter Service on 9605 3056. Services

More information

TẠO PAN ĐỘNG CƠ Ô TÔ ĐIỀU KHIỂN BẰNG MÁY TÍNH

TẠO PAN ĐỘNG CƠ Ô TÔ ĐIỀU KHIỂN BẰNG MÁY TÍNH Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR'9) ; Cần Thơ, ngày 4-5/8/2016 DOI: 10.15625/vap.2016.00087 TẠO PAN ĐỘNG CƠ Ô TÔ ĐIỀU KHIỂN BẰNG MÁY

More information

SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐO SÂU ĐIỆN XÁC ĐỊNH CẤU TRÚC ĐỊA CHẤT VÀ QUY MÔ PHÂN BỐ CỦA THAN TRONG TRẦM TÍCH ĐỆ TAM VÙNG TRŨNG AN NHƠN - BÌNH ĐỊNH

SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐO SÂU ĐIỆN XÁC ĐỊNH CẤU TRÚC ĐỊA CHẤT VÀ QUY MÔ PHÂN BỐ CỦA THAN TRONG TRẦM TÍCH ĐỆ TAM VÙNG TRŨNG AN NHƠN - BÌNH ĐỊNH PETROVIETNAM Tóm tắt SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐO SÂU ĐIỆN XÁC ĐỊNH CẤU TRÚC ĐỊA CHẤT VÀ QUY MÔ PHÂN BỐ CỦA THAN TRONG TRẦM TÍCH ĐỆ TAM VÙNG TRŨNG AN NHƠN - BÌNH ĐỊNH ThS. Hoàng Anh Tuấn, TS. Trịnh Xuân Cường,

More information

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN HÀ MY

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN HÀ MY ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN --------------------- NGUYỄN HÀ MY KHẢO SÁT MỘT SỐ DẪN XUẤT HALOGEN, ANCOL, PHENOL VÀ AXIT CACBOXYLIC BẰNG PHƯƠNG PHÁP HÓA HỌC LƯỢNG TỬ LUẬN VĂN

More information

Phâ n thông tin ba o ha nh cu a ASUS

Phâ n thông tin ba o ha nh cu a ASUS Phâ n thông tin ba o ha nh cu a ASUS VN13459 v7 Ông/ Bà: Sô điê n thoa i: Đi a chi : Address: E-mail: Nga y mua: / / (nga y/tha ng/năm) Tên đa i ly : Sô điê n thoa i đa i ly : Đi a chi đa i ly : Sô seri

More information

Trao đổi trực tuyến tại: l

Trao đổi trực tuyến tại:   l Trao đổi trực tuyến tại: www.mientayvn.com/chat_box_li.htm l Lời nói đầu Giáo trình Linh Kiện Điện Tử ********* Linh kiện điện tử là kiến thức bước đầu và căn bản của ngành điện tử. Giáo trình được biên

More information

THÔNG TIN VỀ LUẬN ÁN TIẾN SĨ

THÔNG TIN VỀ LUẬN ÁN TIẾN SĨ THÔNG TIN VỀ LUẬN ÁN TIẾN SĨ 1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Thị Kim Giang 2.Giới tính: Nữ 3. Ngày sinh: 20/7/1983 4. Nơi sinh: Hà Nội 5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: số 3201/QĐ-SĐH ngày

More information

GIÁO H I PH T GIÁO VI T NAM TH NG NH T

GIÁO H I PH T GIÁO VI T NAM TH NG NH T BUREAU INTERNATIONAL D'INFORMATION BOUDDHISTE INTERNATIONAL BUDDHIST INFORMATION BUREAU PHÒNG THÔNG TIN PH T GIÁO QU C T C quan Thông tin và Phát ngôn c a Vi n Hóa Ð o, Giáo h i Ph t giáo Vi t Nam Th ng

More information

1. chapter G4 BA O CA O PHA T TRIÊ N BÊ N VƯ NG

1. chapter G4 BA O CA O PHA T TRIÊ N BÊ N VƯ NG 1. chapter G4 HƯƠ NG DÂ N BA O CA O PHA T TRIÊ N BÊ N VƯ NG 1 MU C LU C 1. GIƠ I THIÊ U 4 2. CA CH SƯ DU NG SA CH HƯƠ NG DÂ N THƯ C HIÊ N 6 3. NGUYÊN TĂ C BA O CA O 8 3.1 Nguyên tă c Xa c đi nh Nô i dung

More information

BÀI TOÁN CỰC TRỊ VỀ HÌNH HỌC TRONG MẶT PHẲNG

BÀI TOÁN CỰC TRỊ VỀ HÌNH HỌC TRONG MẶT PHẲNG 1 TRƯỜNG ĐẠI HOC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2. KHOA TOÁN HỌC PHẠM THỊ HIỀN BÀI TOÁN CỰC TRỊ VỀ HÌNH HỌC TRONG MẶT PHẲNG KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH : HÌNH HỌC Người hướng dẫn khoa học T.S PHAN HỒNG TRƯỜNG Hà

More information

Mã số: Khóa:

Mã số: Khóa: TIỂU LUẬN TỔNG QUAN Tên đề tài: Dáng điệu tiệm cận của một số hệ vi phân đa trị trong không gian vô hạn chiều Chuyên ngành: Phương trình vi phân và tích phân Mã số: 62.46.01.05 NCS: Đỗ Lân Khóa: 2012-2016

More information

Bộ môn Điều Khiển Tự Động Khoa Điện Điện Tử. Homepage:

Bộ môn Điều Khiển Tự Động Khoa Điện Điện Tử.   Homepage: Môn học LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN NÂN CAO iảng viên: PS. TS. Huỳnh Thái Hoàng Bộ môn Điều Khiển Tự Động Khoa Điện Điện Tử Đại học Bách Khoa TP.HCM Email: hthoang@hcmut.edu.vn Homepage: http://www4.hcmut.edu.vn/~hthoang/

More information

Phiên bản thử nghiệm Lưu hành nội bộ - Microsoft Vietnam

Phiên bản thử nghiệm Lưu hành nội bộ - Microsoft Vietnam 0 Mục lục Word 2010 I. Những điểm mới trong Microsoft Word 2010... 4 1. Tối ưu Ribbons... 4 2. H thống menu mới l... 5 3. Chức năng Backstage View... 6 4. Chức năng Paster Preview... 7 5. Chức năng Text

More information

On Approximating Solution of Boundary Value Problems

On Approximating Solution of Boundary Value Problems On Approximting Solution of Boundry Vlue Problems Nguyễn Quản Bá Hồng Đoàn Trần Nguyên Tùng Students t Fculty of Mth nd Computer Science, Ho Chi Minh University of Science, Vietnm emil. dtrngtung@live.com

More information

NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO MÀNG MỎNG SẮT ĐIỆN - ÁP ĐIỆN PZT BẰNG PHƯƠNG PHÁP SOL - GEL ĐỊNH HƯỚNG ỨNG DỤNG TRONG CẢM BIẾN SINH HỌC

NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO MÀNG MỎNG SẮT ĐIỆN - ÁP ĐIỆN PZT BẰNG PHƯƠNG PHÁP SOL - GEL ĐỊNH HƯỚNG ỨNG DỤNG TRONG CẢM BIẾN SINH HỌC NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO MÀNG MỎNG SẮT ĐIỆN - ÁP ĐIỆN PZT BẰNG PHƯƠNG PHÁP SOL - GEL ĐỊNH HƯỚNG ỨNG DỤNG TRONG CẢM BIẾN SINH HỌC Nguyễn Thị Quỳnh Chi 1, Nguyễn Vũ Cẩm Bình 1, Nguyễn Đức Minh 2, Vũ Ngọc Hùng

More information

ĐH BÁCH KHOA TP.HCM. Bài giảng: NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO. Giảng viên: ThS. Trần Công Binh

ĐH BÁCH KHOA TP.HCM. Bài giảng: NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO. Giảng viên: ThS. Trần Công Binh ĐH BÁCH KHOA TP.HCM Bài giảng: NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO Giảng viên: ThS. Trần Công Binh 4/2012 0 C2: NĂNG LƯỢNG ĐIỆN MẶT TRỜI 1. Nguồn năng lượng mặt trời 2. Tế bào quang điện 3. Đặc tuyến I-V của pin quang

More information

HÀM BĂM HASH FUNCTIONS. Giáo viên: Phạm Nguyên Khang

HÀM BĂM HASH FUNCTIONS. Giáo viên: Phạm Nguyên Khang HÀM BĂM HASH FUNCTIONS Giáo viên: Phạm Nguyên Khang pnkhang@cit.ctu.edu.vn Tổng quan Mục tiêu: các hàm băm (H) tạo ra bản nhận dạng (fingerprint) cho một tập tin, thông điệp hay một khối dữ liệu truyền

More information

NGHIÊN C U XU T XÂY D NG H H TR RA QUY T NH KHÔNG GIAN CHO THOÁT N C Ô TH B NG CÁC GI I PHÁP CÔNG TRÌNH

NGHIÊN C U XU T XÂY D NG H H TR RA QUY T NH KHÔNG GIAN CHO THOÁT N C Ô TH B NG CÁC GI I PHÁP CÔNG TRÌNH NGHIÊN C U XU T XÂY D NG H H TR RA QUY T NH KHÔNG GIAN CHO THOÁT N C Ô TH B NG CÁC GI I PHÁP CÔNG TRÌNH Lê Trung Ch n 1, Kh u Minh C nh 1 TÓM T T T Vi c nâng ng/ ào kênh s nh h ng n tích l y dòng ch y.

More information

BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI

BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI SỞ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO HÀ NỘI VÀ HỘI TOÁN HỌC HÀ NỘI ========================== NGUYỄN VĂN MẬU, NGUYỄN HỮU ĐỘ (Chủ biên) CÁC CHUYÊN ĐỀ TOÁN HỌC BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI (Tóm tắt báo cáo Hội nghị khoa học)

More information

On Approximating Solution Of One Dimensional Boundary Value Problems With Dirichlet Conditions By Using Finite Element Methods

On Approximating Solution Of One Dimensional Boundary Value Problems With Dirichlet Conditions By Using Finite Element Methods On Approximting Solution Of One Dimensionl Boundry Vlue Problems With Dirichlet Conditions By Using Finite Element Methods Nguyen Qun B Hong Don Trn Nguyen Tung Students t Fculty of Mth nd Computer Science,

More information

Chế tạo và nghiên cứu tính chất bán dẫn hữu cơ Polypyrol cấu trúc nanô

Chế tạo và nghiên cứu tính chất bán dẫn hữu cơ Polypyrol cấu trúc nanô Chế tạo và nghiên cứu tính chất bán dẫn hữu cơ Polypyrol cấu trúc nanô Nguyễn Thị Luyến Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS ngành: Vật liệu và linh kiện nano; Mã số: (Đào tạo thí điểm) Người hướng dẫn:

More information

BÀI TIỂU LUẬN Môn học : Tính toán thiết kế Robot

BÀI TIỂU LUẬN Môn học : Tính toán thiết kế Robot TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CƠ KHÍ BÀI TIỂU LUẬN Môn học : Tính toán thiết kế Robot ĐỀ TÀI : Tính toán thiết kế Robot hàn hồ quang Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS. PHAN BÙI KHÔI Nhóm sinh viên thực hiện

More information

(Analytical Chemistry)

(Analytical Chemistry) HÓA A PHÂN TÍCHT (Analytical Chemistry) Ts. Phạm Trần Nguyên Nguyên ptnnguyen@hcmus.edu.vn (Dành cho sinh viên Khoa Hóa, Đại Học Lạc Hồng) Nămhọc 2008-2009 HọcKỳ 2 THÔNG TIN TỔNG T QUÁT Thời lượng: 48

More information

CHƯƠNG 6: SỬ DỤNG WINFORM

CHƯƠNG 6: SỬ DỤNG WINFORM CHƯƠNG 6: SỬ DỤNG WINFORM Phan Trọng Tiến BM Công nghệ phần mềm Khoa Công nghệ thông tin, VNUA Email: phantien84@gmail.com Website: http://timoday.edu.vn Ch6 - Sử dụng Winform 1 Nội dung chính 1. Tổng

More information

TỰ NHIÊN VÀ MÔI TRƯỜNG 2 (EV3019) ID:

TỰ NHIÊN VÀ MÔI TRƯỜNG 2 (EV3019) ID: TỰ NHIÊN VÀ MÔI TRƯỜNG 2 (EV3019) ID: 64614 LINK XEM VIDEO http://moon.vn/fileid/64614 I. PHRASES AND COLLOCATIONS 1. control Take/ have/ lose control (of something) Điều khiển/ mất kiểm soát cái gì 2.

More information

Lu t t tụng qu c tế và thủ tục t tụng qu c tế

Lu t t tụng qu c tế và thủ tục t tụng qu c tế Tạp chí Kho h c HQGHN: Lu t h c T p 33 S 2 (2017) 21-32 Lu t t tụng qu c tế và thủ tục t tụng qu c tế L n ính * Khoa Luật, ĐHQGHN, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam Nh n ngày 22 tháng 4 n m 2017

More information

VÕ THỊ THANH CHÂU. NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP VÀ KHẢO SÁT TÍNH CHẤT HẤP PHỤ, HOẠT TÍNH XÚC TÁC QUANG CỦA VẬT LIỆU MIL-101(Cr)

VÕ THỊ THANH CHÂU. NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP VÀ KHẢO SÁT TÍNH CHẤT HẤP PHỤ, HOẠT TÍNH XÚC TÁC QUANG CỦA VẬT LIỆU MIL-101(Cr) BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC VÕ THỊ THANH CHÂU NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP VÀ KHẢO SÁT TÍNH CHẤT HẤP PHỤ, HOẠT TÍNH XÚC TÁC QUANG CỦA VẬT LIỆU MIL-11(Cr) Chuyên ngành: Hóa lý thuyết

More information

À N. á trong giáo d. Mã s HÀ N NGHIÊN C ÊN NGÀNH TÓM T

À N. á trong giáo d. Mã s HÀ N NGHIÊN C ÊN NGÀNH TÓM T VI À N C K NGHIÊN C ÊN NGÀNH Mã s á trong giáo d TÓM T HÀ N - 2016 Công trình àn thành t Ph Ph Vi HQGHN c: 1. PGS.TS. Ngô Doãn ãi 2. TS. Nguy... Ph... Lu...... ti... vào h Có th ìm - - Trung tâm Thông

More information

Integrated Algebra. Glossary. High School Level. English / Vietnamese

Integrated Algebra. Glossary. High School Level. English / Vietnamese High School Level Glossary Integrated Algebra Glossary English / Vietnamese Translation of Integrated Algebra terms based on the Coursework for Integrated Algebra Grades 9 to 12. Word-for-word glossaries

More information

Saigon Oi Vinh Biet (Vietnamese Edition) By Duong Hieu Nghia chuyen dich READ ONLINE

Saigon Oi Vinh Biet (Vietnamese Edition) By Duong Hieu Nghia chuyen dich READ ONLINE Saigon Oi Vinh Biet (Vietnamese Edition) By Duong Hieu Nghia chuyen dich READ ONLINE If you are searching for the book Saigon oi Vinh Biet (Vietnamese Edition) by Duong Hieu Nghia chuyen dich in pdf format,

More information

NH NGH A C C THU T NG 4 PH N I NHI M HUẨN ỆNH VIỆN V VỆ SINH TAY 6 PH N II TH C H NH HU N UYỆN V GI M S T VỆ SINH TAY 9

NH NGH A C C THU T NG 4 PH N I NHI M HUẨN ỆNH VIỆN V VỆ SINH TAY 6 PH N II TH C H NH HU N UYỆN V GI M S T VỆ SINH TAY 9 Ẩ AG ƯỚG DẪ Ệ I AY G A U G 4 I I UẨ Ệ IỆ Ệ I AY 6 I.1 6 I.2 6 I.3? 6 I.4 6 I.5 7 I.5.1 8 II U UYỆ GI Ệ I AY 9 II.1 9 II.1.1 9 II.1.2 9 II.1.3 10 II.2 10 II.3 10 II.4 10 II.5 11 II.5.1 ( ) 1: 11 II.5.2

More information

Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 53, Phần B (2017):

Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 53, Phần B (2017): DOI:10.22144/ctu.jvn.2017.163 SỰ PHÂN BỐ VÀ XÂM NHIỄM CỦA NẤM RỄ NỘI SINH (VESICULAR ARBUSCULAR MYCORRHIZA - VAM) TRONG MẪU RỄ VÀ ĐẤT TRỒNG BẮP TẠI MỘT SỐ TỈNH ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG Võ Thị Tú Trinh và

More information

Xuân Hòa, ngày 29 tháng 9, 2018

Xuân Hòa, ngày 29 tháng 9, 2018 VIỆN TOÁN HỌC & ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2 HỘI THẢO MỘT NGÀY HỆ ĐỘNG LỰC VÀ PHƯƠNG TRÌNH ĐẠO HÀM RIÊNG Xuân Hòa, ngày 29 tháng 9, 2018 CHƯƠNG TRÌNH & TÓM TẮT BÁO CÁO XUÂN HÒA, 2018 Ban tổ chức Trần Văn

More information

ĐIỆN TỬ SỐ HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG BÀI GIẢNG MÔN

ĐIỆN TỬ SỐ HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG BÀI GIẢNG MÔN HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG BÀI GIẢNG MÔN Giảng viên: ThS. Trần Thúy Hà Điện thoại/e-mail: 0912166577 / thuyhadt@gmail.com Bộ môn: Kỹ thuật điện tử- Khoa KTDT1 Học kỳ/năm biên soạn: Học kỳ

More information

Về quan hệ giữa toán học và tin học

Về quan hệ giữa toán học và tin học Về quan hệ giữa toán học và tin học Hồ Tú Bảo Viện Công nghệ Thông tin, Viện KH & CN Việt Nam Japan Advanced Institute of Science and Technology 1 Toán học và tin học Vài lĩnh vực tiêu biểu của toán học

More information

LỜI NGỎ CHO EPSILON SỐ 6

LỜI NGỎ CHO EPSILON SỐ 6 THÁNG 2 Chủ biên: TRẦN NAM DŨNG Biên tập viên: VÕ QUỐC BÁ CẨN TRẦN QUANG HÙNG NGUYỄN VĂN HUYỆN NGUYỄN TIẾN LÂM LÊ PHÚC LỮ NGUYỄN TẤT THU ĐẶNG NGUYỄN ĐỨC TIẾN LỜI NGỎ CHO EPSILON SỐ 6 Ban Biên tập Epsilon

More information

MỞ ĐẦU Vật liệu zeolit với cấu trúc tinh thể vi mao quản đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hấp phụ [20, 141], tách chất [124], trao

MỞ ĐẦU Vật liệu zeolit với cấu trúc tinh thể vi mao quản đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hấp phụ [20, 141], tách chất [124], trao MỞ ĐẦU Vật liệu zeolit với cấu trúc tinh thể vi mao quản đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hấp phụ [2, 141], tách chất [124], trao đổi ion [53, 13], đặc biệt là trong xúc tác [37, 158].

More information

VnDoc - Tải tài liệu, văn bản pháp luật, biểu mẫu miễn phí Tóm tắt Ngữ pháp tiếng Anh lớp 6 (Cả năm)

VnDoc - Tải tài liệu, văn bản pháp luật, biểu mẫu miễn phí Tóm tắt Ngữ pháp tiếng Anh lớp 6 (Cả năm) Tóm tắt Ngữ pháp tiếng Anh lớp 6 (Cả năm) 1. Để đưa ra lời gợi ý ai đó làm việc gì với mình chúng ta sử dụng các mẫu câu sau đây: 1.1 Let s + bare infinitive - Let s go to the cinema tonight. - Let s help

More information

VÀI NÉT VỀ ĐỊA CHẤT - ĐỊA MẠO BÁN ĐẢO BARTON VÀ WEIVER, ĐẢO KING GEORGE, NAM CỰC

VÀI NÉT VỀ ĐỊA CHẤT - ĐỊA MẠO BÁN ĐẢO BARTON VÀ WEIVER, ĐẢO KING GEORGE, NAM CỰC 33(3ĐB), 436-442 Tạp chí CÁC KHOA HỌC VỀ TRÁI ĐẤT 11-2011 VÀI NÉT VỀ ĐỊA CHẤT - ĐỊA MẠO BÁN ĐẢO BARTON VÀ WEIVER, ĐẢO KING GEORGE, NAM CỰC DOÃN ĐÌNH LÂM Email: ddinhlam@yahoo.com Viện Địa chất - Viện Khoa

More information

Mass Offerings. Reading the Bible. "Thầy là bánh hằng sống" (Gioan 6, 35.48). I am the bread of life (John 6:35.45)

Mass Offerings. Reading the Bible. Thầy là bánh hằng sống (Gioan 6, 35.48). I am the bread of life (John 6:35.45) 9 Mass Offerings Reading the Bible "Thầy là bánh hằng sống" (Gioan 6, 35.48). I am the bread of life (John 6:35.45) "Thầy là cây nho thật" (Gioan 15:1) "I am the true vine (John 15:1) Mark 12:41-44 41As

More information

Hình 8.1. Thiết bị Spektralapparat thiết kế bởi Kirchhoff và Bunsen (1833)

Hình 8.1. Thiết bị Spektralapparat thiết kế bởi Kirchhoff và Bunsen (1833) CHƢƠG 8 PHƢƠG PHÁP HẤP THU PHÂ TỬ UV VIS 8.1 Tổng quan Đầu thế kỷ 19, hầu hết phân tích hoá học định lượng đều sử dụng phương pháp trọng lượng (gravimetry method) hoặc phương pháp chuẩn độ (titrimetry

More information

A M T J SỐ 1- THÁNG 5/2017 APPLIED MATHEMATICS AND TECHNOLOGY JOURNAL. No 01 - MAY, 2017

A M T J SỐ 1- THÁNG 5/2017 APPLIED MATHEMATICS AND TECHNOLOGY JOURNAL. No 01 - MAY, 2017 APPLIED MATHEMATICS AND TECHNOLOGY JOURNAL A M T J TẠP CHÍ TOÁN VÀ CÔNG NGHỆ ỨNG DỤNG APPLIED MATHEMATICS AND TECHNOLOGY JOURNAL No 01 - MAY, 2017 TẠP CHÍ TOÁN VÀ CÔNG NGHỆ ỨNG DỤNG SỐ 1- THÁNG 5/2017

More information

NHẬT BÁO THẲNG TIẾN 11

NHẬT BÁO THẲNG TIẾN 11 NHẬT BÁO THẲNG TIẾN 11 Thứ Hai, ngày 02, Tháng Bẩy, Năm 2018 H i ng Trung ng / H ng o Vi t Nam và Soát Viên tài chánh, 2018 T Các c : T : Nhánh T T : -2018 H Sau p T / T 2018-2022 Soát Viên Tài chánh:

More information

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT BÀI GIẢNG (Dùng cho tiết giảng) Học phần: CHƯƠNG TRÌNH DỊCH Nhóm môn học:... Bộ môn: Khoa học máy tính Khoa (Viện): CNTT

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT BÀI GIẢNG (Dùng cho tiết giảng) Học phần: CHƯƠNG TRÌNH DỊCH Nhóm môn học:... Bộ môn: Khoa học máy tính Khoa (Viện): CNTT BỘ MÔN DUYỆT Chủ nhiệm Bộ môn Ngô Hữu Phúc ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT BÀI GIẢNG (Dùng cho tiết giảng) Học phần: CHƯƠNG TRÌNH DỊCH Nhóm môn học:... Bộ môn: Khoa học máy tính Khoa (Viện): CNTT Thay mặt nhóm môn học

More information

Xác định hàm lực chuyển dời lưỡng cực điện (E1) của 56 Mn từ Bn về các mức năng lượng thấp bằng phân rã gamma nối tầng

Xác định hàm lực chuyển dời lưỡng cực điện (E1) của 56 Mn từ Bn về các mức năng lượng thấp bằng phân rã gamma nối tầng Xác định hàm lực chuyển dờ lưỡng cực đện (E1) của 56 Mn từ Bn về các mức năng lượng thấp bằng phân rã gamma nố tầng Nguyễn An Sơn Trường Đạ học Đà Lạt ( Bà nhận ngày 12 tháng 09 năm 2015, nhận đăng ngày

More information