[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20fourier{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_phân tích fourier":41},{"code":4,"data":5,"meta":21},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":39,"vietnamLatest":40},[],[8,25],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":21,"url":22,"doi":23,"summary":24},"507a6af6-c699-44c1-a897-d57ee63bb567","Chẩn đoán bệnh viêm nha chu từ mẫu nước bọt bằng kỹ thuật kính hiển vi hồng ngoại biến đổi Fourier kết hợp với phân tích phân biệt bình phương tối thiểu từng phần","Diagnosis of Periodontal Disease from Saliva Samples Using Fourier Transform Infrared Microscopy Coupled with Partial Least Squares Discriminant Analysis",[13,14,15],"Satoshi Fujii","Shinobu Sato","Keisuke Fukuda",9,"Analytical Sciences",false,"2016-02-10",2016,null,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.2116\u002Fanalsci.32.225","10.2116\u002Fanalsci.32.225","\u003Cp>Khảo sát chẩn đoán quang phổ ứng dụng kính hiển vi quang phổ FT-IR microscopy kết hợp phân tích phân biệt bình phương tối thiểu partial least squares nhằm \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">phân tích Fourier\u003C\u002Fb> dấu ấn phân tử trong mẫu nước bọt saliva người bệnh viêm nha chu. Phổ hấp thụ phân tách rõ nét dải liên kết amide I và phosphate của nhóm bệnh lý so với đối chứng khỏe mạnh với độ nhạy 91%. Kết quả mở ra phương pháp sàng lọc không xâm lấn hỗ trợ theo dõi tiến triển bệnh lý răng miệng cộng đồng.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":28,"authorNames":29,"authorCount":32,"journalName":33,"vietnamJournal":18,"publishDate":34,"publishYear":35,"totalCitation":21,"url":36,"doi":37,"summary":38},"6150697a-c756-48ea-92cb-ae6b7ef11b5a","Khối phổ khí sắc ký cao phân giải - Quang phổ hồng ngoại biến đổi Fourier trong phân tích hương vị: Giới hạn và triển vọng","High-resolution gas chromatography —Fourier transform infrared spectroscopy in flavour analysis: Limits and perspectives",[30,31],"Peter Schreier","Heinz Idstein",2,"European Food Research and Technology","1985-09-01",1985,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002FBF02425574","10.1007\u002FBF02425574","\u003Cp>Nghiên cứu hóa học phân tích kết hợp kỹ thuật sắc ký khí độ phân giải cao và quang phổ biến đổi Fourier HRGC-FTIR nhằm \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">phân tích Fourier\u003C\u002Fb> các hợp chất thơm dễ bay hơi trong hương liệu thực phẩm. Kỹ thuật giao thoa quang học cho phép phân tách và định danh chính xác các đồng phân lập thể và đồng phân vị trí phức tạp. Công trình thảo luận triển vọng ứng dụng của phương pháp quang phổ giao thoa trong kiểm nghiệm chất lượng tinh dầu thiên nhiên.\u003C\u002Fp>",[],[],{"code":4,"data":42,"meta":21},{"id":43,"title":44,"description":45,"content":46,"term":43,"englishTitle":47,"synonyms":48,"definition":51,"discipline":52,"references":53,"faqs":75,"createUser":85,"publishUser":89,"keywords":93,"keywordCount":100,"enrichTopicLink":18,"status":101,"createTime":102,"updateTime":103,"publishTime":104,"linkEnrichedTime":105,"publicationScanTime":106,"contentErrorMessage":21,"viewCount":107,"relateTopics":108},"phân tích fourier","Phân tích fourier là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Phân tích Fourier là phương pháp toán học dùng để biểu diễn tín hiệu bất kỳ thành tổng các sóng sin và cosin, từ đó chuyển đổi giữa miền thời gian và tần số. Kỹ thuật này cho phép xác định cấu trúc tần số của tín hiệu, ứng dụng rộng rãi trong xử lý âm thanh, ảnh, y sinh và truyền thông kỹ thuật số.","\u003Cp>Phân tích Fourier (Fourier analysis) là một nhánh toán học giải tích ứng dụng nghiên cứu phương pháp biểu diễn và phân rã các hàm số hoặc tín hiệu phức tạp thành tổ hợp tuyến tính của các hàm sóng điều hòa cơ bản (sin và cosin). Được khởi xướng bởi nhà toán học và vật lý học người Pháp Jean-Baptiste Joseph Fourier vào đầu thế kỷ mười chín, phương pháp này đã trở thành công cụ nền tảng không thể thiếu trong vật lý lý thuyết, kỹ thuật điện tử viễn thông, xử lý tín hiệu số, âm học, quang học và phân tích dữ liệu hiện đại.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ sở toán học và biểu diễn chuỗi Fourier\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nguyên lý trung tâm của phân tích Fourier bắt nguồn từ nhận định rằng mọi dao động phức tạp đều có thể được tái cấu trúc từ các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22dao%20%C4%91%E1%BB%99ng%20%C4%91i%E1%BB%81u%20h%C3%B2a%22%7D}} đơn giản có tần số là bội số nguyên của tần số cơ bản. Đối với một hàm tuần hoàn \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(t)\u003C\u002Fscript> có chu kỳ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T\u003C\u002Fscript> (với tần số góc cơ bản tương ứng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{1}{T}\u003C\u002Fscript>), hàm số có thể được khai triển dưới dạng chuỗi Fourier lượng giác:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(t) = a_0 + \\sum_{n=1}^{\\infty} \\left[a_n \\cos\\left(\\frac{2\\pi n t}{T}\\right) + b_n \\sin\\left(\\frac{2\\pi n t}{T}\\right)\\right]\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Trong đó, các hệ số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a_0\u003C\u002Fscript>, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a_n\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">b_n\u003C\u002Fscript> được xác định bằng phép tích phân trực giao trên một chu kỳ dao động. Khi biểu diễn dưới dạng hàm mũ phức thông qua công thức Euler, chuỗi Fourier có dạng tổng quát gọn gàng và đối xứng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(t) = \\sum_{n=-\\infty}^{\\infty} c_n e^{i 2\\pi n t}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Ở đây, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">c_n\u003C\u002Fscript> là hệ số Fourier phức biểu thị biên độ và pha của thành phần điều hòa bậc \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">n\u003C\u002Fscript> trong tín hiệu tổng thể.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Biến đổi Fourier liên tục cho tín hiệu không tuần hoàn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khi chu kỳ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T\u003C\u002Fscript> tiến tới vô cùng, tín hiệu mất đi tính tuần hoàn. Khoảng cách giữa các vạch phổ tần số trở nên vô cùng nhỏ, chuyển đổi chuỗi Fourier rời rạc thành biến đổi Fourier liên tục (Continuous Fourier Transform - CFT). Biến đổi Fourier ánh xạ trực tiếp một hàm số từ miền thời gian \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(t)\u003C\u002Fscript> sang miền tần số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\hat{f}(\\xi)\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\hat{f}(\\xi) = \\int_{-\\infty}^{\\infty} f(t) e^{-i 2\\pi \\xi t} dt\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Hàm mật độ phổ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\hat{f}(\\xi)\u003C\u002Fscript> cung cấp thông tin chi tiết về sự phân bố năng lượng của tín hiệu tại từng tần số liên tục \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\xi\u003C\u002Fscript>. Để khôi phục lại tín hiệu gốc trên miền thời gian, phép biến đổi Fourier ngược (Inverse Fourier Transform) được thực hiện:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(t) = \\int_{-\\infty}^{\\infty} \\hat{f}(\\xi) e^{i 2\\pi \\xi t} d\\xi\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Đặc tính so sánh\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Chuỗi Fourier (Fourier Series)\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Biến đổi Fourier (Fourier Transform)\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Miền tín hiệu đầu vào\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tuần hoàn trong miền thời gian (chu kỳ T xác định)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Không tuần hoàn, tín hiệu liên tục có năng lượng hữu hạn\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Phổ miền tần số\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phổ vạch rời rạc (tập hợp các hệ số c_n)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phổ liên tục trên toàn bộ trục tần số\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Bản chất phép toán\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tích phân trên một chu kỳ, biểu diễn bằng chuỗi tổng\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tích phân suy rộng từ âm vô cực đến dương vô cực\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Điện xoay chiều, dao động điều hòa cơ học, cơ sở lý thuyết\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Xử lý tín hiệu số, lọc nhiễu, phân tích phổ sóng điện từ, ảnh y tế\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Biến đổi Fourier rời rạc và thuật toán biến đổi nhanh (FFT)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thời đại máy tính số, các tín hiệu vật lý liên tục được lấy mẫu thành các dãy số rời rạc. Biến đổi Fourier rời rạc (Discrete Fourier Transform - DFT) chuyển đổi một chuỗi hữu hạn các mẫu tín hiệu thành phổ tần số rời rạc. Tuy nhiên, tính toán DFT trực tiếp đòi hỏi {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99%20ph%E1%BB%A9c%20t%E1%BA%A1p%20th%E1%BB%9Di%20gian%22%7D}} lên tới \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n^2)\u003C\u002Fscript>, tạo nên rào cản tính toán khổng lồ khi kích thước dữ liệu lớn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bước ngoặt lịch sử diễn ra vào năm 1965 khi James Cooley và John Tukey công bố thuật toán biến đổi Fourier nhanh (Fast Fourier Transform - FFT) (Cooley và Tukey, 1965). Bằng cách khai thác tính đối xứng và tuần hoàn của các thừa số quay (twiddle factors) để chia bài toán ban đầu thành các bài toán con đệ quy (chia để trị), FFT đã giảm đột phá độ phức tạp thuật toán xuống chỉ còn \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n \\log n)\u003C\u002Fscript>. Công trình của Duhamel và Vetterli (1990) đã hệ thống hóa các biến thể FFT hiện đại như radix-2, split-radix và prime-factor, đưa FFT trở thành một trong những thuật toán có tầm ảnh hưởng lớn nhất lịch sử {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%20m%C3%A1y%20t%C3%ADnh%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng thực tiễn trong khoa học và kỹ thuật\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nhờ năng lực chuyển đổi linh hoạt giữa miền thời gian và miền không gian\u002Ftần số, phân tích Fourier giữ vị trí xương sống trong vô số ngành công nghệ cao:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kỹ thuật truyền thông và viễn thông:\u003C\u002Fstrong> Nguyên lý điều chế ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) sử dụng IFFT\u002FFFT là nền tảng cốt lõi của mạng không dây 4G, 5G và chuẩn kết nối Wi-Fi tốc độ cao.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chẩn đoán {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%ACnh%20%E1%BA%A3nh%20y%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}}:\u003C\u002Fstrong> Trong máy {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BB%A5p%20c%E1%BB%99ng%20h%C6%B0%E1%BB%9Fng%20t%E1%BB%AB%22%7D}} (MRI) và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BB%A5p%20c%E1%BA%AFt%20l%E1%BB%9Bp%20vi%20t%C3%ADnh%22%7D}} (CT), dữ liệu thô thu thập từ cuộn thu tín hiệu (không gian k) được biến đổi Fourier hai chiều và ba chiều để tái tạo cấu trúc mô và cơ quan nội tạng với độ sắc nét cực cao.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Xử lý âm thanh và nén dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> Các thuật toán nén âm thanh và hình ảnh số (như MP3, AAC, JPEG) phân tách các thành phần tần số cao không thể cảm nhận bằng giác quan con người để loại bỏ, giúp tối ưu dung lượng lưu trữ vượt bậc.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Vật lý thiên văn và cơ học kết cấu:\u003C\u002Fstrong> Phân tích phổ bức xạ vũ trụ, nhận diện sóng hấp dẫn từ các vụ sáp nhập lỗ đen và đo đạc dao động địa chấn nhằm đánh giá tần số cộng hưởng của các công trình cầu đường, nhà cao tầng.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Mở rộng sang phân tích thời gian - tần số và Wavelet\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù biến đổi Fourier rất mạnh mẽ, một hạn chế cố hữu của nó là hoàn toàn mất thông tin về thời điểm xuất hiện của các thành phần tần số (frequency resolution cao nhưng không có time localization). Đối với các tín hiệu không dừng (non-stationary signals) có tần số biến thiên liên tục theo thời gian như giọng nói con người, điện tâm đồ (ECG) hay điện não đồ (EEG), phân tích Fourier cổ điển bộc lộ nhiều điểm bất cập.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Để giải quyết bài toán này, các kỹ thuật phân tích thời gian - tần số tiên tiến đã ra đời:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng một cửa sổ thời gian trượt có kích thước cố định để tính Fourier cục bộ, tạo ra biểu đồ phổ (spectrogram) theo thời gian.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Biến đổi Wavelet:\u003C\u002Fstrong> Như đã được đúc kết toàn diện bởi Stéphane Mallat (2009), biến đổi wavelet thay thế các sóng sin vô hạn bằng các hàm sóng con có độ dài hữu hạn (wavelets) có khả năng co giãn và dịch chuyển linh hoạt, cho phép định vị đồng thời cả thời gian và tần số với độ phân giải đa quy mô vượt trội.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n","Fourier analysis",[49,50],"phép biến đổi Fourier","phân tích điều hòa","Phân tích Fourier là phân ngành toán học ứng dụng nghiên cứu việc phân rã các hàm số hoặc tín hiệu phức tạp thành tổ hợp các hàm sóng điều hòa hình sin và cosin cơ bản.","NATURAL_SCIENCES",[54,61,68],{"citationText":55,"title":56,"authors":57,"source":58,"year":59,"doi":60,"url":21},"Cooley, J. W., & Tukey, J. W. (1965). An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series. Mathematics of Computation, 19(90), 297–301.","An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series","Cooley, Tukey","Mathematics of Computation",1965,"10.1090\u002Fs0025-5718-1965-0178586-1",{"citationText":62,"title":63,"authors":64,"source":65,"year":66,"doi":67,"url":21},"Duhamel, P., & Vetterli, M. (1990). Fast Fourier transforms: A tutorial review and a state of the art. Signal Processing, 19(4), 259–299.","Fast Fourier transforms: A tutorial review and a state of the art","Duhamel, Vetterli","Signal Processing",1990,"10.1016\u002F0165-1684(90)90158-u",{"citationText":69,"title":70,"authors":71,"source":72,"year":73,"doi":74,"url":21},"Mallat, S. (2009). A Wavelet Tour of Signal Processing (3rd ed.). Elsevier.","A Wavelet Tour of Signal Processing","Mallat","Elsevier",2009,"10.1016\u002Fb978-0-12-374370-1.x0001-8",[76,79,82],{"question":77,"answer":78},"Phân tích Fourier là gì và có vai trò gì trong kỹ thuật hiện đại?","Phân tích Fourier là phương pháp toán học giúp phân rã bất kỳ tín hiệu phức tạp nào thành tổng các thành phần tần số sin và cosin đơn giản, là nền tảng cốt lõi cho truyền thông số, lọc nhiễu, xử lý ảnh y tế và nén âm thanh.",{"question":80,"answer":81},"Sự khác biệt cốt lõi giữa chuỗi Fourier và biến đổi Fourier là gì?","Chuỗi Fourier áp dụng cho các tín hiệu có tính tuần hoàn theo chu kỳ T để thu được phổ vạch tần số rời rạc, trong khi biến đổi Fourier liên tục áp dụng cho các tín hiệu không tuần hoàn tạo ra phổ năng lượng liên tục trên toàn bộ miền tần số.",{"question":83,"answer":84},"Thuật toán biến đổi Fourier nhanh (FFT) có ý nghĩa đột phá như thế nào?","Thuật toán FFT do Cooley và Tukey phát minh năm 1965 đã giảm độ phức tạp tính toán từ O(n^2) xuống O(n log n), cho phép các thiết bị số như máy tính, điện thoại và máy ảnh xử lý tín hiệu và hình ảnh theo thời gian thực.",{"id":86,"researcherId":21,"name":87,"imageUrl":88},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",{"id":90,"researcherId":21,"name":91,"imageUrl":92},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[94,95,96,97,98,99],"dao động điều hòa","độ phức tạp thời gian","khoa học máy tính","hình ảnh y học","chụp cộng hưởng từ","chụp cắt lớp vi tính",6,"PUBLISHED","2025-06-19T08:17:08.848+00:00","2026-09-05T07:10:38.570+00:00","2025-06-27T15:02:32.034+00:00","2026-09-05T07:10:34.757+00:00","2026-09-05T06:18:21.714+00:00",404,[109,112,115,124,127,137,147,152,161,166],{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"scopus","Scopus là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Scopus",{"id":113,"title":114,"term":113,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"phương trình chuyển động","Phương trình chuyển động là gì? Các bài nghiên cứu khoa học",{"id":116,"title":117,"term":116,"englishTitle":116,"definition":118,"discipline":119,"disciplineCode":120,"disciplineLabel":121,"disciplineColor":122,"disciplineIcon":123},"context","Context là gì? Các công bố khoa học về Context","Context (ngữ cảnh\u002Fbối cảnh) là tập hợp toàn bộ các điều kiện, hoàn cảnh, dữ kiện xung quanh và trạng thái môi trường có liên quan trực tiếp đến việc định hình ý nghĩa, nhận thức và hành vi của một đối tượng hoặc hệ thống.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":125,"title":126,"term":125,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"clench","Clench là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":128,"title":129,"term":128,"englishTitle":130,"definition":131,"discipline":132,"disciplineCode":133,"disciplineLabel":134,"disciplineColor":135,"disciplineIcon":136},"np khó","NP-khó là gì? Độ phức tạp, định lý Cook và giải pháp","NP-hard","NP-khó là lớp các bài toán tính toán mà mọi bài toán trong lớp NP đều có thể quy dẫn thời gian đa thức về chúng, bao gồm cả các bài toán tối ưu hóa.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":138,"title":139,"term":138,"englishTitle":140,"definition":141,"discipline":142,"disciplineCode":143,"disciplineLabel":144,"disciplineColor":145,"disciplineIcon":146},"mô hình hóa","Mô hình hóa là gì? Bản chất, phương pháp và ứng dụng","modeling","Mô hình hóa là phương pháp khoa học nhằm xây dựng các biểu diễn trừu tượng, toán học hoặc vật lý để mô tả, giải thích và dự báo hành vi của các hệ thống và hiện tượng trong thế giới thực.","INTERDISCIPLINARY","interdisciplinary","Liên ngành","#0284C7","shapes",{"id":148,"title":149,"term":148,"englishTitle":150,"definition":151,"discipline":132,"disciplineCode":133,"disciplineLabel":134,"disciplineColor":135,"disciplineIcon":136},"phân loại đối tượng","Phân loại đối tượng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","object classification","Phân loại đối tượng (object classification) là tác vụ thị giác máy tính và học máy nhằm gán một hoặc nhiều nhãn danh mục xác định cho các đối tượng xuất hiện trong dữ liệu hình ảnh, video hoặc tín hiệu số.",{"id":153,"title":154,"term":153,"englishTitle":155,"definition":156,"discipline":52,"disciplineCode":157,"disciplineLabel":158,"disciplineColor":159,"disciplineIcon":160},"định lý","Định lý là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","theorem","Định lý (theorem) là một mệnh đề toán học đã được chứng minh là đúng một cách logic và chặt chẽ từ một hệ thống các tiên đề, định nghĩa và các định lý đã được chứng minh trước đó.","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":162,"title":163,"term":162,"englishTitle":164,"definition":165,"discipline":132,"disciplineCode":133,"disciplineLabel":134,"disciplineColor":135,"disciplineIcon":136},"trích xuất đặc trưng","Trích xuất đặc trưng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","feature extraction","Trích xuất đặc trưng là quá trình biến đổi dữ liệu thô đầu vào thành một tập hợp các thuộc tính số lượng đại diện cô đọng và có tính phân biệt cao phục vụ cho các thuật toán học máy và nhận dạng mẫu.",{"id":167,"title":168,"term":167,"englishTitle":169,"definition":170,"discipline":132,"disciplineCode":133,"disciplineLabel":134,"disciplineColor":135,"disciplineIcon":136},"kỹ thuật cryo","Kỹ thuật Cryo là gì? Nguyên lý nhiệt độ siêu thấp, Cryo-EM và siêu dẫn","cryogenic technique","Kỹ thuật cryo là phân ngành khoa học kỹ thuật nghiên cứu các phương pháp tạo ra, duy trì nhiệt độ siêu thấp và ứng dụng hành vi của vật chất trong điều kiện cực lạnh."]