Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 74,187,878

[1] Đề tài cấp Bộ: Phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo để đánh giá khả năng chịu lực của cột ống thép nhồi bê tông sử dụng các loại bê tông có cường độ khác khau. Chủ nhiệm: Ngô Ngọc Tri. Thành viên: Lê Hoàng An, Phạm Thị Phương Trang, Nguyễn Quang Trung, Nguyễn Thị Thảo Nguyên, Huynh Văn Vũ. Mã số: B2020-DNA-04. Năm: 2022. (May 22 2020 4:11PM)
[2] Đề tài Khác: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo sớm năng lượng tiêu thụ của các tòa nhà hướng đến phát triển bền vững. Chủ nhiệm: Ngô Ngọc Tri. Thành viên: Phạm Anh Đức (Co-PI), Huỳnh Nhật Tố, Trương Thị Thu Hà, Trương Ngọc Sơn. Mã số: VINIF.2019.DA05. Năm: 2021. (May 22 2020 4:09PM)
[3] Đề tài cấp ĐHĐN: AI để dự báo xu hướng năng lượng trong công trình xây dựng. Chủ nhiệm: Trương Ngọc Sơn. Thành viên: Ngô Ngọc Tri, Phạm Anh Đức. Mã số: B2019-DN02-59. Năm: 2021. (May 22 2020 4:13PM)
[4] Đề tài cấp Nhà nước: Phát triển mô hình tích hợp dựa trên học máy hướng đến phát triển bền vững. Chủ nhiệm: Ngô Ngọc Tri. Mã số: 102.05-2019.01. Năm: 2021. (May 22 2020 4:19PM)
[5] Đề tài cấp cơ sở: Phát triển mô hình học máy để dự đoán độ võng dài hạn của kết cấu bê tông cốt thép (Đang thực hiện). Chủ nhiệm: Phạm Anh Đức. Mã số: xxxxxx. Năm: 2020. (May 25 2019 12:27PM)
[6] Đề tài cấp cơ sở: Xây dựng hệ thống Web-based để quản lý và cảnh báo điện năng tiêu thụ dựa trên học máy (Đang thực hiện). Chủ nhiệm: Trương Ngọc Sơn. Mã số: xxxxxx. Năm: 2020. (May 25 2019 12:29PM)
[7] Đề tài cấp cơ sở: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo sớm cường độ chịu nén của bê tông bọt hướng đến phát triển bền vững (Đang thực hiện). Chủ nhiệm: Ngô Ngọc Tri. Thành viên: Nguyễn Quang Trung, Trương Ngọc Sơn. Mã số: T2019-02-37. Năm: 2020. (May 25 2019 12:26PM)
[8] Đề tài cấp ĐHĐN: Phát triển mô hình dự báo dữ liệu thời gian sử dụng phương pháp cửa sổ dịch chuyển và máy học véc-tơ hỗ trợ được tối ưu bởi thuật toán trí tuệ bầy đàn. Chủ nhiệm: Trương Thị Thu Hà. Thành viên: Ngô Ngọc Tri, Huỳnh Võ Duyên Anh. Mã số: B2017-ĐN06-02. Năm: 2019. (Jun 19 2017 4:08PM)
[9] Đề tài Khác: Lifecycle BIM Integration with Energy MM&V for Net Zero Energy Building. Chủ nhiệm: Shen Lijun, Cheong Kok Wai, Chong Zhun Min Adrian, Lam Khee Poh - NUS. Thành viên: Ngoc-Tri Ngo, Gnanamuthu Sasi Kala, Song Chao, Chandra Sekhar, Ian Tan Eng Kiong, Bertrand Lasternas, Eric LIM Yeung Mein, Gai Jiazi Joy, Leong Mei, Lu Yujie‎. Mã số: BCA RID 94.17.2.6. Năm: 2018. (Mar 23 2017 10:28AM)
[10] Đề tài Khác: Smart Grid Big Data Analytics for Identifying Residential Power Consumption Patterns to Optimize Electricity Usage based on a Web-based Energy-Saving Decision Support System (Taiwan, 2014-2017). Chủ nhiệm: Jui-Sheng Chou - NUTST. Mã số: 1032221E011144MY3. Năm: 2017. (Sep 14 2015 9:07AM)
  
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn