
Khóa luận tốt nghiệp Trường Đại học Đông ĐôTác giả: Trường Đại học Đông Đô
Khóa luận tốt nghiệp do Trường Đại học Đông Đô upload.
Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ
Trung Tâm Thông Tin - Thư Viện, Trường Đại học Đông Đô
Địa chỉ: 60B Nguyễn Huy Tưởng, Phường Thanh Xuân, TP. Hà Nội
Email: thuvien@hdiu.edu.vn
ĐT: 024.3771.9960
Giáo trình Khóa luận tốt nghiệp (Ngành: Công nghệ thông tin - Cao đẳng liên thông) - Trường Cao đẳng Xây dựng số 1
Khóa luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: Xây dựng game 3D chém trái cây trên Windows và ĐTDĐ sử dụng HĐH Android
Khóa luận tốt nghiệp ngành Thông tin thư viện: Những ưu điểm của quá trình áp dụng cổng tìm kiếm siêu dữ liệu Metalib tại Trung tâm Thông tin- tư liệu Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Mục đích của đề tài nghiên cứu là tìm hiểu thực tế quá trình áp dụng cổng tìm kiếm Siêu dữ liệu Metalib tại TTTT-TL Viện KHCNVN, những ưu điểm của quá trình áp dụng thực tiễn cổng tìm kiếm Siêu dữ liệu Metalib và tìm ra những định hướng nhằm nâng cao hiệu quả của phần mềm này tại Trung tâm nói riêng cũng như các cơ quan TT-TV Việt Nam nói chung.
Khóa luận tốt nghiệp ngành Địa lí: Ứng dụng công nghệ thông tin trong dạy học địa lí kinh tế xã hội thế giới lớp 11 THPT
Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: Xây dựng hệ thống quản lý luận văn tại Viện Công nghệ thông tin và truyền thông - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng công nghệ mã nguồn mở xây dựng webgis thông tin hành chính TPHCM
Khóa luận tốt nghiệp: Xây dựng website du lịch trực tuyến sử dụng ASP.NET MVC 4
Luận văn tốt nghiệp Kỹ sư ngành Công nghệ thông tin: Xây dựng chương trình sắp xếp thời khóa biểu trường Trung học cơ sở
Khoá luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: KANTS: Hệ kiến nhân tạo cho phân lớp
Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về thuật toán KANT (một sự kết hợp) để giải quyết bài toán phân lớp sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên để xây dựng chương trình kiểm tra độ chính xác của thuật toán so với k láng giềng gần nhất và cải tiến một phần thuật toán bằng học tập hợp (Ensembler learning) để thu được kết quả tốt hơn.
