Khóa luận tốt nghiệp
Mô hình học sâu samba mixer có cải tiến trong bài toán phỏng đoán sức khoẻ pin LITHIUM-ION : Khóa luận tốt nghiệp
- Mã số biểu ghi
- 92766
- Tác giả
- Nguyễn, Hoàng Phúc (Tác giả); Nguyễn, Thanh Vũ (Giảng viên hướng dẫn); Võ, Ngọc Khải (Tác giả)
- Nhà xuất bản
- TPHCM : HUFLIT , 2026
- Phân loại Dewey
- 006.37
- Ngôn ngữ
- Tiếng Việt
Tình trạng theo từng kho
| Kho & vị trí | Số bản | Đặt online |
|---|---|---|
| Sư Vạn Hạnh — Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) | Còn 1 trên 1 bản | Được |
Thông tin biên mục
| Thông tin | Chi tiết |
|---|---|
| 001Số kiểm soát | 92766 |
| 005Ngày và thời gian giao dịch lần cuối với biểu ghi | 02/11/2026 · 10:55 |
| 008Các yếu tố dữ liệu có độ dài cố định | 160425 |
| 040Cơ quan tạo biểu ghi biên mục gốc | HUFLITLIB |
| 041Mã ngôn ngữ | vie |
| 044Mã nước xuất bản/sản xuất | vm |
| 082Ký hiệu xếp giá theo phân loại thập phân dewey | 006.37 NG527P |
| 100Tiêu đề chính - Tên cá nhân | Nguyễn, Hoàng Phúc, tác giả |
| 242Nhan đề dịch bởi cơ quan biên mục | The Samba-Mixer deep learning model features improvements for the task of estimating the health of LITHIUM-ION batteries : Graduation Thesis / Nguyễn Hoàng Phúc, Võ Ngọc Khải, Nguyễn Thanh Vũ: Instructor. |
| 245Nhan đề chính | Mô hình học sâu samba mixer có cải tiến trong bài toán phỏng đoán sức khoẻ pin LITHIUM-ION : Khóa luận tốt nghiệp / Nguyễn Hoàng Phúc, Võ Ngọc Khải, Nguyễn Thanh Vũ: Giảng viên hướng dẫn. |
| 260Địa chỉ xuất bản, phát hành... (in ấn) | TPHCM : HUFLIT , 2026 |
| 300Mô tả vật lý | 88 trang : minh họa ; 21x30cm. |
| 502Phụ chú luận văn, luận án | Khóa luận tốt nghiệp - Ngành Công nghệ Thông tin, 7480201 |
| 610Tiêu đề bổ sung chủ đề - Tên tập thể |
|
| 650Tiêu đề bổ sung chủ đề - thuật ngữ chủ đề |
|
| 653Thuật ngữ chủ đề không kiểm soát | Khóa luận tốt nghiệp |
| 700Tiêu đề bổ sung - Tên cá nhân |
|
| 852Nơi lưu giữ | Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) 101002859 |
| 999Bộ sưu tập | Khóa luận tốt nghiệp |
=001 92766=005 20261102105533.000=008 160425=040 ##$aHUFLITLIB=041 0#$avie=044 ##$avm=082 04$a006.37 $bNG527P=100 1#$aNguyễn, Hoàng Phúc, $etác giả=242 10$aThe Samba-Mixer deep learning model features improvements for the task of estimating the health of LITHIUM-ION batteries : $bGraduation Thesis / $cNguyễn Hoàng Phúc, Võ Ngọc Khải, Nguyễn Thanh Vũ: Instructor.=245 10$aMô hình học sâu samba mixer có cải tiến trong bài toán phỏng đoán sức khoẻ pin LITHIUM-ION : $bKhóa luận tốt nghiệp / $cNguyễn Hoàng Phúc, Võ Ngọc Khải, Nguyễn Thanh Vũ: Giảng viên hướng dẫn.=260 ##$aTPHCM : $bHUFLIT , $c2026=300 ##$a88 trang : $bminh họa ; $c21x30cm.=502 ##$aKhóa luận tốt nghiệp - Ngành Công nghệ Thông tin, 7480201=610 20$aHo Chi Minh City University of Foreign Languages - Information Technology-- $bFaculty of Information Technology=610 20$aTrường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TPHCM-- $bKhoa Công nghệ Thông tin=650 1#$aHọc máy=650 1#$aHọc sâu (Trí tuệ nhân tạo)=650 1#$aPin lithium-ion $xTình trạng=653 ##$aKhóa luận tốt nghiệp=700 1#$aNguyễn, Thanh Vũ, $cThS, $eGiảng viên hướng dẫn.=700 1#$aVõ, Ngọc Khải, $etác giả=721 ##$aCông nghệ thông tin=722 ##$aKhóa luận tốt nghiệp=852 ##$bKho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) $j101002859=LDR 01842nam a2200361 4500