1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training

109 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI Training
Tác giả Diệc Thanh
Người hướng dẫn PGS. TS. Lê Trung Quân
Trường học Trường Đại học Công nghệ Thông tin
Chuyên ngành Mạng máy tính và truyền thông
Thể loại Khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản 2024
Thành phố Thành phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 109
Dung lượng 35,86 MB

Cấu trúc

  • 2.4. Dịch vụ lưu trữ dữ liệu Azure Blob Storage .........................- --++s-c sex 24 2.5. Dịch vụ định danh người dùng Azure Active Directory B2C (37)
  • 2.6. Dịch vụ bat sự kiện thời gian thực Azure Event Grid.......................... .-----ôô+- 31 (0)
  • 2.7. Tổng quan về tiêu chuẩn chất lượng nước ở Việt Nam (45)
  • 2.8. Tổng quan về Machine Learning....................---- 2 2 + £+£++Ek+rxezEzEzrxerxerreee 33 "“À,NNP nh “A4... .ố.ồỒ na (46)
  • 2.10. Một số công cụ phát triển Machine Learning phổ biến (50)
  • 2.11. Một số mô hình training AI......................----- ¿2£ + x+++E++E++E++EzEerkerkerkerxereee 43 Chương 3. THIET KE, XÂY DUNG VÀ TRIEN KHAI HỆ THONG (56)

Nội dung

GIỚI THIEU Với tình trạng đáng báo động trên, đã có nhiều nghiên cứu thé hiện sự quan tâmđối với vấn đề mạng tính toàn cầu này: Geetha và Gouthami [2] đã bao gồm khía cạnh thời gian thực

Dịch vụ lưu trữ dữ liệu Azure Blob Storage - ++s-c sex 24 2.5 Dịch vụ định danh người dùng Azure Active Directory B2C

Azure Blob Storage là một dịch vụ hay đơn giản là một công cụ cho phép lưu trữ dữ liệu không cấu trúc trên cloud Mỗi dữ liệu đưa lên đề lưu trữ thì ta coi đó như một object, có thể là text, dữ liệu nhị phân, các document hay media file, hoặc là các file cài đặt Blob storage hay còn được gọi là Object storage Azure Blog Storage là NON-SQL Database Bộ lưu trữ Blob được tối ưu hóa để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc Dữ liệu ph cấu trúc là dữ liệu không tuân theo mô hình hoặc định nghĩa dit liệu cụ thé, chang hạn như đữ liệu văn bản hoặc dữ liệu nhị phân.

IMGOO1.JPG jiacooa.se6 movies faa MOV1.AVI

Hình 2 12 Cách thức lưu trữ của Azure Blob Storage [19]

Blob storage resources g6m: o Storage account. o Container trong Storage account.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết © Blob trong container.

sally ‘BQ pictures Le img001.jpg a] img002,jpg hat movies -— = mov Lavi

Hình 2 13 Moi quan hệ giữa các resources

Storage account: là tài khoản Storage Azure, nơi đây chứa tất cả các đối tượng dữ liệu như: blobs, files, queues, tables, và disks Dữ liệu trong này có thể truy cập được từ mọi nơi trên thé giới qua HTTP hoặc HTTPS Dữ liệu trong storage account có tính bên, khả dụng cao, an toàn và có khả năng mở rộng lớn.

Các loại Storage account: le) le) ©

General-purpose v2 accounts: Một loại tài khoản lưu trữ cơ bản cho blobs, files, queues, và tables Và được đề xuất cho hầu hết các trường hợp sử dung Azure Storage.

General-purpose v1 accounts: dùng dé sử dung mở rộng cho purpose v2 accounts khi can.

BlockBlobStorage accounts: Tài khoản lưu trữ cao cấp có hiệu suất cao cho: block blobs va append blobs.

FileStorage accounts: tài khoản lưu trữ chi dành cho file có hiệu suất cao.

Container trong Storage account: Là một vùng chứa dé tập hợp các blob, tương tự như một thư mục trong hệ thong tệp Một tài khoản lưu trữ có thể không giới hạn sô lượng container và một container có thê lưu trữ không giới hạn sô lượng các blobs.

Blob: Azure storage hé tro 3 loai blob: le) ©

Block blobs: lưu trữ dữ liệu dạng text va dữ liệu nhị phân.

Append blobs: lý tưởng cho việc ghi dữ liệu từ máy ảo.

Page blobs: lưu trữ các tệp truy cập ngẫu nhiên có kích thước lên đến 8 TB.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Với dịch vụ này, tác giả sử dụng: o Blob containers: lưu trữ dit liệu được Azure IoT Hub truyền vào thông qua giao thức truyền thông MQTT (nhận dữ liệu từ Waspmote Plug & Sense! thông qua gateway Meshlium). © Queues: lưu trữ sự kiện dang object được truyền từ Azure Event Grid.

2.5 Dịch vụ định danh người dùng Azure Active Directory B2C

Azure Active Directory B2C [21] là một dịch vụ quan lý truy cập danh tính khách hàng (CIAM) của Microsoft, cung cấp khả năng tích hợp giữa doanh nghiệp và khách hàng thông qua các dịch vụ đăng nhập Người dùng có thể sử dụng các tài khoản xã hội, doanh nghiệp hoặc địa phương dé truy cap ứng dung va API một cách thuan tién.

Dich vụ này được thiết kế dé hỗ trợ hàng triệu người dùng và xử ly hang ty xác thực hàng ngày Azure AD B2C cung cấp khả năng mở rộng quy mô và bảo mật, giám sát hoạt động xác thực và tự động đối phó với các mối đe dọa như từ chối dịch vu, password spray, va tan công brute force.

Azure AD B2C chia sé công nghệ với Microsoft Entra ID, nhưng được xây dung cho mục đích khác nhau và hoạt động như một dich vụ độc lập Điều này cho phép doanh nghiệp xây dựng ứng dụng dành cho khách hàng mà không bị hạn chế về tài khoản người dùng.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

- using their preferred identity provider

@ Capture login, preference, and conversion data for customers

@ Provide branded (white-label) registration and login experiences

Hình 2 14 Mô hình hệ thong cua Azure Active Directory B2C

Các chức nang chính: ©_ Giải Pháp Nhận Diện Thương Hiệu Tùy Chỉnh

Azure AD B2C là giải pháp nhận diện nhãn trắng, cho phép tùy chỉnh toàn bộ trải nghiệm người dùng đề phản ánh thương hiệu của doanh nghiệp Có khả năng tùy chỉnh HTML, CSS và JavaScript dé tích hợp trải nghiệm người dùng với ứng dụng một cách hoàn hảo.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Sign in with your social account

Hình 2 15 Trang Dang ky / Dang nhập minh hoa o_ Truy cập đăng nhập một lần với danh tính do người dùng cung cap

Sử dụng các giao thức xác thực tiêu chuẩn như OpenID Connect, OAuth 2.0 và SAML, Azure AD B2C tích hợp dễ dàng với nhiều ứng dụng và phần mềm thương mại Cho phép xây dựng giải pháp đăng nhập một lần (SSO) cho tất cả các ứng dụng, web va di động.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Social IDs, email, or local accounts API

Hình 2 16 Mô hình Đăng ky / Đăng nhập thông qua Azure AD B2C o_ Tích hợp với các nền tảng người dùng bên ngoài

Azure AD B2C cung cấp thư mục chứa nhiều thuộc tính tùy chỉnh cho mỗi người dùng và có khả năng tích hợp với các hệ thống bên ngoài, ví dụ như CRM hoặc nguồn đáng tin cậy khác dé xác thực và ủy quyên.

Hình 2 17 Hỗ trợ tích hop nhiều nền tang người dùng o_ Hồ sơ lũy tiến

Cung cấp tùy chon lập hồ sơ lũy tiến, giúp người dùng hoàn thành giao dịch đầu tiên nhanh chóng bằng cách thu thập thông tin tối thiểu, sau đó dần dan thu thập thêm dif liệu trong các lần đăng nhập sau.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Hi Jan, we need your contact Hi Jan, we'd like to send you Hi Jan, please tell us your preferences. information something special on your birthday

Email Birthday Pink janjames@contoso.com March 12

Hình 2 18 Các chức năng khác cung cấp cho người dùng o Xác minh và chứng minh danh tinh của bên thứ ba

Sử dụng Azure AD B2C để thu thập dữ liệu người dùng và chuyên đến hệ thống của bên thứ ba đề thực hiện xác thực, chấm điểm tin cậy và phê duyệt việc tạo tài khoản người dùng Dịch vụ này hỗ trợ tạo và quản lý tài khoản người dùng trên cloud database thông qua bên thứ ba, đồng thời thực hiện chức năng phân quyên trong hệ thống.

Receive Active Directory user info Create user ——> B2C

H i 7 Access identity proofing assigned ied rị Identity

Access - approved Third-party | verification

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Tác giả sử dụng dịch vụ này nhúng vào hệ thống hỗ trợ đăng ký / đăng nhập tài khoản cho người dùng Các tài khoản đăng ký được lưu trên cloud database thông qua bên thứ ba Qua đó thực hiện chức năng phân quyền của hệ thống.

2.6 Dịch vụ bắt sự kiện thời gian thực Azure Event Grid

Azure Event Grid là một dịch vụ được quản lý đầy đủ hỗ trợ việc định tuyến các sự kiện băng cách sử dụng mô hình publisher-subscriber Core Grid là dịch vụ định tuyên sự kiện quản lý định tuyên và phân phôi các sự kiện từ nhiêu nguôn và người đăng ký.

@> Blob Storage (iB) Resource Groups

Hinh 2 20 Moi quan hé gitta publishers va handlers [22]

Tổng quan về tiêu chuẩn chất lượng nước ở Việt Nam

Tác giả tổng hợp các thông số dựa vào tiêu chuẩn của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) về chỉ số chất lượng nước, được chia ra làm ba tiêu chuẩn: chỉ số chất lượng nước uống được (DWOQ), chỉ số chất lượng nước y tế (HWQD), chỉ số chất lượng nước chấp nhận được; cùng với tiêu chuẩn nước uống và sinh hoạt ở Việt Nam. Độ pH: [24] o Nước sinh hoạt: 6,0 — 8,5 o Nước uống: 6,5 — 8,5 Độ dẫn điện: [25] o

Ngày đăng: 02/10/2024, 02:17

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2. 4 Mô hình hệ thống loT minh họa sử dung Azure loT Hub [15] - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 2. 4 Mô hình hệ thống loT minh họa sử dung Azure loT Hub [15] (Trang 25)
Hình 2. 10 Cảm biến đo khả năng oxy hóa — khử [17] - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 2. 10 Cảm biến đo khả năng oxy hóa — khử [17] (Trang 31)
Bảng 2. 9 Thông số kỹ thuật cua RF radio modules [18] - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Bảng 2. 9 Thông số kỹ thuật cua RF radio modules [18] (Trang 34)
Hình 2. 14 Mô hình hệ thong cua Azure Active Directory B2C - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 2. 14 Mô hình hệ thong cua Azure Active Directory B2C (Trang 40)
Hình 2. 15 Trang Dang ky / Dang nhập minh hoa - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 2. 15 Trang Dang ky / Dang nhập minh hoa (Trang 41)
Hình 2. 21 Cấu trúc cây quyết định [32] - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 2. 21 Cấu trúc cây quyết định [32] (Trang 58)
Hình 2. 22 Cầu trúc Random Forest [33] - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 2. 22 Cầu trúc Random Forest [33] (Trang 59)
Hình 3. 7 Mô hình triển khai website Website gồm Front-End và Back-End. Front-End sử dụng Bootstrap, - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 7 Mô hình triển khai website Website gồm Front-End và Back-End. Front-End sử dụng Bootstrap, (Trang 67)
Hình 3. 14 Giao diện trang Bin - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 14 Giao diện trang Bin (Trang 72)
Hình 3. 18 Thông tin cơ ban về dữ liệu - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 18 Thông tin cơ ban về dữ liệu (Trang 75)
Hình 3. 23 Biểu đô phân phối dữ liệu Hardness Giá trị Hardness nhỏ nhất: ~ 47 - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 23 Biểu đô phân phối dữ liệu Hardness Giá trị Hardness nhỏ nhất: ~ 47 (Trang 78)
Hình 3. 24 Biểu đô phân phối dữ liệu Solids Giá trị Solids nhỏ nhất: ~ 320 - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 24 Biểu đô phân phối dữ liệu Solids Giá trị Solids nhỏ nhất: ~ 320 (Trang 79)
Hình 3. 26 Biéu đồ phân phối dữ liệu Sulfate Giá trị Sulfate nhỏ nhất: 129 - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 26 Biéu đồ phân phối dữ liệu Sulfate Giá trị Sulfate nhỏ nhất: 129 (Trang 81)
Hình 3. 27 Biểu đồ phân phối dữ liệu Conductivity Giá trị Conductivity nhỏ nhất: ~ 181 - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 27 Biểu đồ phân phối dữ liệu Conductivity Giá trị Conductivity nhỏ nhất: ~ 181 (Trang 82)
Hình 3. 29 Biểu đồ phân phối dữ liệu Trihalomethanes Giá trị Trihalomethanes nhỏ nhất: ~ 1 - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 29 Biểu đồ phân phối dữ liệu Trihalomethanes Giá trị Trihalomethanes nhỏ nhất: ~ 1 (Trang 84)
Hình 3. 31 Biéu đồ phân phối dữ liệu Potability Giá trị Potability nhỏ nhất: 0 - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 31 Biéu đồ phân phối dữ liệu Potability Giá trị Potability nhỏ nhất: 0 (Trang 86)
Hình 3. 32 Ma trận tương quan cua dit liệu thô - Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Quan trắc, dự đoán chất lượng nước sinh hoạt ứng dụng AI training
Hình 3. 32 Ma trận tương quan cua dit liệu thô (Trang 87)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN