TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

----------

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH TRONG BÀI
TỐN TRÍCH XUẤT THƠNG TIN TỪ CHỨNG
MINH THƢ VÀ CĂN CƢỚC CÔNG DÂN

Giảng viên HD

: Ths Nguyễn Văn Thắng

Lớp

: CNTT3-K11

MSV

: 1141460204

SV thực hiện

: Nguyễn Văn Lƣơng

Hà Nội 2020

Tieu luan

2
MỤC LỤC

MỤC LỤC ......................................................................................................... 2
MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 7
Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG ............................. 8
1.1 Machine learning ................................................................................. 8
1.2 Mạng nơ-ron (Neural network) ....................................................... 13
1.2.1 Khái niệm .................................................................................... 13
1.2.2 Cấu tạo ........................................................................................ 14
1.2.3 Phân loại ...................................................................................... 14
1.2.4 Mục đích...................................................................................... 15
1.3 Deep learning ..................................................................................... 15
1.3.1 Định nghĩa ................................................................................... 15
1.3.2 Cơ sở của deep learning .............................................................. 16
1.3.3 Điểm mạnh của học sâu .............................................................. 17
Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................. 19
2.1 Thị giác máy tính (Computer vision) .............................................. 19
2.1.1 Phân loại ảnh (Image classification) ........................................... 19
2.1.2 Khoanh vùng đối tượng (Object detection) ................................ 19
2.1.3 Phân vùng đối tượng (Image segmentation) ............................... 21
2.2 Mạng nơ-ron tích chập (CNN) ......................................................... 23
2.2.1 Giới thiệu..................................................................................... 23
2.2.2 Mơ hình ....................................................................................... 25
2.3 Mạng Unet.......................................................................................... 26
2.3.1 Giới thiệu..................................................................................... 26
2.4 Mạng CRAFT(Character Region Awareness for Text Detectionnhận diện vùng ký tự cho nhận diện ký tự) ............................................ 27


Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

3
2.4.1 Gii thiu..................................................................................... 27
2.4.2 Kin trỳc mng ............................................................................ 28
2.5 Tensorflow ......................................................................................... 29
2.5.1 Giới thiệu..................................................................................... 29
2.5.2 Lịch sử ra đời và hoạt động......................................................... 30
2.5.3 Cấu trúc Tensorflow.................................................................... 31
2.6 Tesseract............................................................................................. 32
2.6.1 Giới thiệu..................................................................................... 32
2.6.2 Quá trình hình thành ................................................................... 33
2.6.3 Chức năng ................................................................................... 33
Chƣơng 3: ỨNG DỤNG MẠNG HỌC SÂU VÀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH
TRONG BÀI TỐN TRÍCH XUẤT THƠNG TIN TỪ CHỨNG MINH
THƢ VÀ CĂN CƢỚC CƠNG DÂN .............................................................. 35
3.1 Mơ hình sử dụng................................................................................ 35
3.2 Tiền xử lý dữ liệu............................................................................... 36
3.3 Huấn luyện mơ hình .......................................................................... 38
3.4 Một số kết quả thu đƣợc ................................................................... 41
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ...................................................... 46
1 Những kết quả chính của báo cáo...................................................... 46
2 Những điều cần cải thiện .................................................................... 46
3

Hƣớng phát triển của báo cỏo .......................................................... 46


TI LIU THAM KHO .............................................................................. 47

(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

4
DANH MC HèNH NH
H nh 1-1: Tr lý o Alexa của Amazon ............................................................ 8
H nh 1-2: Minh hoạ mạng nơ ron ................................................................... 14
H nh 1-3: deep learning, machine learning và AI ........................................... 16
H nh 2-1:Phân nhóm ảnh ................................................................................ 19
H nh 2-2: Khoanh vùng đối tượng .................................................................. 20
H nh 2-3: Khoanh vùng đối tượng và phân vùng đối tượng ........................... 21
H nh 2-4: Khoanh vùng đối tượng, semantic segmentation và instance
segment............................................................................................................ 22
H nh 2-5: Phân vùng đối tượng trong ô tô tự hành ......................................... 22
H nh 2-6: Phân vùng đối tượng trong y học ................................................... 23
H nh 2-7: 3 bước cơ bản của nhận dạng ......................................................... 24
H nh 2-8: Mô h nh mạng nơ-ron tích chập ..................................................... 25
H nh 2-9: Mơ h nh mạng Unet ........................................................................ 26
Hình 2-10: Mơ h nh mạng của CRAFT .......................................................... 28
Hình 2-11: Region Score và Affinity Score .................................................... 29
H nh 2-12: Mức độ phổ biến của thư viện tensorflow .................................... 30
H nh 2-13: Tensorflow .................................................................................... 31
H nh 2-14: Hệ thống phân cấp của tensorflow ............................................... 31
H nh 2-15: Thư viện tesseract ......................................................................... 32

H nh 3-1: Mô h nh ứng dụng trong bài toán ................................................... 35
H nh 3-2: Chi tiết mô h nh mạng unet sử dụng trong bài toán. ...................... 36
H nh 3-3: Dữ liệu khi đánh nhãn và kỳ vọng thu được .................................. 37
Hình 3-4: Lớp encoder VGG-16 ..................................................................... 38
Hình 3-5: Lớp encoder VGG-16 tiếp .............................................................. 39
Hình 3-6:Flatten .............................................................................................. 40
Hình 3-7: Xác định vùng chứng minh thư ...................................................... 41
Hình 3-8: Xác định vùng chứng minh thư (Tiếp) ........................................... 41
Hình 3-9: Xác định vùng chứng minh th (Tip) ........................................... 42
(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

5
Hỡnh 3-10: Xỏc nh cỏc vựng ký t trờn chng minh thứ ............................. 43
Hình 3-11: Xác định các vùng ký tự trên chứng minh thư (Tiếp) .................. 44
Hình 3-12:Xác định vựng ký t trờn cn cc cụng dõn ................................ 45

(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

6
CC T VIT TT

STT

Ký hiu

í ngha

1

API

Application Programming Interface

2

ML

Machine learning

3

DNN

Deep neural network

4

CNN

Convolutional neural network


5

KWS

Keyword spotting

6

RNN

Return neural network

7

ReLU

Rectifier Linear Unit

(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

7

M U
Ngy nay vi s phỏt trin ngy cng mnh mẽ của trí tuệ nhân tạo. Nó đã
đem lại những ứng dụng to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau như xử lý

ngơn ngữ tự nhiên, tự động hố, thị giác máy tính,…. Trí tuệ nhân tạo ngày
càng trờ thành một phần không thể thiếu của cuộc sống. Sự tồn tại và phát
triển của một doanh nghiệp, cơ quan, tổ chức nhà nước,…Khơng thể thiếu sự
trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Trong việc thu nhận và xử lý thông tin với khối
lượng ngày càng lớn, nhiều lúc với những việc thủ công không đem lại hiệu
quả mong muốn, lại tốn nhiều công sức và thời gian. Nhằm đem lại sự nhanh
chóng và chính xác, giảm thiểu cơng sức của con người. Em đã chọn đề tài
“ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH TRONG BÀI TỐN TRÍCH
XUẤT THƠNG TIN TỪ CHỨNG MINH THƢ VÀ CĂN CƢỚC CÔNG
DÂN” để nghiên cứu và viết báo cáo.
Để mô tả quá tr nh nghiên cứu, t m hiểu, báo cáo được chia thành 3
chương với các nội dung như sau:
Chƣơng 1: Tổng quan về công nghệ sử dụng
Chƣơng 2: Cở sở lý thuyết
Chƣơng 3: Ứng dụng mạng học sâu và thị giác máy tính trong bài tốn
trích xuất thơng tin từ chứng minh thư và cn cc cụng dõn.

(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

8

Chng 1: TNG QUAN V CễNG NGH S DNG
1.1

Machine learning

Nhng năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và

cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một
bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 - động cơ hơi
nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thơng tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang
len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe
tự hành của Google và Tesla, hệ thống gợi ý nhạc của Spotify, hệ thống tự
tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri và Alexa của Apple và
Amazon, hệ thống cửa hàng không nhân viên của Amazon, hệ thống gợi ý
phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ
là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.

H nh 1-1: Tr lý o Alexa ca Amazon

(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

9
Machine learning (ML) l nghiờn cu khoa hc v cỏc thuật tốn và mơ
h nh thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện hiệu quả một
nhiệm vụ cụ thể mà không cần sử dụng các hướng dẫn rõ ràng, thay vào đó
dựa vào các tập mẫu và suy luận. Nó được xem như một tập hợp con của trí
tuệ nhân tạo . Các thuật tốn học máy xây dựng một mơ h nh tốn học của dữ
liệu mẫu, được gọi là " dữ liệu huấn luyện ", để đưa ra dự đoán hoặc quyết
định mà không được lập tr nh rõ ràng để thực hiện nhiệm vụ. Thuật toán học
máy được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng, chẳng hạn như lọc email, hỗ trợ

con người đưa ra các quyết định, xử lý thông tin tự động. Học máy có liên
quan chặt chẽ với thống kê tính tốn , trong đó tập trung vào việc đưa ra dự
đốn bằng máy tính. Nghiên cứu về tối ưu hóa tốn học cung cấp các phương
pháp, lý thuyết và lĩnh vực ứng dụng cho lĩnh vực học máy. Thị giác máy tính
cũng là một lĩnh vực nghiên cứu trong học máy, và tập trung vào các thuật
toán xử lý thông tin từ ảnh, âm thanh. Trong ứng dụng của m nh trong các
vấn đề kinh doanh, học máy cũng được gọi là phân tích dự đốn.
Học máy có liên quan mật thiết đến thống kê, v cả hai lĩnh vực đều
nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập
trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Nhiều
bài toán suy luận được xếp vào loại bài tốn NP-khó, v thế một phần của học
máy là nghiên cứu sự phát triển các giải thuật suy luận xấp xỉ mà có thể xử lý
được.
Học máy có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy t m dữ
liệu, các hệ thống hỗ trợ quyết định, chẩn đốn y khoa, phát hiện thẻ tín dụng
giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng
tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trị chơi và cử động rơ-bốt (robot
locomotion).
Các thuật tốn học máy thng c chia ra thnh 2 nhúm ln
(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

Tieu luan


(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan

(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan(TIEU.LUAN).UNG.DUNG.THI.GIAC.may.TINH.TRONG.bai.TOAN.TRICH.XUAT.THONG.TIN.tu.CHUNG.MINH.THặÂ.va.can.cặÊoc.CONG.dan