Đồ án tốt nghiệp - Nghiên cứu và tối ưu mô hình máy học trên khung sườn thiết bị nhúng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
HỆ ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

NGHIÊN CỨU VÀ TỐI ƯU MÔ HÌNH MÁY
HỌC TRÊN KHUNG SƯỜN THIẾT BỊ NHÚNG

SVTH:

NGUYỄN ĐỨC THỊNH
MSSV: 20119291

TP. HỒ CHÍ MINH – 07/2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

NGHIÊN CỨU VÀ TỐI ƯU MÔ HÌNH MÁY
HỌC TRÊN KHUNG SƯỜN THIẾT BỊ NHÚNG

SVTH:

NGUYỄN ĐỨC THỊNH
MSSV: 20119291

GVHD: PGS.TS VÕ MINH HUÂN

TP. HỒ CHÍ MINH – 07/2024

ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

Bộ Môn: KTMT - VT

***

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên: Nguyễn Đức Thịnh

MSSV: 20119291

Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính
Tên đề tài: Nghiên cứu và tối ưu mô hình máy học trên khung sườn thiết bị
nhúng
Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Võ Minh Huân
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện (khả năng ứng dụng, tính mới,
sáng tạo, mức độ đóng góp của sinh viên, ....):
Đề tài có tính ứng dụng cao trong việc tích hợp máy học vào thiết bị nhúng,
giúp nâng cao hiệu suất và mở rộng tính năng cho các thiết bị. Sinh viên đã
thể hiện sự sáng tạo và tinh thần đóng góp vào lĩnh vực này.
2. Hình thức trình bày quyển báo cáo (Văn phong, trích dẫn tài liệu tham
khảo, chất lượng các hình ảnh, bảng biểu, tỷ lệ trùng lắp, ......):
Báo cáo trình bày rõ ràng, khoa học và trích dẫn tài liệu đầy đủ. Hình ảnh
và bảng biểu có chất lượng tốt, minh họa rõ ràng cho nội dung nghiên cứu.
3. Những hạn chế cần chỉnh sửa, bổ sung:
4. Đề xuất của GVHD (Đồng ý cho bảo vệ, đề nghị chỉnh sửa để được bảo vệ,
không đồng cho bảo vệ)
Đồng ý cho bảo vệ
TP. Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 06 năm 2024

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

Võ Minh Huân

v

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KỸ THUẬT TP.HCM

Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

**********

BẢN GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA BÁO CÁO
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
1. Tên đề tài: Nghiên cứu và tối ưu mô hình máy học trên khung sườn thiết bị
nhúng
2. Họ tên sinh viên: Nguyễn Đức Thịnh
MSSV: 20119291
3. Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính
4. GVHD: PGS.TS Võ Minh Huân
5. Tổng hợp các yêu cầu chỉnh sửa báo cáo ĐATN của hội đồng:
- Giải thích độ chính xác suy giảm trong hình 4.5
6. Giải trình chỉnh sửa báo cáo ĐATN
TT Nội dung góp ý của HĐ
Kết quả chỉnh sửa bổ sung
1

Giải thích độ chính xác suy

Đã bổ su
...

...
July 2021. [Trực tuyến]. Available: https://www.v7labs.com/blog/neuralnetwork-architectures-guide. [Đã truy cập 1 March 2024].

[10]

Alzubaidi, “Review of deep learning: concepts, CNN,” Journal of Big
Data, pp. 1-74, 2021.

[11]

R. N. Keiron O’Shea, “An Introduction to Convolutional Neural
Networks,” pp. 1-11, 2015.

[12]

H. K. Hossein Gholamalinezhad, “Pooling Methods in Deep Neural
Networks, a Review,” pp. 1-16, 2020.
83

[13]

S. S. A. Chunyu Yuan, “A comprehensive review of Binary Neural
Network,” pp. 1-39, 2023.

[14]

V. Kecman, “Support Vector Machines – An Introduction,” pp. 1-48,
2005.

[15]

J. X. Z. Y. M. L. J. R. Huibing Wang, “Research Survey on Support
Vector Machine,” pp. 1-9, 2017.

[16]

D. H. A. J. A. Intisar Shadeed, “Performance Evaluation of Kernels in
Support Vector Machine,” pp. 1-8, 2018.

[17]

X. Z. Y. P. Z. N. H. S. Daohua Yu, “Application of Statistical K-Means
Algorithm for University Academic Evaluation,” pp. 1-23, 2022.

[18]

M. A. Syakur, “Integration K-Means Clustering Method and Elbow,” pp.
1-7, 2018.

[19]

P. J. ROUSSEEUW, “Silhouettes: a graphical aid to the interpretation
and validation,” pp. 1-13, 1987.

[20]

D. D. O. Danny Matthew, “Effect of Distance Metrics in Determining KValue in KMeans Clustering Using Elbow and Silhouette Method,” pp.
1-6, 2020.

[21]

ilanschnell,

2

January

2024.

[Trực

tuyến].

Available:

https://pypi.org/project/bitarray/. [Đã truy cập 1 March 2024].
[22]

f. altendky, “pypi.org,” 16 November 2022. [Trực tuyến]. Available:
https://pypi.org/project/memory-profiler/. [Đã truy cập 1 March 2024].

[23]

R. D. Ms S Krishnaveni, “Comparing and Evaluating the Performance of
Inter Process Communication Models in Linux Environment,” pp. 1-6,
2016.

[24]

IEC,

IEC

61851-1

INTERNATIONAL

STANDARD,

iTeh

STANDARD, 2017.
[25]

V. Kanade, “What Is a Finite State Machine (FSM)? Meaning, Working,
and Examples,” 12 September 2023. [Trực tuyến]. Available:

84

https://www.spiceworks.com/tech/tech-general/articles/what-is-fsm/. [Đã
truy cập 1 March 2024].
[26]

M. R. R. N. P.-G. D. G. N. Febby Purnama Madrin, “The evaluation of
CUDA performance on the Jetson Nano board for an image binarization
task,” 2021.

[27]

H. V. D. S. A. S. C. V. A. K. Manjunath R Kounte, “Design and
Development of Autonomous Driving Car Using NvidiaJetson Nano
Developer Kit,” pp. 1-5, 2022.

[28]

M. K. D. P. Juneseo Chang, “Low-Power On-Chip Implementation of
Enhanced SVM,” pp. 1-20, 2022.

85