Đề tài hướng đến việc tích hợp và mở rộng dữ liệu cho các mô hình Machine Learning trong ứng dụng web, đồng thời cung cấp khả năng quản lý hiệu suất và đánh giá chất lượng hoạt động của mô hình. Điều này giúp người quản trị đưa ra các giải pháp cải thiện hiệu suất trong quá trình triển khai, đồng thời hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu cập nhật.

Tổng quan đồ án Hiện nay bóng đá không chỉ là cuộc so tài của sức mạnh và kỹ thuật, mà còn là cuộc...

Tổng quan đồ án Việc đếm số lượng người luôn là một vấn đề quan trọng và thách thức cho việc giám sát trực...

Đồ án này tập trung vào việc phát triển hệ thống giám sát thông minh cho trạm sạc xe máy điện, sử dụng Raspberry Pi 5 kết hợp với Pi Camera và cảm biến DHT22. Hệ thống có khả năng phát hiện cháy bằng mô hình học máy và gửi cảnh báo qua Telegram, đồng thời giám sát số xe đang sạc và cung cấp thông tin nhiệt độ, độ ẩm lên ứng dụng web. Điều này giúp người dùng theo dõi và đảm bảo an toàn trạm sạc một cách hiệu quả.

Tổng quan đồ án Mục tiêu của đồ án nhận diện lửa thông qua camera là phát hiện và cảnh báo sớm các vụ...

Có một số nghiên cứu thú vị về khả năng kết hợp nhận diện hoạt động và xác định vị trí của con người đồng thời bằng tín hiệu WiFi. Những nghiên cứu này đã thành công chứng minh rằng có thể dự đoán các đặc điểm của hoạt động và vị trí trong cùng các mẫu CSI. Tuy nhiên, có một số hạn chế. Trong nghiên cứu, do tập dữ liệu không được công khai, việc tiến hành nghiên cứu bổ sung về chủ đề này được coi là khó khăn. Nghiên cứu đã công khai tập dữ liệu với 1394 mẫu CSI trong các hoạt động và vị trí khác nhau. Bộ truyền và bộ thu WiFi được kết nối bằng cáp cung cấp đồng bộ hoàn hảo về thời gian. Tuy nhiên, cáp đồng bộ này làm cho việc triển khai trong thực tế trở nên không khả thi. Do đó, trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất bài toán nhận diện đồng thời vị trí và hành động con người sử dụng tín hiệu wifi với mục tiêu củng cố kết quả cho hướng nghiên cứu, đóng góp bộ dữ liệu và giải quyết những vấn đề được nêu trên.