Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85044
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Trương, Minh Thái | - |
dc.contributor.author | Hồ, Hoàng Hưng | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-31T07:29:30Z | - |
dc.date.available | 2023-01-31T07:29:30Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.other | B1906680 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85044 | - |
dc.description | 75 Tr | vi_VN |
dc.description.abstract | Ngày nay, cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đặc biệt là vai trò của trí tuệ nhân tạo ngày càng được khẳng định và không thể thiếu trong mọi hoạt động sản xuất và phát triển nói chung và ngành nông nghiệp nói riêng. Hiện nay, ngành nông nghiệp trồng cây ăn trái ngày càng được mở rộng và phát triển. Trong đó, việc tuyển chọn giống cây trồng ảnh hưởng rất lớn đến quy trình nuôi trồng và năng suất sau này. Việc nhận biết, phân loại giống cây trồng yêu cầu người nông dân có hiểu biết và kiến thức cần thiết để phân biệt giống cây trồng nói chung và giống sầu riêng nói riêng. Điều này khiến người nông dân khi mới bắt đầu trồng sầu riêng gặp nhiều khó khăn trong việc bảo đảm nguồn giống cây trồng đúng với mong muốn. Nắm bắt được xu hướng và những khó khăn đó, nhằm giúp người nông dân dễ dàng nhận diện, phân loại giống sầu riêng, thì đề tài “Xây dựng phần mềm phân loại giống sầu riêng trên nền tảng Android sử dụng Tensorflow” là một hệ thống tích hợp trí tuệ nhân tạo nhận diện ảnh và ứng dụng di động Android. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại Học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | KỸ THUẬT PHẦN MỀM | vi_VN |
dc.title | XÂY DỰNG PHẦN MỀM PHÂN LOẠI GIỐNG SẦU RIÊNG TRÊN NỀN TẢNG ANDROID SỬ DỤNG TENSORFLOW | vi_VN |
dc.title.alternative | BUILD DURIAN VARIETY CLASSIFICATION SOFTWARE ON THE ANDROID PLATFORM USING TENSORFLOW | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 6.6 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.135.215.82 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.