VictorJuiz/thesis huggingface dataset:
Xây dựng Hệ hỏi đáp tiếng Việt trên dữ liệu Wiki sử dụng BERT và Knowledge Graph
Keywords: Khoa học Máy tính, Knowledge Graph, Ngôn ngữ tự nhiên, Google, Hỏi đáp tiếng Việt, Dữ liệu Wiki

Bố cục của luận văn bao gồm phần mở đầu, bốn chương nội dung và phần kết luận: Chương 1: Tổng quan về Hệ hỏi đáp: trình bày các khái niệm liên quan, ứng dụng, các bước xây dựng và kiến trúc chung của Hệ hỏi đáp; từ đó đi vào bài toán dành cho tiếng Việt; và cuối cùng là cách đánh giá hệ hỏi đáp. Chương 2: Giới thiệu BERT, Knowledge Graph và công cụ Neo4J: biểu diễn tri thức và ngôn ngữ truy vấn Cypher. Chương 3: Giải pháp xây dựng Hệ hỏi đáp tiếng Việt trên dữ liệu Wiki: tôi đưa ra mô hình giải pháp cho hệ thống và đi vào từng bước xây dựng hệ thống. Cuối cùng, trong Chương 4: Kết quả thực nghiệm và thảo luận, tôi trình bày các kết quả đã đạt được và đưa ra so sánh, thảo luận.
Nhận diện hành vi của người lái xe khi tham gia giao thông
Keywords: Trí tuệ nhân tạo, Xử lý hình ảnh, Nhận diện hành vi, Khoa học máy tính

Theo khảo sát của tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm trên thế giới có 1,3 triệu người chết, 20-50 triệu người bị thương/tàn tật vì tai nạn giao thông, biến tai nạn giao thông trở thành nguyên nhân gây tử vong đứng thứ tám. Nguyên nhân chính của các vụ tai nạn này đến từ sự mất tập trung của tài xế khi điều khiển phương tiện.Hiện nay ở nước ta mỗi ngày có khoảng gần 20 người tử vong vì tai nạn giao thông, gây ra rất nhiều hệ lụy nghiêm trọng. Gần đây, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ trí tuệ nhân tạo nói chung và công nghệ xử lý hình ảnh, video nói riêng giúp chúng ta có thêm những giải pháp tự động phát hiện hành động lơ đãng của người lái xe. Trong đề tài này sẽ trình bày phương pháp tự động nhận diện hành vi của tài xế khi tham gia giao thông. Ý tưởng chính của giải pháp là xây dựng luồng xử lý gồm 2 bước chính: Đầu tiên sử dụng mô hình mạng nơ-ron 3D nhận diện những hành vi của tài xế, tiếp đó sẽ kết hợp với phương pháp hậu xử lý tự đề xuất cho ra kết quả bao gồm nhãn hành động và khoảng thời gian bắt đầu, kết thúc của hành động. Giải pháp được trình bày trong luận văn vượt qua các phương pháp khác, đạt kết quả cao nhất trên tập dữ liệu AI City 2022.
Nghiên cứu và phát triển mô hình cảnh báo sớm thiên tai nhằm giảm thiểu thiệt hại cho hạ tầng viễn thông của Viettel” chi tiết hơn là “Ứng dụng học máy vào dự đoán và cảnh báo sét từ nguồn dữ liệu tổng hợp''
Keywords: Trí tuệ nhân tạo, Hệ thống thông tin, Mô hình cảnh báo sớm thiên tai, Kỹ thuật học máy, Hệ thống dự đoán

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là: Xác định tính khả thi của hướng tiếp cận về việc có thể xây dựng một hệ thống dự đoán và cảnh báo sớm nguy cơ sét đánh xuống mặt đất. Nghiên cứu và phát triển mô hình cảnh báo sớm thiên tai nhằm giảm thiểu thiệt hại cho hạ tầng viễn thông của Viettel” mà chi tiết hơn là xây dựng một phƣơng pháp dự đoán, cảnh báo sét bằng cách ứng dụng một số kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo để xử lý các dữ liệu viễn thám, Rada, khí tượng và dữ liệu định vị sét. Thực nghiệm trên số liệu minh hoạ và đánh giá độ chính xác dự đoán.
Phân tích và phát hiện hành vi của người đi bộ dựa trên cảm biến trên điện thoại di động
Keywords: Khai phá dữ liệu, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Cảm biến trên điện thoại di động

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này tập trung vào xây dựng và tối ưu mô hình học máy nhằm phát hiện hành vi bất thường thông qua việc phân tích, sử dụng dữ liệu cảm biến điện thoại. Mục tiêu thứ hai của nghiên cứu là xây dựng ứng dụng trên điện thoại sử dụng mô hình trên để đoán nhận hành động theo thời gian thực. Cấu trúc luận văn Luận văn có bố cục gồm 4 chương chính: Chương 1: Tổng quan về nhận dạng hành động Chương này giới thiệu tổng quan về bài toán nhận dạng, các nghiên cứu liên quan. Đề xuất giải pháp và hướng nghiên cứu của luận văn. Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Chương này giới thiệu quy trình khai phá dữ liệu, các mô hình trí tuệ nhân tạo cụ thể các là các mô hình học máy, các phương pháp biến đổi dữ liệu, lý thuyết về tối ưu mô hình, các thuật toán tối ưu mô hình, các phương pháp đánh giá hiệu quả và độ chính xác của thuật toán. Chương 3: Tối ưu mô hình và xây dựng ứng dụng Chương này sẽ trình bày việc áp dụng thuật toán tối ưu tham số vào mô hình để cải thiện hiệu suất phát hiện. Chương này cũng trình bày cách thức phát triển một ứng dụng di động tích hợp mô hình nhận diện đã xây dựng.
Xây dựng Recommendation System cho Super app
Keywords: Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Hệ thống gợi ý, Phần mềm tìm kiếm

Hệ thống gợi ý (Recommendation System) là các công cụ phần mềm và các kỹ thuật nhằm cung cấp các đề xuất về các sản phẩm phù hợp cho người dùng một cách hợp lý và linh hoạt. Những mục đề xuất liên quan đến quyết định của người dùng, chẳng hạn như: sản phẩm nào nên mua, bài hát nào nên nghe, video nào nên xem, tin tức nào nên đọc, nội dung nào cần tìm kiếm,... Mục sản phẩm là thuật ngữ chung được sử dụng để biểu thị những gì mà hệ thống gợi ý có thể đề xuất cho người dùng. Hệ thống gợi ý thường tập trung vào một loại mặt hàng cụ thể như video, tin tức, sản phẩm thương mại,... Về người dùng, hệ thống gợi ý chủ yếu hướng đến những người dùng không đủ kinh nghiệm cá nhân hoặc năng lực để đánh giá xem sản phẩm nào phù hợp với họ trong rất nhiều sản phẩm được cung cấp. Mục đích của hệ thống gợi ý là hỗ trợ người dùng tìm kiếm được đúng sản phẩm phù hợp dựa trên việc dự đoán sở thích và xếp hạng của người dùng có thể cho một mục sản phẩm nào đó mà họ chưa từng xem xét tới trong quá khứ. Hệ thống gợi ý luôn muốn hướng đến tính cá nhân hóa cho người dùng, mỗi người dùng khác nhau sẽ được gợi ý các sản phẩm khác nhau phù hợp với sở thích của họ, giúp người dùng hoặc nhóm người dùng được hưởng lợi từ các đề xuất đa dạng.
Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán lập lịch và ứng dụng.
Keywords: Hệ thống thông tin -- Quản lý, Mạng di động -- Đa dịch vụ -- Thuật toán, Điện toán đám mây, Thuật toán lập lịch

Từ việc nghiên cứu các hệ thống phân tán và mạng di động đa dịch vụ, có hai vấn đề cần quan tâm là phân bổ tài nguyên và truyền thông giữa các thành phần trong hệ thống. Từ đó, luận án đề xuất hai mục tiêu nghiên cứu như sau: Mục tiêu 1: Nghiên cứu, đề xuất thuật toán lập lịch cho đường tải xuống trong mạng di động đa dịch vụ kết hợp giữa miền thời gian và miền tần số. Mục tiêu 2: Nghiên cứu, đề xuất thuật toán lập lịch trong lưới tính toán di động dựa trên tìm kiếm heuristic. Đối tượng nghiên cứu: Các thuật toán lập lịch công việc dựa trên tìm kiếm heuristic và meta-heuristic, các thuật toán lập lịch trong lưới tính toán di động, các thuật toán lập lịch trong mạng di động đa dịch vụ.
Nghiên cứu xây dựng mô hình hệ thống giám sát hành vi của bò
Keywords: Kỹ thuật điện tử, Điện tử viễn thông, Hệ thống phân loại hành vi

Nghiên cứu xây dựng một mô hình hệ thống thu thập dữ liệu gia tốc ba trục (từ chuyển động của bò) và phân loại hành vi của bò từ dữ liệu cảm biến gia tốc ba trục gắn trên bò. Đề xuất, xây dựng mô hình hệ thống phân loại hành vi của bò (bao gồm phần cứng và phần mềm).
Application of GANs in Phishing URL Detection
Keywords: Internet, Uniform Resource Locator

The resources on the Internet by giving hyperlinks to the websites is named as URL (Uniform Resource Locator). Each URLs or network addresses referenced to different resources. Embedding malware on websites by using malicious URLs is one of the most dangerous types of cyber attacks today. The malcious or phishing URLs pose a serious threats to the safety of systems. The most commonly used approach to detect phishing URLs is using deep learning networks with a large number of URL samples, including both malign and benign ones for training the deep networks. However, the available URL databases have a modest number of samples. It is difficult to collect or update malicious URLs because these URLs only exist for a short time, after being detected they are changed again and again. Generative Adversarial Networks (GANs) are recently used to generate URL patterns to fool the phishing URL classifiers as well as create addtional training data. Some of these works use Wasserstein GAN (WGAN) to generate domain samples for deceiving phishing URL detectors. However, WGAN-based models are designed to work mainly on continuous data and cannot capture the diverse set of patterns in a URL sequence. Generative Adversarial Networks (GANs) are recently used to generate URL patterns to fool the phishing URL classifiers. Some of these works use Wasserstein GAN (WGAN) to generate domain samples for deceiving phishing URL detectors. However, WGAN-based models are designed to work mainly on continuous data and cannot capture the diverse set of patterns in a URL sequence. In this work, both perspectives of defender and attacker are considered and evaluated on different GAN models, from basic GAN to others GAN extensions of basic GAN, DCGAN, WGAN, SEQGAN. We show from the intensive experiments that D classifier of basic GAN and DCGAN surpasses other GAN models of WGAN and SeqGAN. The effectiveness of the new URL patterns generated from different GANs is also proven by the criteria of structural similarity to the real ones and their parsing score.
Sinh tự động chế tác phần mềm từ mô hình quy trình nghiệp vụ dựa vào chuyển đổi mô hình
Keywords: Phần mềm, Kỹ thuật phần mềm

Mục đích cơ bản của luận văn là xây dựng một phương pháp sinh tự động mô hình ca sử dụng từ mô hình quy trình nghiệp vụ, nhằm nâng cao hiệu quả của pha yêu cầu phần mềm và gia tăng tự động hóa trong phát triển phần mềm. Giải pháp cần đơn giản, có thể áp dụng dễ dàng và phản ánh tương đối chi tiết và chính xác các hoạt động nghiệp vụ hệ thống. Để đạt được mục tiêu này, luận văn đã đề xuất phương thức tiếp cận như sau: Nghiên cứu siêu mô hình của quy trình nghiệp vụ và ca sử dụng, từ đó so sánh, phân tích và đánh giá để tìm ra sự tương quan giữa các yếu tố trong mô hình. Từ đó, xây dựng một bộ quy tắc chuyển đổi mô hình. Phát triển một chương trình chuyển đổi mô hình – BPMN2UseCase, cài đặt dựa trên bộ luật nêu trên và tự động sinh ca sử dụng từ mô hình nghiệp vụ đầu vào. Thử nghiệm và đánh giá chương trình sau khi áp dụng vào tình huống cụ thể và bộ test-cases. Chương trình được đánh giá dựa trên các tiêu chí: tính ổn định, tính đầy đủ và tính đúng đắn.
Nghiên cứu xây dựng Ontology ứng dụng trong miền du lịch
Keywords: Du lịch, Hệ thống Thông tin

Mục tiêu của luận văn này sẽ trình bày một cách tiếp cận nhằm mục đích hỗ trợ khách du lịch tìm kiếm theo ngữ nghĩa, các khái niệm tương đồng ngữ nghĩa và kích hoạt các gợi ý thông minh trong các hệ thống hỗ trợ du lịch sử dụng Ontology. Một Ontology du lịch sẽ được phát triển và tích hợp vào một ứng dụng tìm kiếm thông tin du lịch cho phép người dùng truy vấn các thông tin về du lịch như khách sạn, nhà hàng, quán ăn, các điểm đến, nơi mua sắm, … với nhiều khả năng gợi ý dựa trên kiến thức được tập hợp từ nhiều nguồn tri thức trên Internet và các kho tri thức đã có. Kết quả của đề tài sẽ có tính thực tiễn và ứng dụng cao, nâng cao hiệu quả tìm kiếm hỗ trợ các khách du lịch cho các chuyến đi của họ.
Tự động phát hiện và sửa lỗi chương trình Java
Keywords: Java, Khoa học máy tính

Luận văn trình bày một phương pháp tự động sửa các lỗi thông dụng trong Java là sử dụng sai biến, phương thức và toán tử. Giải pháp sửa chữa luận văn đề xuất bao gồm hai phần chính là xác định vị trí lỗi và sửa lỗi. Đóng góp chính của luận văn là phần tự động sửa lỗi. Về xác định vị trí lỗi, luận văn sử dụng công thức Ochiai trong SBFL để định vị các dòng lỗi nghi ngờ. Công thức Ochiai tính điểm của một dòng lệnh dựa trên số ca kiểm thử đúng và ca kiểm thử sai mà dòng lệnh đã đi qua. Về sửa lỗi chương trình, ý tưởng chính của luận văn đề xuất là sửa lỗi trên AST mức nguyên tử. Luận văn khai thác các thông tin trong AST cơ bản để xây dựng AST mức nguyên tử. AST mức nguyên tử được đề xuất có thêm các thông tin như mối quan hệ “bao gồm”, kiểu của biến và phương thức. Về cách thức sửa lỗi, giải pháp sử dụng thao tác thay thế các nút có cùng kiểu trên AST mức nguyên tử để tạo thành các bản vá. Cuối cùng các bản vá được sắp xếp theo dữ liệu lịch sử và xác thực lại với tập các ca kiểm thử. Luận văn đã triển khai phương pháp được đề xuất trên một công cụ có tên là AtomRepair và thực hiện đánh giá trên tập các chương trình mẫu trong Defects4J. Kết quả đánh giá cho thấy AtomRepair có thể đạt được độ chính xác 89,3%, cao hơn CapGen sửa chính xác 21/25 lỗi đạt 84% và FixMiner sửa được chính xác 26/32 lỗi đạt 81%. Kết quả nghiên cứu của luận văn đang được phản biện tại Hội nghị KSE 2022 (The 14th IEEE International Conference on KNOWLEDGE AND SYSTEMS ENGINEERING). Với những kết quả đạt được, trong tương lai luận văn sẽ thực hiện các cải tiến để nâng cao hiệu quả của phương pháp. Đầu tiên, luận văn có thể mở rộng bảng thống kê, ngoài toán tử thay thế, các toán tử khác như thêm nút và xóa nút có thể được thống kê để sửa được nhiều lỗi hơn. Thứ hai, có thể xem xét thông tin bối cảnh để giảm số lượng các bản vá lỗi hợp lý và giảm số lượng bản vá. Ví dụ khi sử dụng sai biến, lập trình viên thường sử dụng sai các biến trong cùng phương thức có tên đối ngược nhau hoặc tương tự nhau như biến a và b, biến f romNode và endNode. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, luận văn sẽ cải thiện giai đoạn định vị lỗi thay vì tính toán luồng thực thi đúng và sai qua các dòng lệnh, có thể tính toán luồng thực thi qua từng nút trên AST để tìm các nút nghi ngờ lỗi. Việc tìm chính xác nút lỗi sẽ giảm số lượng mẫu và số lượng bản vá được sinh ra.
Sử dụng phương pháp khai phá các luật kết hợp xử lý trong big data để tìm sở thích của khách hàng trong doanh nghiệp
Keywords: Big data -- Sở thích khách hàng -- Tìm kiếm, Nghiên cứu -- Sở thích khách hàng -- Phương pháp nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn này là nghi n cứu c c phương ph p xử lý trong Big Data áp dụng khai phá luật kết hợp để tìm ra sở thích, thói quen và hành vi tiêu dùng của khách hàng khi mua sắm các sản phẩm dịch vụ trong lĩnh vực viễn thông. Khai phá luật kết hợp là phát hiện những mối quan hệ giữa các mặt hàng, tìm ra được danh sách các mặt hàng được nhiều khách hàng sử dụng, lựa chọn, mua cùng một lúc. Từ đó tìm ra được sở thích của h ch hàng, xu hướng mua sắm và hiểu khách hàng cần gì, để giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong inh doanh c c sản phẩm của mình.
Nghiên cứu ứng dụng một số giải thuật tối ưu để lập kế hoạch xếp hàng tự động cho tàu Container
Keywords: Xếp hàng tự động -- Tàu container, Xếp hàng tự động -- Giải thuật tối ưu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là nghiên cứu một số giải thuật tối ưu, ứng dụng kết hợp giải thuật để lập kế hoạch xếp hàng tàu Container một cách tự động. Xây dựng mô hình xếp hàng cho tàu Container ở cảng Việt Nam, sử dụng kết hợp giải thuật để đưa ra kế hoạch tối ưu. Từ đó đánh giá khả năng ứng dụng giải pháp trong lĩnh vực hàng hải vận tải cảng biển của Việt Nam.
Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ thống vi lưu tạo giọt tích hợp cảm biến phát hiện vi giọt dựa trên công nghệ tạo mẫu nhanh
Keywords: Kỹ thuật Điện tử, Tích hợp cảm biến

Nghiên cứu, chế tạo vi kênh dẫn PDMS sử dụng khuôn chế tạo bằng phương pháp in 3D và bản mạch in PCB, tích hợp cảm biến điện dung trên PCB và hệ thống điện tử đo lường tín hiệu. Khảo sát đánh giá khả năng tạo giọt dựa trên các tuỳ biến điều khiển tốc độ dòng chảy và một số thông số khác
Phân loại tín hiệu điện não dựa trên học sâu hướng đến xây dựng hệ thống đánh vần bằng mắt
Keywords: Phân loại -- Tín hiệu điện não, Học sâu -- Hệ thống đánh vần, Hệ thống giao diện não - máy tính (BCI), Mạng nơ-ron tích chập (CNN), Tưởng tượng ảnh vận động (MI), Căn chỉnh dữ liệu tín hiệu EEG

Luận văn thực nghiệm và so sánh khả năng phân loại các trạng thái khác nhau của tín hiệu điện não bằng phương pháp căn chỉnh dữ liệu của tín hiệu điện não và sử dụng mô hình học sâu (mạng nơ-ron tích chập). Luận văn thử nghiệm phương pháp trên hai bộ dữ liệu về tín hiệu điện não cho tác vụ tưởng tượng ảnh vận động. Với bộ dữ liệu HMI EEG-ET được xây dựng phục vụ phát triển hệ thống đánh vần bằng mắt cho những người tổn thương chức năng vận động với hạn chế về dữ liệu cho mỗi đối tượng, luận văn thử nghiệm mô hình phân loại cho các bệnh nhân bị chứng xơ cứng teo cơ một bên và so sánh kết quả với những đối tượng khỏe mạnh khác.
Nghiên cứu phát triển các giải pháp nâng cao hiệu năng mã hóa video cho chuẩn H.266/VVC
Keywords: Mã hóa vi deo -- Nghiên cứu giải pháp -- Nâng cao hiệu quả, Kỹ thuật viễn thông

Đề tài nghiên cứu với mục tiêu cải thiện mô hình phân vùng hình ảnh; Cải thiện mô hình dự đoán nội khung; Cải thiện mô hình dự đoán liên khung; Cải thiện hình dự đoán liên khung trong mã hóa vi deo liên lớp
Xây dựng công cụ định vị lỗi cho ứng dụng C/C++
Keywords: Định vị lỗi -- Xây dựng công cụ, Kỹ thuật phần mềm

Kỹ thuật định vị lỗi dựa trên phổ (spectrum-based) là kỹ thuật được sử dụng và nghiên cứu phổ biến nhất. Tuy nhiên, các nghiên cứu không cung cấp công khai công cụ kèm theo hoặc các công cụ chưa hoàn chỉnh, khó tiếp cận và cải tiến cho việc định vị lỗi cho các chương trình C/C++. Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các kỹ thuật định vị lỗi hiện nay, từ đó đã lựa chọn ra kỹ thuật định vị lỗi dựa trên phổ phù hợp với các chương trình C/C++. Dựa trên kỹ thuật này, luận văn xây dựng công cụ hoàn chỉnh, có tên HiFa, định vị lỗi tự động cho các ứng dụng C/C++. HiFa được tích hợp nhiều kỹ thuật SFL để định vị lỗi như: Tarantula, Ochiai, Op2, Dstar, … Bên cạnh phổ theo câu lệnh cơ bản ESHS được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu, luận văn đề xuất thêm các phổ theo cặp def-use DHS cho kỹ thuật định vị lỗi dựa theo phổ. Công cụ HiFa được thử nghiệm với các tập dữ liệu thử nghiệm: dữ liệu lỗi chế tác: bộ Siemens (7 chương trình), chương trình Grep và chương trình Sed; và dữ liệu lỗi thật: chương trình Space. Các phần còn lại của luận văn có nội dung như sau. Chương 2 cung cấp các kiến thức nền tảng về lỗi, kiểm thử phần mềm và các kỹ thuật định vị lỗi. Chương 3 mô tả phương pháp định vị lỗi đề xuất và 3 kiến trúc của công cụ định vị lỗi. Chương 4 trình bày các thử nghiệm, kết quả và đánh giá về khả năng định vị lỗi của công cụ. Cuối cùng, Chương 5 là kết luận luận văn và các công việc cải tiến công cụ trong tương lai
Nghiên cứu phương pháp sinh dữ liệu kiểm thử đơn vị tự động đạt độ phủ cao dành cho các ứng dụng Typescript
Keywords: Khoa học máy tính -- Sinh dữ liệu, Dữ liệu máy tính -- Tạo lập

luận văn được trình bày với cấu trúc như sau: Chương 2 liệt kê các kiến thức cơ sở liên quan được áp dụng trong quá trình xây dựng phương pháp. Phương pháp đề xuất để tự động sinh dữ liệu kiểm thử cho các API trong ứng dụng Web Typescript được mô tả chi tiết trong Chương 3. Tiếp theo, Chương 4 trình bày cách thức công cụ được cài đặt trong thực tế và một số minh chứng cho thấy nó đem lại kết quả khả quan. Cuối cùng, Chương 5 tổng kết lại kiến thức và nêu ra một số định hướng nghiên cứu tiếp theo.
Đánh giá hiệu quả đảm bảo Qos cho truyền thông đa phương tiện của mô hình Diffserv với một số chiến lược quản lý hàng đợi
Keywords: Truyền thông đa phương tiện, Hệ thống thông tin, Công nghệ thông tin

Trình bày các kiến thức về các đặc điểm của truyền thông đa phương tiện, các mô hình đảm bảo QoS DiffServ và IntServ để giải quyết khó khăn gặp phải khi có tắc nghẽn. Tập trung nghiên cứu và mô phỏng các chiến lược quản lý hàng đợi AQM và các biến thể để áp dụng vào mô hình DiffServ
Nghiên cứu xây dựng hệ thống phân tích, điều khiển thông minh cho nghiệp vụ vận hành thiết bị di động
Keywords: Thiết bị di động, Hệ thống thông tin

Khảo sát các nghiệp vụ vận hành mạng di động, nghiên cứu các mô hình thông minh của Huawei và Ericsson, đưa ra đề xuất xây dựng hệ thống thông minh, dựa trên việc thu thập, quản lý và khai thác một cách hợp lý các nguồn dữ liệu lớn từ thiết bị di động có hỗ trợ các giao thức telnet/ssh và ftp/sftp, giúp đáp ứng tốt hơn xii các nghiệp vụ vận hành mạng di động, nâng cao hiệu suất công việc. Hệ thống sẽ được xây dựng ở dạng nền tảng mở cho người dùng tự định nghĩa dữ liệu cần thu thập, xử lý, qua đó sẽ lưu trữ được tri thức, kinh nghiệm quý của người dùng dưới dạng dữ liệu để phát triển trong tương lai. Phần còn lại của luận văn được cấu trúc như sau: Chương 1 thực hiện việc khảo sát các nghiệp vụ vận hành mạng di động, các bất cập hiện tại và tìm hiểu các mô hình thông minh. Trong Chương 2 đưa ra giải pháp xây dựng hệ thống tự động hoá, thông minh hoá để giải quyết vấn đề đã nêu ra ở Chương 1. Sau đó, Chương 3 sẽ thực hiện đánh giá lại mô hình đã xây dựng, ưu điểm và nhược điểm. Cuối cùng là phần kết luận tóm tắt kết quả đã đạt được và nêu ra những tồn tại, dựa vào đó để đưa ra những mục tiêu và phương hướng phát triển cho hệ thống sau này.
Các giải pháp tối ưu hóa dây truyền sản xuất trong phát hiện linh kiện bản mạch in sử dụng trí tuệ nhân tạo và thị giác máy
Keywords: Kỹ thuật điện tử, Linh kiện bản mạch

Tìm hiểu tổng quan về thị giác máy, các phương pháp xử lý ảnh, trích chọn đặc trưng ảnh. Tìm hiểu về các thuật toán học máy, học sâu - Ứng dụng các thuật toán để kiểm tra, xác định vị trí, linh kiện trong bản mạch in trong công đoạn kiểm tra trên dây truyền sản xuất
Nghiên cứu phát triển các giải pháp thị giác máy công nghiệp kết hợp AI cho nền tảng robot thông minh
Keywords: Kỹ thuật điện tử, Robot thông minh

Luận văn nghiên cứu ứng dụng trí thông minh nhân tạo trong bài toán tương tác robot với con người qua cử chỉ bàn tay.
Nghiên cứu và phát triển đầu gắp mềm cho cánh tay robot
Keywords: Kỹ thuật điện tử, Robot

ầu gắp mềm từ một loại vật liệu tổng hợp polime, dựa trên cơ sở khoa học và phương trình biểu diễn, cũng như các kết quả của quá trình mô phỏng số cơ cấu đầu gắp mềm. Từ đó đầu gắp mềm sẽ được đưa vào thực nghiệm thực tế để đưa ra được những số liệu đánh giá khách quan về các đặc tính của đầu gắp mềm trong các biến đổi chuyển động và hình dạng. Bên cạnh đó là việc xây dựng một cánh tay rô-bốt gắn với phần thân rô-bốt di động có tích hợp các thành phần cần thiết để điều khiển cánh tay rôbốt và đầu gắp mềm có thể hoạt động được.
Xây dựng công cụ hỗ trợ tìm kiếm và kiểm thử tự động cho biểu thức chính quy trong các dự án mã nguồn C/C++
Keywords: Kiểm thử phần mềm, Dự án mã nguồn C/C++, Biểu thức chính quy, Kiểm thử C/C++

Luận văn này tập trung nghiên cứu phát triển một công cụ giúp kiểm thử tự động các biểu thức chính quy, được đặt tên là AREXT. Công cụ AREXT có thể tự động trích xuất biểu thức chính quy từ các tệp mã nguồn C/C++ và biểu diễn trực quan chúng dưới dạng đồ thị DFA. Với mỗi biểu thức chính quy, AREXT có thể sinh ra hai tập xâu được đoán nhận và xâu không được đoán nhận đạt độ phủ tối đa về đỉnh, cạnh và cặp cạnh. Luận văn đã tận dụng các công trình tổng hợp biểu thức chính quy từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên trước đây để tạo những bộ dữ liệu để đánh giá công cụ thực nghiệm AREXT. Một số công cụ nổi tiếng hiện tại, như EGRET và MUTREX, cũng được đánh giá và so sánh. Thực nghiệm cho thấy AREXT phát hiện nhiều biểu thức chính quy được tổng hợp sai hơn EGRET trong hầu hết các tập dữ liệu được sử dụng. Kết quả đánh giá chỉ ra rằng tập các xâu có độ phủ 100% (được sinh bởi AREXT) hoặc các xâu với điểm đột biến tối đa (do MUTREX sinh ra) vẫn không đủ để đảm bảo tính chính xác của các biểu thức chính quy được kiểm thử. Thực nghiệm cũng cho thấy rằng việc kết hợp ba công cụ AREXT, EGRET và MUTREX có thể phát hiện phần lớn các biểu thức chính quy được tổng hợp không như mong muốn (87-91%).