Bài toán tìm câu trả lời (còn gọi là bài toán lựa chọn câu trả lời hay tìm câu trả lời tốt nhất) là một bài toán chính trong hệ thống hỏi đáp. Khi một câu hỏi được đăng lên forum sẽ có nhiều người tham gia trả lời câu hỏi. Bài toán lựa chọn câu trả lời với mục đích thực hiện sắp xếp các câu trả lời theo mức độ liên quan tới câu hỏi. Những câu trả lời nào đúng nhất sẽ được đứng trước các câu trả lời kém liên quan hơn. Trong những năm gần đây, rất nhiều mô hình học sâu được đề xuất sử dụng vào nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong đó có bài toán lựa chọn câu trả lời trong hệ thống hỏi đáp nói chung và trong hệ thống hỏi đáp cộng đồng (CQA) nói riêng. Hơn nữa, các mô hình được đề xuất lại thực hiện trên các tập dữ liệu khác nhau. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi tiến hành tổng hợp và trình bày một số mô hình học sâu điển hình khi áp dụng vào bài toán tìm câu trả lời đúng trong hệ thống hỏi đáp và phân tích một số thách thức trên các tập dữ liệu cho bài toán trên hệ thố...

Phương pháp sơ đồ mạng lưới PERT. DSpace/Manakin Repository. ...

Sai lệch độ trụ là sai số tổng hợp đóng vai trò quan trọng trong đánh giá chất lượng các chi tiết cơ khí. Việc đánh giá sai lêch độ trụ thường dựa trên dữ liệu điểm đo xác định bằng máy đo ba toạ độ hoặc các máy quét 3D, máy đo độ tròn. Hiện nay, có 4 thuật toán được sử dụng để tính sai lệch độ trụ: mặt trụ bình phương tối thiểu (Least Square Cylinder – LSC), mặt trụ ngoại tiếp nhỏ nhất (Mimimum Circumscibed Cylinder – MCC), mặt trụ nội tiếp lớn nhất (Maximum Inscribed Cylinder – MIC) và mặt trụ miền tối thiểu (Minumum Zone Cylinder – MZC). Bài báo trình bày phương pháp sử dụng thuật toán tối ưu tính toán đường kính, sai lêch độ trụ từ bộ dữ liệu điểm đo và so sánh kết quả theo cả 4 phương pháp trên với kết quả của máy đo toạ độ (Coordinate Measuring Machine - CMM) với độ sai lệch không vượt quá 0,8 µm.

Nghiên cứu trình bày một cách tiếp cận để xác định mật độ của các loại axit phổ biến. Trong cách tiếp cận này, đường chuẩn tuyến tính của tỉ số lnR (R là tỉ số diện tích đỉnh phổ truyền qua của axit và nước) theo mật độ được xây dựng bằng dữ liệu mô phỏng Monte Carlo để xác định mật độ của các loại axit vô cơ và hữu cơ. Nghiên cứu sử dụng đầu dò nhấp nháy NaI(Tl) và nguồn phóng xạ 137Cs. Kết quả thu được chỉ ra rằng, cách tiếp cận đề xuất trong nghiên cứu là khả thi với độ lệch tương đối của giá trị mật độ đo được so với mật độ chuẩn của các loại axit cung cấp bởi nhà sản xuất là dưới 6,5% cho tất cả các trường hợp khảo sát. Vì vậy, nghiên cứu đã cung cấp một cách tiếp cận khác đơn giản, hiệu quả và thuận tiện để xác định mật độ của axit.

TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.