VictorJuiz/thesis huggingface dataset:
Nghiên cứu phương pháp phân tích hành vi của khách hàng
Keywords: Hệ thống thông tin, Hành vi khách hàng

Luận văn đã đạt được đóng góp đề ra ban đầu trong giải quyết bài toán dự đoán hành vi khách hàng. Đầu tiên, luận văn đã phát triển một mô hình linh hoạt cho việc dự đoán đồng thời tần suất mua hàng và hành vi rời bỏ của khách hàng. Điều này mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp, giúp họ nắm bắt được xu hướng và động lực của khách hàng, từ đó áp dụng các chiến lược tiếp thị và quản lý khách hàng hiệu quả hơn. Thứ hai, luận văn đã giới thiệu một phương pháp trích chọn đặc trưng mới và hiệu quả thông qua hồi quy đa biến. Phương pháp này đã giúp xác định một cách chính xác các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng. Điều này không chỉ cải thiện hiệu suất dự đoán mà còn cung cấp hiểu biết sâu sắc về các yếu tố quyết định hành vi rời bỏ và tần suất mua hàng của khách hàng
Nghiên cứu, phát triển thuật toán điều khiển phục hồi mạng đa robot chống chịu các tác động bất lợi của môi trường
Keywords: Robot, Thuật toán, Kỹ thuật điện tử

Luận văn “Nghiên cứu, phát triển thuật toán điều khiển phục hồi mạng đa robot chống chịu các tác động bất lợi của môi trường” trình bày về quá trình mô hình hóa các điều kiện bất lợi từ môi trường ảnh hưởng đến mạng đa robot bằng mô hình mờ dần đa đường: Rician/Rayleigh fading. Đề xuất các chiến lược điều khiển đảm bảo chất lượng kết nối cho mạng đa robot trong môi trường tĩnh. Các chiến lược được thực hiện bằng phương pháp điều khiển phân tán dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và di chuyển sử dụng mô hình điều khiển hành vi. Thêm vào đó là một cơ chế tối ưu tuần tự giúp giảm việc gây ra các kết nối yếu trong mạng. Cuối cùng là chiến lược điều khiển phục hồi chất lượng mạng trong môi trường động. Chiến lược đề ra đảm bảo duy trì kết nối dựa trên việc duy trì cấu trúc liên kết tam giác và sử dụng dẫn đường nội mạng cùng robot hỗ trợ làm giảm số lượng các robot tới hạn và giải quyết vấn đề cực tiểu cục bộ. Các thí nghiệm mô phỏng đã cho thấy sự cải thiện về thông lượng, đảm bảo chất lượng kết nối và hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu của luận văn.
Phân tích và ứng dụng trích xuất thông tin ngữ nghĩa cho nâng cao hiệu quả tương tác người – robot phục vụ
Keywords: Kỹ thuật viễn thông, Robot

Tương tác người – Robot là một trong những bài toán được quan tâm nhiều trong kỷ nguyên bùng nổ của trí tuệ nhân tạo. Mỗi loại robot với ứng dụng khác nhau yêu cầu mức độ linh hoạt và cách thức tương tác với người sử dụng khác nhau. Luận văn thực hiện phân tích và ứng dụng trích xuất thông tin ngữ nghĩa cho nâng cao hiệu quả tương tác giữa người và robot phục vụ. Cụ thể, trích xuất thông tin ngữ nghĩa được ứng dụng cho hệ thống xây dựng đồ thị tri thức miền bán lẻ với ngôn ngữ Tiếng Việt. Tiếp đó tích hợp đồ thị tri thức xây dựng được vào nền tảng Chatbot xây dựng trên nền tảng GPT3.5 của ChatGPT nhằm kiểm thử khả năng nâng cao hiệu quả tương tác giữa người – robot phục vụ trong lĩnh vực bán lẻ hàng hóa. Đồ thị tri thức (KG) lưu trữ thông tin dưới dạng các nút và cạnh mô tả quan hệ ngữ nghĩa giữa các nút. Cách lưu trữ này giúp đồ thị tri thức dễ dàng quản lý lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng trong lĩnh vực bán lẻ. Đồ thị tri thức được xây dựng trên cơ sở trích xuất thông tin ngữ nghĩa. Tác vụ nhận diện thực thể (NER) giúp trích xuất thông tin cần lưu trữ tại các nút của đồ thị. Trong khi đó, tác vụ trích xuất tương quan thực thể (RE) giúp trích xuất thông tin lưu trữ tại các cạnh của đồ thị. Luận văn đề xuất một hệ thống đầu cuối bán tự động quy trình xây dựng đồ thị tri thức trong lĩnh vực bán lẻ hàng hóa tiêu dùng với ngôn ngữ Tiếng Việt. Cụ thể, luận văn xây dựng bộ dữ liệu Tiếng Việt trong lĩnh vực bán lẻ hàng hóa tiêu dùng cho các tác vụ NER và RE. Tiếp đó ứng dụng biến thể của mô hình BERT trong việc xác định thông tin các nút và cạnh của đồ thị. Thông tin trích xuất được sau đó được biểu diễn trực quan hóa với Neo4j. Kết quả thực nghiệm đạt 0.70 với điểm F1-Score cho tác vụ nhận diện thực thể và 0.84 với điểm F1- Score cho tác vụ trích xuất tương quan thực thể. Kết quả kiểm thử việc tích hợp đồ thị vào nền tảng chatbot Jellyfish-Chatbot do học viên cùng nhóm nghiên cứu xây dựng trên cơ sở GPT-3.5 (tương ứng với ChatGPT) cho thấy việc kết hợp đồ thị tri thức giúp mô hình trò chuyện có khả năng giải đáp các câu hỏi liên quan tới lĩnh vực mua sắm hàng hóa tại các cửa hàng bán lẻ hàng tiêu dùng. Người dùng có thể sử dụng nền tảng chatbot để truy vấn các thông tin liên quan tới hàng hóa và thông tin khuyến mãi. Dữ liệu trong kho cơ sở dữ liệu đồ thị cũng có thể cập nhật thường xuyên với sự hỗ trợ của hệ thống đầu cuối xây dựng đồ thị tri thức được đề xuất.
Nghiên cứu khai thác các phương pháp đánh giá chất lượng ảnh cho cải tiến hiệu năng mã hóa H.266/VVC
Keywords: Chất lượng ảnh, Kỹ thuật viễn thông

Trong thời kỳ dữ liệu lớn hiện nay, video đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, giải trí, tiếp thị và nghiên cứu khoa học. Để đảm bảo chất lượng trải nghiệm video của người dùng, việc đánh giá chất lượng video theo góc độ cảm quan (Perceptual Video Quality Assessment - VQA) trở nên cực kỳ quan trọng. Gần đây, Netflix đã phát triển mô hình đánh giá chất lượng VMAF (Video Multimethod Assessment Fusion), một mô hình VQA toàn diện kết hợp các đặc điểm không gian và thời gian để dự đoán chất lượng cảm quan. Mô hình này có sự tương quan mạnh mẽ hơn với hệ thống thị giác người so với các phép đo thông thường như PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) và SSIM (Structure Similarity Index). Tuy nhiên, chất lượng video cảm quan thường bị suy giảm do sự thay đổi về nội dung và tốc độ bit. Điều này dẫn đến trải nghiệm không thoải mái cho người xem. Trong bối cảnh này, nghiên cứu đề xuất một mô hình dự đoán tham số lượng tử hóa (QP - Quatization Parameter) được điều chỉnh dựa trên VMAF để mã hóa video và đạt được chất lượng cảm quan tốt hơn với tốc độ bit hợp lý. Cụ thể, quá trình tối ưu hóa RD của mã hóa video VVC được cải thiện bằng cách sử dụng điểm số VMAF để tìm bản đồ QP tối ưu. Kết quả cho thấy rằng hiệu suất nén của mã hóa VVC với phương pháp đề xuất tiết kiệm gần 1% bitrate và có chất lượng tốt hơn khi so với mã hóa truyền thống chuẩn VVC. Hơn nữa, mô hình đề xuất có thể điều chỉnh QP của video mã hóa để đạt được mức điểm VMAF sát với kỳ vọng của người dùng và mang đến chất lượng ổn định giữa các khung hình trong video
Nghiên cứu phát triển chip vi lỏng tập trung làm giàu protein
Keywords: Chip vi lỏng, Kỹ thuật điện tử

Hiện nay, chip vi lỏng đang thu hút được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học trong nước và trên thế giới. Các chip này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế để chẩn đoán và phát hiện các bệnh trên người. Trong đó, các chip phát hiện protein đang cho thấy tiềm năng lớn trong chẩn đoán và tiên lượng các bệnh ung thư. Tuy nhiên, dải thay đổi của nồng độ protein, từ vài pg/mL up dến mg/mL và số lượng lớn các protein trong một mẫu thử là các thách thức lớn trong các nghiên cứu để định lượng. Đặc biệt, sau một vài bước phân tách thì nồng độ protein có thể thấp hơn dải phát hiện của các cảm biến sinh học. Do đó, các protein cần được sắp xếp và tập trung tại một khu vực nhất định trong kênh để giải quyết vấn đề trên. Một số cơ chế tập trung protein đã được phát triển theo dạng chip vi lỏng. Trong đó, bẫy điện động học (electrokinetic trapping) là một phương pháp mà cho thấy nhiều ưu điểm bởi khả năng ứng dụng của phương pháp. Các phần tử sinh học có thể dễ dàng được bắt giữ và tập trung ở một khu vực mong muốn. Một chip tập trung dựa trên phương pháp bẫy điện động học thường có 2 vi kênh: một kênh chính cho mẫu sinh học và một kênh phụ cho dung dịch đệm. Hai vi kênh này được kết nối với nhau thông qua nhiều kênh nano được được tạo bên trong mang lọc ion. Việc tạo các kênh nano là rất quan trọng trong chế tạo chip tập trung protein. Có nhiều phương pháp để tạo ra các kênh nano đã được nghiên cứu như: ăn mòn, đánh thủng sử dụng điện áp cao và đánh thủng kết hợp các hạt nano. Tuy nhiên, các phương pháp này có các hạn chế như: độ bền liên kết giữa đế thủy tinh - chip PDMS và tính chọn lọc lâu dài của các kênh nano. Để giải quyết vấn đề này, Nafion để tạo ra một màng chọn lọc ion dễ dàng tích hợp vào cấu trúc vi lỏng phẳng để tập trung protein. Ngoải ra, chế tạo màng chọn lọc ion sử dụng dung dịch Nafion dễ dàng hơn sử dụng các phương pháp đánh thủng hay ăn mòn.
Nghiên cứu động lực học của Drone tính tới ảnh hưởng của vật nặng
Keywords: Cơ kỹ thuật, Động lực học

Trong Luận văn này, ta đã tìm hiểu về mô hình hoạt động của Drone bằng cách xây dựng hệ phương trình chuyển động của Drone dựa vào hệ phương trình Euler - Newton, sau đó ta lập và giải hệ 6 phương trình vi phân chuyển động để tìm ra đáp ứng của Drone, từ đó mô phỏng chuyển động của Drone, sau đó đánh giá các ảnh hưởng như ảnh hưởng của vị trí motor, kích thước hình học cánh tay Drone, tải gió và tải trọng đến quá trình chuyển động của Drone. Mô hình động lực học của Drone được giải dựa trên phần mô phỏng Matlab Simulink. Qua các kết quả mô phỏng, ta có thể thấy mô hình đáp ứng động lực học của Drone đáng tin cậy trong khảo sát các chuyển động của Drone trên lý thuyết và trong thực tế khi có các ảnh hưởng nhiễu động. Các yếu tố ảnh hưởng bởi kết cấu của quadcopter cũng tác động đến chuyển động của nó. Các kết quả này đã được công bố trên 2 hội nghị quốc tế và quốc gia: - Nguyễn Hoàng Quân, Nguyễn Khánh Duy, Đặng Thế Ba, Nghiên cứu đáp ứng động lực học của Drone tính tới vị trí khối tâm, Hội nghị khoa học cơ học thủy khí toàn quốc lần thứ 26, Phú Yên, 27-29/07/2023. - Nguyen Hoang Quan, Nguyen Khanh Duy, Nguyen Cong Minh, Dang The Ba, Analyzing Quadcopter Dynamic Response in Relation to Weight Variation, ICEMA7, 11-13/2023, Ha Noi. Bên cạnh đó, việc đánh giá chi tiết các ảnh hưởng tới chuyển động của Drone cũng sẽ mất rất nhiều thời gian. Những kết quả ảnh hưởng trên chỉ là một phần trong những ảnh hưởng liên qua trực tiếp tới chuyển động bay của Drone. Trong thời gian tới, luận văn sẽ được mở rộng theo hướng chế tạo thử nghiệm mô hình động lực học của Drone, nghiên cứu mở rộng mô hình động lực học tính tới các yếu cố ảnh hưởng khác như tải gió, cấu hình khác… và thiết kế các bộ điều khiển Drone.
Nghiên cứu và phát triển hệ thống đo khoảng cách dựa trên kỹ thuật ToF sử dụng phương pháp lấy mẫu nén
Keywords: Kỹ thuật ToF, Kỹ thuật điện tử

Trong luận văn này, em đã nghiên cứu, phát triển và mô phỏng một hệ thống đo khoảng cách sử dụng kỹ thuật Compressive sensing và kỹ thuật ToF. Hệ thống này cho phép đo khoảng cách một cách chính xác với một vài mẫu thu được từ cảm biến ánh sáng. Khác với các cảm biến ToF truyền thống, hệ thống được đề xuất trong nghiên cứu này sử dụng các cảm biến có tần số nhỏ hơn rất nhiều lần so với tần số của sóng mang. Điều này có nghĩa là các cảm biến tần số thấp với giá thành rẻ hoàn toàn có thể được khai thác và sử dụng trong thực tế, giúp cho chi phí chế tạo hệ thống rất thấp. Bên cạnh đó, thông tin khoảng cách có thể đo chính xác với một vài mẫu từ cảm biến ánh sáng, giúp cho việc lưu trữ thông tin về đối tượng cần đo nhỏ hơn nhiều lần so với số lượng mẫu cần lưu trữ của hệ thống ToF truyền thống. Việc thu nhận số ít mẫu từ vật cần đo cũng giúp quá trình thu nhận thông tin diễn ra rất nhanh và hệ thống hoàn toàn có thể được áp dụng với các vật thể di chuyển hoặc biến dạng trong thời gian ngắn. Hệ thống ToF sử dụng kỹ thuật lấy mẫu nén với sóng điều chế tần số đã khắc phục được những nhược điểm về khoảng cách đo của hệ thống tương ứng một 51xung một tần số. Giúp mở rộng khoảng đo lên nhiều lần trong khi độ phân giải vẫn được giữ không đổi. Kết quả mô phỏng của hệ thống được thực hiện với các mức nhiễu khác nhau đã chứng minh rằng sóng mang có thể được phục hồi một cách chính xác khi có nhiễu, điều này nêu bật tính khả thi tiềm tàng của hệ thống trong các ứng dụng thực tế
Xây dựng hệ thống mô phỏng dịch bệnh lan truyền trong đàn lợn được nuôi theo phương pháp cho ăn chính xác
Keywords: Truyền thông dữ liệu, Mạng máy tính

Luận văn trình bày về việc xây dựng hệ thống mô phỏng dịch bệnh trong đàn lợn được nuôi theo phương pháp cho ăn chính xác. Phương pháp cho ăn chính xác sử dụng hệ thống các máng ăn liên với hệ thống máy tính để khai thác dữ liệu thu thập từ từng cá thể lợn. Dữ liệu được xử lý và phân tích dựa trên các mô hình toán học để đưa ra những dự đoán, cảnh báo cho nông dân hoặc xây dựng công thức khẩu phần ăn phù hợp với yêu cầu của từng cá thể vật nuôi tại mỗi thời điểm trong chu kỳ sản xuất. Nội dung của luận văn tập trung vào hai vấn đề chính là nâng cấp ứng dụng mô phỏng hệ thống cho ăn chính xác đã có và kết hợp mô hình dịch bệnh lan truyền vào hệ thống này. Kết quả của bộ mô phỏng được so sánh và phân tích với bộ dữ liệu thu thập trong thực tế để đánh giá tính chính xác.
Nhận dạng người dựa trên tín hiệu điện não đồ sử dụng các phương pháp học máy
Keywords: Phương pháp học máy -- Nhận dạng người, Khoa học máy tính -- Tín hiệu điện não đồ

Nghiên cứu này tập trung vào việc nhận dạng người dùng dựa trên tín hiệu điện não đồ (EEG) bằng cách phân tích đặc trưng của tín hiệu EEG sử dụng các phương pháp học máy, học sâu khác nhau. Kết quả của nghiên cứu có thể sử dụng để xây dựng hệ thống nhận dạng, xác minh danh tính của một cá nhân trong một nhóm người. Trong thực tế, nhận dạng người từ tín hiệu EEG có thể sử dụng trong bảo mật kết hợp các thuộc tính sinh học như vân tay, mống mắt và giọng nói. Bên cạnh đó, kỹ thuật này có thể tích hợp vào trong các hệ thống BCI (hệ thống giao diện nãomáy tính) để tăng tính cá nhân hóa, tăng cường trải nghiệm người dùng. Luận văn tập trung vào giải quyết bàn toán nhận dạng người dựa trên tín hiệu EEG sử dụng bộ dữ liệu lớn của phòng thí nghiệm Tương tác người - máy (HMI Laboratory) được thu thập trong vòng 2 năm bao gồm dữ liệu EEG của các đối tượng người thường, người bệnh ALS và người bệnh đột quỵ, suy giảm chức năng vận động. Trước tiên luận văn áp dụng 2 mô hình học máy truyền thống và mô hình học sâu đã được đề xuất trong các nghiên cứu gần đây để so sánh kết quả giữa bộ dữ liệu đã được sử dụng trong nghiên cứu trước và bộ dữ liệu của phòng thí nghiệm. Sau đó đưa ra đề xuất cải tiến mô hình học sâu dựa trên việc tinh chỉnh tốc độ học, kết hợp các phương thức tiền xử lý chuẩn hóa dữ liệu đã giảm thời gian huấn luyện mô hình nhưng vẫn giữ được kết quả gần như không đổi so với các nghiên cứu trước đó. Kết quả thực nghiệm cho thấy là cải tiến đã đáp ứng được mục tiêu ban đầu là thời gian huấn luyện mô hình đã thấp xuống, nhưng vẫn giữ được độ chính xác tương đương.
Sinh tự động mã nguồn giao diện người dùng theo hướng tiếp cận tích hợp các thành phần bậc cao vào thiết kế hướng miền
Keywords: Sinh mã nguồn tự động, Thiết kế hướng miền

Luận văn trình bày một phương pháp tự động sinh mã nguồn giao diện người dùng hỗ trợ cho quy trình phát triển phần mềm theo thiết kế hướng miền. Phương pháp được đề xuất sử dụng cơ sở lý thuyết về chuyển đổi mô hình kết hợp với kỹ thuật sinh mã nguồn tự động từ khuôn mẫu và siêu mô hình. Luận văn đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng phương pháp để áp dụng vào một framework hỗ trợ thiết kế hướng miền có tên JDA. Với đầu vào là cấu hình ứng dụng xoay quanh một mô hình miền lõi của JDA, phương pháp cho kết quả đầu ra là mã nguồn giao diện người dùng sử dụng REST API cung cấp các chức năng quản lý dữ liệu theo miền. Cụ thể, phương pháp bao gồm hai đóng góp: 1) Đề xuất một mô hình mã nguồn giao diện người dùng tuân theo các quy tắc của thiết kế hướng miền đồng thời giải quyết các vấn đề trong sinh mã nguồn tự động; 2) Xây dựng một thuật toán sinh mã nguồn tự động từ mô hình ứng dụng của JDA và khuôn mẫu ứng dụng. Trong mô hình mã nguồn được đề xuất, luận văn sử dụng các thành phần bậc cao kết hợp với các mã nguồn cấu hình nhằm tách biệt lô-gíc miền và lô-gíc cài đặt đồng thời tối thiểu hoá và đơn giản hoá các file mã nguồn cần sinh tự động. Trong thuật toán sinh mã nguồn tự động, luận văn xây dựng và sử dụng các chú thích đánh dấu trong Java cùng với các cú pháp khai báo khuôn mẫu để tổng quát hoá cách thức chuyển đổi đổi mô hình ứng dụng của JDA thành mã nguồn giao diện người dùng. Phương pháp được áp dụng cài đặt cho mô-đun MOSAR của JDA và được minh họa, đánh giá trên các ví dụ cụ thể cho thấy kết quả khả quan trong triển khai thực tế.
Nhận diện khuôn mặt trong các điều kiện không thông thường sử dụng tái tạo khuôn mặt ba chiều
Keywords: Trí tuệ nhân tạo -- Nhận diện khuôn mặt, Tái tạo khuôn mặt ba chiều

Với sự phát triển của công nghệ, các mô hình trí tuệ nhân tạo ra đời với mục đích phục vụ cho đời sống của con người. Một bài toán được đặt ra là làm thế nào để các cỗ máy có thể nhận ra danh tính con người như khi một con người nhận biết một người khác bằng hình ảnh khuôn mặt. Từ đó, công nghệ nhận diện khuôn mặt được ra đời. Luận văn này triển khai việc huấn luyện và đánh giá mô hình nhận diện khuôn mặt dựa trên các mô hình học sâu. Trong quá trình triển khai, công nghệ tái tạo khuôn mặt ba chiều sẽ được kết hợp tại bước xử lí dữ liệu. Đây là hai công nghệ đang phát triển với nhiều ứng dụng thực tiễn. Mục tiêu của luận văn nhằm cải thiện độ chính xác hay hiệu năng của mô hình học sâu với bài toán nhận diện khuôn mặt trong các điều kiện không thông thường. Nhận diện khuôn mặt vẫn luôn là một bài toán thú vị trong cộng đồng nghiên cứu trên thế giới. Nhận diện khuôn mặt được triển khai chủ yếu bởi các mô hình học sâu. Một trong những kiến trúc tiên tiến của các mô hình học sâu là dựa vào Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional neural network – CNN). Mạng CNN được sử dụng để trích xuất các đặc trưng liên quan trên khuôn mặt và so sánh các khuôn mặt dựa trên các đặc trưng đó. Trong luận văn này, một mạng học sâu dựa trên mạng nơ-ron tích chập, gọi là Light-CNN, được huấn luyện và đánh giá trên các bộ dữ liệu CASIA-WebFace, VGG-Face2, CelebA và bộ dữ liệu V-FACE. Bộ dữ liệu CASIAWebFace, CelebA và VGG-Face2 là các bộ dữ liệu quy mô lớn được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt trong các điều kiện không thông thường. Bộ dữ liệu V-FACE là bộ dữ liệu ảnh mặt người Việt quy mô lớn được thu thập trong điều kiện không thông thường được mô phỏng trong phòng thí nghiệm. Tái tạo khuôn mặt ba chiều là một lĩnh vực tương đối mới so với nhận diện khuôn mặt. Trong luận văn này, công nghệ tái tạo khuôn mặt ba chiều được sử dụng là Deep3D. Deep3D được huấn luyện trước sử dụng mô hình học sâu ResNet50. Mô hình Light-CNN được triển khai huấn luyện và đánh giá từ đầu với hai phiên bản trước khi và sau khi có dữ liệu tái tạo khuôn mặt ba chiều của các bộ dữ liệu CelebA, CASIA-WebFace, VGG-Face2 và V-FACE. Đóng góp của luận văn bao gồm: xây dựng bộ dữ liệu V-FACE và so sánh mô hình dựa trên việc huấn luyện trên các dữ liệu khác nhau. Với cách tiếp cận theo hướng sử dụng tái tạo khuôn mặt ba chiều nhằm xử lí dữ liệu có ảnh khuôn mặt trong các điều kiện không thông thường, mô hình nhận diện khuôn mặt có thể được cải thiện về độ chính xác khi nhận diện.
Tích hợp học sâu và nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine nhằm giám sát biến động các trang trại điện mặt trời tại Việt Nam
Keywords: Trí tuệ nhân tạo, Học sâu (Deep Learning), Điện toán đám mây

Trong bối cảnh giảm phát thải Carbon toàn cầu, công nghệ điện mặt trời đang phát triển một cách nhanh chóng. Thông tin về sử dụng công nghệ điện mặt trời được quan tâm, bao gồm cả vị trí và quy mô lắp đặt, là cơ sở để điều chỉnh và đánh giá tiềm năng của ngành năng lượng này. Việc sử dụng ảnh vệ tinh để phân đoạn tấm pin năng lượng mặt trời đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, nhằm cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy cho việc quản lý, theo dõi và tối ưu hóa hoạt động của các dự án năng lượng mặt trời. Tại Việt Nam, nơi có tiềm năng rất lớn cho việc phát triển năng lượng mặt đã và đang được khai thác mạnh mẽ, việc phát triển các công cụ và phương pháp tự động hóa phân đoạn tấm pin năng lượng mặt trời từ ảnh vệ tinh sẽ có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả năng lượng và bảo vệ môi trường. Học máy và phân tích dữ liệu lớn đã và đang trở nên phổ biến trong nhiều ngành khoa học. Sự thay đổi mô hình này cũng nhanh chóng phát triển trong lĩnh vực viễn thám. Các nền tảng tính toán địa lý (Geo-computational platforms) dựa trên đám mây như Google Earth Engine (GEE) đã giải quyết nhiều thách thức về quản lý dữ liệu và tính toán cũng như cung cấp một nền tảng thuận tiện cho các ứng dụng dựa trên hình ảnh vệ tinh. GEE đã được ứng dụng trong nhiều nghiên cứu khoa học cũng như áp dụng vào các hoạt động thực tế. Tuy nhiên, các kỹ thuật Học máy cổ điển như cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, v.v. được cung cấp trong gói ee.Classifier của GEE chưa thực sự đạt được những kết quả như mong muốn. Các kỹ thuật này chỉ có thể đạt hiệu quả cao trong trường hợp các mẫu huấn luyện chính xác. Ngoài việc dựa vào dữ liệu đào tạo có chất lượng cao, các phương pháp này cũng cần lựa chọn các tổ hợp đặc trưng thích hợp, có thể bao gồm các đặc trưng về quang phổ, kết cấu và hình dạng, v.v. Việc lựa chọn đặc trưng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tính ổn định của dự đoán.Bố cục của luận văn được tổ chức như sau: Phần 1 giới thiệu tổng quan về nghiên cứu và tình hình nghiên cứu hiện tại trong lĩnh vực phân đoạn tấm pin năng lượng mặt trời từ ảnh vệ tinh. Phần 2 trình bày về các cơ sở lý thuyết để thực hiện nghiên cứu. Phần 3 mô tả về phương pháp đề xuất, bao gồm quá trình thu thập dữ liệu, xây dựng và huấn luyện mô hình phân đoạn. Cùng với đó là lập bản đồ giám sát biến động về diện tích và sự phân bổ của các tấm pin tại tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu trong 3 năm 2020, 2021 và 2022. Cuối cùng là Phần 4, đưa ra đánh giá kết luận của nghiên cứu và các hướng phát triển trong tương lai.
Xây dựng ứng dụng di động phát hiện nhanh các tổn thương trong nội soi
Keywords: Ứng dụng di động kết nối -- Nội soi y học, Mô hình học máy

Trong thời đại ngày nay, các vấn đề liên quan đến sức khỏe tai đang trở nên ngày càng phổ biến và đặt ra những thách thức lớn trong việc chẩn đoán và phát hiện sớm các vấn đề về tai. Việc này là cực kỳ cấp thiết để đảm bảo rằng mọi người có thể nhận biết và giải quyết vấn đề sức khỏe này một cách hiệu quả. Tuy nhiên, hiện nay, việc thực hiện các cuộc kiểm tra sức khỏe định kỳ về tai thường gặp nhiều khó khăn do nhiều nguyên nhân khác nhau như thiếu các cơ sở y tế, chuyên gia y tế, bác sĩ hay sự không tiện lợi trong quá trình kiểm tra. Để giải quyết vấn đề trên, luận văn đã xây dựng ứng dụng di động kết nối với các camera nội soi di động có thể sử dụng nhanh chóng, tiện lợi. Ứng dụng giúp người dùng có thể tự kiểm tra và phát hiện sớm bất thường trong tai để có phương án đi khám và điều trị kịp thời nhằm giảm thiểu rủi ro sức khỏe tai, giúp việc phòng ngừa, điều trị trở nên dễ dàng hơn cũng như giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.