VictorJuiz/thesis huggingface dataset:
Nghiên cứu phương pháp tương tác với thiết bị IOT cho người bị tổn thương chức năng vận động
Keywords: IOT; Điều khiển thiết bị IoT -- Sử dụng cho người khuyết tật; Giao diện tương tác IoT Người khuyết tật; Khuyết tật vận động nặng.

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu tìm hiểu, phân tích các phương pháp tương tác giữa người khuyết tật vận động và các thiết bị IoT, và từ đó đề xuất lựa chọn được một phương pháp khả thi nhất là sử dụng tín hiệu chuyển động mắt. Phương pháp tương tác này sẽ giúp cho người khuyết tật vận động nặng điều khiển các thiết bị IoT trong hệ thống nhà thông minh một cách tiện lợi và dễ dàng. Tôi đã thiết kế được một giao diện tương tác sử dụng tín hiệu chuyển động mắt thu được từ thiết bị Tobii Eye Tracker 4. Và đã đề xuất được một mô hình hệ thống tương tác với các thiết bị IoT cho người khuyết tật vận động. Từ giao diện cùng hệ thiết bị đã chế tạo, Tôi đã tiến hành thử nghiệm giao diện phần mềm và hệ thiết bị trên 27 người, bao gồm: (i) Người khuyết tật vận động nặng, và (ii) Người bình thường đóng vai trò như người khuyết tật vận động nặng. Giao diện phần mềm và hệ thống được thiết kế và chế tạo đã hoạt động tốt trong quá trình thử nghiệm. Theo đánh giá của người dùng qua một bộ câu hỏi khảo sát, những người tham gia thử nghiệm đều có trải nghiệm tốt và cảm xúc tốt. Hệ số cronbach’s alpha trung bình thu được từ khảo sát là  = 0.74 cho giao diện và  = 0.7 cho toàn bộ hệ thống. Điều này cho thấy phương pháp và giao diện tương tác đã được thiết kế chế tạo là phù hợp với đối tượng người khuyết tật vận động nặng.
Xây dựng Thao trường an ninh mạng
Keywords: An ninh mạng ; An toàn thông tin, An toàn dữ liệu

Luận văn “Xây dựng Thao trường an ninh mạng” thực hiện theo hướng khai thác ứng dụng nhằm thiết lập một môi trường thực hành ảo hóa hoàn toàn, dễ cập nhật, triển khai linh hoạt, sử dụng liên tục, có kịch bản huấn luyện, có hệ thống quản lý huấn luyện và có thể mô phỏng tổng thể hệ thống CNTT của doanh nghiệp. Nền tảng để xây dựng Thao trường mạng của luận văn là KYPO Cyber Range Platform (KYPO CRP), một phần mềm mã nguồn mở do Đại học Masaryk (Cộng hòa Séc) cung cấp. Mục tiêu của luận văn này là triển khai thành công nền tảng KYPO CRP trên đám mây, phát triển một công cụ mới để định nghĩa sơ đồ mạng cho KYPO CRP thay cho thao tác thủ công và bước đầu nghiên cứu cơ sở để tích hợp các nền tảng ảo hóa khác nhằm làm cho KYPO CRP hoàn thiện hơn. Tác giả hy vọng, các kết quả trên sẽ đóng góp thêm một phương án thực hành hiệu quả cho hoạt động diễn tập và huấn luyện ATTT ở Việt Nam.
Một số giải pháp nhận diện vũ khí sử dụng học sâu
Keywords: Camera giám sát ; Vũ khí -- Nhận diện, An ninh mạng ; Tội phạm -- Nhận dạng

Ngày nay, tỉ lệ phạm tội do sử dụng vũ khí nóng ngày càng gia tăng, việc phát hiện sớm các tình huống bạo lực có thể xảy ra là vô cùng quan trọng đối với tình hình an ninh, trật tự. Một cách để ngăn chặn những tình huống này là phát hiện những vật thể nguy hiểm qua Camera giám sát để đưa ra cảnh báo. Trong khi đó, các hệ thống giám sát hiện tại vẫn yêu cầu con người trong việc theo dõi, đa số các hệ thống được triển khai đều chỉ phục vụ mục đích lưu trữ, quan sát trực tiếp và xem video khi cần. Thực tế khảo sát cho thấy, ở Việt Nam hiện nay, hệ thống Camera giám sát đã và đang được sử dụng ở nhiều đơn vị, tổ chức nhưng chức năng thông minh và tự động khai thác thông tin hình ảnh còn nhiều hạn chế. Luận văn tập trung vào việc nâng cao hiệu quả hoạt động của Camera giám sát để phát hiện vũ khí, cảnh báo sớm trong trường hợp cần thiết. Luận văn xây dựng hệ thống nhận dạng vũ khí dựa trên mô hình YOLO (You Only Look Once) với các phiên bản YOLO-v5, v7, v8 và dựa trên mô hình Swin Transformer kết hợp với các phương thức như Mask R-CNN, Cascade Mask RCNN, Mask RepPoints V2 để tạo ra những giải pháp nhận diện đối tượng tốt hơn, nhanh hơn. Với đối tượng được nghiên cứu là vũ khí, trong đó tập trung vào 3 đối tượng chính: Pistol (súng lục), Rifle (súng trường), Knife (dao). Do dữ liệu học của bài toán hết sức đặc biệt, từ trước đến nay chưa có bộ dữ liệu chuẩn nào cho đối tượng này, do đó trong luận văn xây dựng một bộ dữ liệu học dùng cho 2 mô hình huấn luyện được đặt tên là WeaponData-VN, bộ dữ liệu được chia thành 3 tập: Dữ liệu huấn luyện, tập kiểm thử và tập đánh giá.
Tích hợp tri thức trong bài toán xử lý văn bản y sinh
Keywords: Y sinh -- Cơ sở dữ liệu -- Bài toán xử lý văn bản, Hệ tri thức -- Xây dựng

Xác định được các mối quan hệ giữa thuốc và bệnh (CDR) trong các văn bản y sinh giúp mang lại nhiều lợi ích cho việc kiểm tra độ an toàn của thuốc và các tác dụng phụ thuốc có thể gây ra. Do những nhu cầu ngày càng cần thiết này, hiện đã có nhiều nghiên cứu đã được đề xuất để giải quyết bài toán trích xuất quan hệ giữa thuốc và bệnh một cách tự động, từ những mô hình đơn giản áp dụng luật, những mô hình học máy sử dụng đặc trưng, hạt nhân, hay những phương thức sử dụng các loại mô hình học sâu hiện đại. Luận văn sử dụng hệ tri thức CTD, CDR và WordNet kết hợp với mô hình BERT và mô hình gMLP nhằm giải quyết bài toán xác định quan hệ giữa thuốc và bệnh trong văn bản y sinh. Luận văn này đề xuất một phương thức mới sử dụng hệ tri thức và các mô hình học sâu mới để giải quyết bài toán xử lý văn bản y sinh, cụ thể là bài toán xác định quan hệ giữa thuốc và bệnh CDR. Phương thức mà luận văn sử dụng là một mô hình BERT trên miền y sinh, được làm giàu thông tin thông qua mã hóa vị trí thực thể, kết hợp với mô hình phân loại gMLP, với đầu vào là biểu diễn các đoạn văn bản cùng các đặc trưng ngữ pháp, bao gồm đường phụ thuộc ngắn nhất kèm các quan hệ phụ thuộc, các đặc trưng về thẻ từ và thượng vị từ, … Từ hệ tri thức CTD, CDR và WordNet, luận văn xây dựng các loại embedding thực thể khác nhau thông qua mô hình dạng năng lượng TransE, và sử dụng các embedding này để tăng cường tri thức cho mô hình phân loại, giúp cải thiện quá trình huấn luyện xác định quan hệ thuốc – bệnh. Kết quả thực nghiệm của mô hình trên bộ dữ liệu BioCreative V CDR cho thấy rằng mô hình BERT kết hợp gMLP và các hệ tri thức liên quan đạt được kết quả cao, có thể so sánh được với các mô hình của những nghiên cứu liên quan trong thời điểm hiện tại.
Xây dựng mô hình dự đoán khách hàng rời mạng trong lĩnh vực viễn thông
Keywords: Phân tích dữ liệu lớn ; Viễn thông -- Ứng dụng công nghệ, Mô hình dự đoán khách hàng

Trình bày Bài toán dự đoán khách hàng rời mạng: Đặt vấn đề của bài toán rời mạng trong viễn thông, các kiến thức nghiệp vụ viễn thông liên quan. Kiến thức cơ sở và một số nghiên cứu liên quan: Trình bày về cơ sở lý thuyết thuật toán được ứng dụng, trình bày về các bài nghiên cứu liên quan trong nước và trên thế giới, hê thống phân tích dữ liệu lớn, ứng dụng trong doanh nghiệp. Mô hình dự đoán khách hàng lĩnh vực viễn thông: Mô tả chi tiết quy trình xây dựng mô hình đề xuất. Phân tích mô tả chi tiết bộ dữ liệu và phương pháp đánh giá kết quả mô hình. Cài đặt và thực nghiệm: Tiến hành đặt môi trường, xây dựng mô hình trên tập dữ liệu thử nghiệm và triển khai tập tập thực tế, ghi nhận kết quả và đánh giá hiệu quả trên các tập khách hàng và mô hình khác nhau.
Nghiên cứu phương pháp dự đoán tương tác giữa circular RNA (circRNA) và micro RNA (miRNA)
Keywords: Một bộ máy di truyền, Thuật toán phân lớp, Thực nghiệm sinh học, Bộ dữ liệu, Thuật toán di truyền

Giới thiệu về circrna, mirna và tương tác giữa circrna – mirna. Trình bày về các công cụ và các thuật toán phân lớp được sử dụng. Trình bày mô hình mà luận văn sử dụng để giải quyết bài toán Dự đoán tương tác giữa circular RNA và micro RNA. Đồng thời chương ba sẽ trình bày về quá trình thực nghiệm và kết quả thu được
Một số phương pháp đánh giá tương đồng ngữ nghĩa
Keywords: Hệ thống thông tin, Xử lý ngôn ngữ, Tương đồng ngữ nghĩa, Mạng nơron.

Ngày nay, các phương pháp đánh giá sự tương đồng ngữ nghĩa đang được nghiên cứu một cách sâu rộng và được áp dụng rộng rãi trong tìm kiếm ngữ nghĩa. Các phương pháp đánh giá sự tương đồng ngữ nghĩa đánh giá sự tương đồng giữa hai phần tử ở các mức khác nhau như giữa các từ, câu và văn bản. Có nhiều phương pháp đánh giá sự tương đồng ngữ nghĩa khác nhau, các phương pháp này được phân thành bốn nhóm chính gồm có: các phương pháp dựa trên tri thức (Knowledge-Based Methods), các phương pháp dựa trên kho ngữ liệu (Corpus-Based Methods), các phương pháp dựa trên mạng nơ-ron (Deep Neural Network–based Methods) và các phương pháp lai (Hybrid Methods). Nhìn chung các phương pháp này còn tồn tại một số điểm hạn chế như sau: Đối với các phương pháp dựa trên tri thức thì chúng không có sẵn đối với tất cả ngôn ngữ và chúng còn phụ thuộc vào kiến trúc bản thể học ban đầu như Wordnet, Wikipedia. Đối với các phương pháp dựa trên kho ngữ liệu thì chúng có độ tương đồng từ là thấp do có các từ đồng nghĩa và tập trung nhiều vào ý nghĩa của các từ mà bỏ qua thuộc tính ngữ nghĩa và cú pháp của văn bản. Các phương pháp dựa trên mạng nơron đã thể hiện sự vượt trội hơn hầu hết các phương pháp truyền thống kể trên. Hơn nữa, thành công gần đây của các mô hình dựa trên Transfomer đã đóng vai trò là bước đột phá trong nghiên cứu về đánh giá tương đồng ngữ nghĩa. Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình học sâu này lại đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn. Đề xuất một phương pháp đánh giá sự tương đồng ngữ nghĩa bằng cách kết hợp mô hình cơ sở BERT và CNN/LSTM nhằm khắc phục các hạn chế kể trên. Trong mô hình tương đồng ngữ nghĩa được đề xuất này, luận văn dùng hệ số Pearson để tính độ tương đồng giữa các cặp câu. Tiến hành cũng thực nghiệm, so sánh, đánh giá và bàn luận về phương pháp đề xuất của mình so với một số phương pháp đánh giá tương đồng trên các bộ dữ liệu tương đồng ở mức câu bao gồm: STS-B 2017, SICK-R và STS-2016.
Nghiên cứu ứng dụng kĩ thuật học máy nhằm phân tích, dự đoán kết quả thi Đánh giá năng lực học sinh trung học phổ thông
Keywords: Hệ thống thông tin, Học máy, Đánh giá năng lực, Phân tích học tập, Dự đoán kết quả thi.

Hằng năm, gần một triệu học sinh đăng kí xét tuyển đại học bằng các hình thức khác nhau dựa vào điểm thi tốt nghiệp trung học phổ thông, kết quả học tập trung học phổ thông, tham dự các bài thi tuyển sinh của các trường đại học. Năm 2022, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) là một trong những đơn vị tổ chức kỳ thi đánh giá năng lực có quy mô lớn nhất trong cả nước về số lượng người dự thi cũng như các cơ sở giáo dục đại học dùng để tuyển sinh. Bài thi đánh giá năng lực của Đại học Quốc gia Hà Nội (dưới đây gọi tắt là HSA từ High-school Assessment) được thiết kế nhằm đánh giá ba nhóm năng lực của học sinh gồm năng lực sáng tạo và giải quyết vấn đề; tư duy ngôn ngữ, lập luận, logic, tính toán và xử lý số liệu; khả năng tự học, tự khám phá và ứng dụng công nghệ/khoa học (tự nhiên - xã hội). Bài thi gồm ba phần tư duy định lượng, tư duy định tính và khoa học với tổng điểm 150. Kết quả của bài thi HSA không chỉ phản ánh năng lực của thí sinh mà còn là một trong những tiêu chí xét tuyển của nhiều trường đại học, chính vì vậy phần lớn thí sinh dự thi luôn mong muốn biết được khả năng, năng lực của mình đến đâu trước kì thi, từ kết quả đó có những cân nhắc, điều chỉnh, lên phương án ôn luyện sao cho phù hợp để đạt được điểm cao trong kì thi.Với mục tiêu giúp các bạn thí sinh định vị được năng lực của mình, luận văn tiến hành nghiên cứu phân tích, dự đoán kết quả thi bài HSA với kết quả học tập trung học phổ thông của thí sinh dựa trên các kĩ thuật học máy phổ biến như Random Forest, XGBoost, ANN… Dựa trên cơ sở đó, kết hợp với các kết quả nghiên cứu về bài toán dự đoán điểm thi HSA của thí sinh, luận văn đề xuất mô hình dự báo kết quả bài thi HSA của thí sinh dựa trên kết quả học tập các năm Trung học phổ thông. Sau khi đề xuất mô hình, nghiên cứu tiến hành kiểm thử mô hình trên tập dữ liệu thực tế thu được từ thí sinh đăng ký dự thi kì thi HSA, qua đó đánh giá được ưu, nhược điểm của mô hình trong quá trình huấn luyện, dự đoán và triển khai. Kết quả nghiên cứu hi vọng sẽ giúp thí sinh, phụ huynh thí sinh, các thầy cô giáo và các cơ sở giáo dục lựa chọn được mô hình dự báo năng lực học tập và đóng góp thêm cho các nghiên cứu sau này
Kiểm thử tính chắc chắn của các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Keywords: Kỹ thuật phần mềm, Kiểm thử tính chắc chắn, Dữ liệu đối kháng dạng văn bản, Mô hình học sâu, Ngôn ngữ tự nhiên -- Xử lý, Kiểm thử hộp trắng.

Luận văn này đề xuất phương pháp sinh dữ liệu đối kháng theo hướng huấn luyện mô hình sinh để kiểm thử tính chắc chắn (robustness) của các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp đề xuất được đặt tên là GenEmC. Đối tượng kiểm thử chính của luận văn là các mô hình phân loại văn bản dựa trên tầng nhúng. Phương pháp GenEmC được đề xuất nhằm giảm thiểu thử thách về giá trị rời rạc của các token đầu vào và sự ảnh hưởng lớn với sự chỉnh sửa nhỏ trên văn bản đầu vào. Đồng thời, phương pháp GenEmC giúp giảm chi phí thời gian kiểm thử của các phương pháp theo hướng sinh dữ liệu dựa theo luật. Ý tưởng chính của phương pháp GenEmC là huấn luyện hai mô hình học sâu. Đầu tiên, mô hình giải mã được huấn luyện để chuyển các véc-tơ sang dữ liệu văn bản hợp lệ. Tiếp theo, mô hình sinh được huấn luyện để sinh véc-tơ đối kháng. Véc-tơ đối kháng cần được thỏa mãn hai ràng buộc, đó là (i) được giải mã thành văn bản đối kháng sự tương đồng ngữ nghĩa cao với văn bản gốc tương ứng, và (ii) có khả năng đánh lừa mô hình phân loại được kiểm thử. Hai ràng buộc này được thể hiện qua hai thành phần trong hàm mục tiêu của mô hình sinh. Tham số β được sử dụng để cân bằng hai thành phần này. Thực nghiệm được thiết lập trên tập dữ liệu đánh giá phim IMDB, với ba độ đo là tỷ lệ thành công, tương đồng ngữ nghĩa của dữ liệu đối kháng so với dữ liệu gốc, và thời gian sinh dữ liệu. Ba mô hình phân loại được kiểm thử là GRU, LSTM, và Bert. Phương pháp GenEmC được so sánh với hai phương pháp sinh dữ liệu dựa theo luật là PWWS và TextBugger. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu kiểm thử có 1,000 văn bản cho thấy. Phương pháp GenEmC có kết quả cạnh tranh với các phương pháp PWWS và TextBugger về tỷ lệ thành công và chất lượng của dữ liệu đối kháng. Đồng thời, phương pháp GenEmC cho thấy thời gian sinh dữ liệu vượt trội so với các phương pháp so sánh. Cụ thể, các phương pháp PWWS và TextBugger cần ít nhất 10 giờ để sinh dữ liệu đối kháng trong tập kiểm thử. Trong khi đó, phương pháp GenEmC cần khoảng 6 phút để sinh dữ liệu với cùng cấu hình kiểm thử. Bên cạnh những ưu điểm, phương pháp GenEmC còn tồn tại những hạn chế về cấu hình huấn luyện các mô hình và cần sử dụng nhiều thông tin liên quan đến mô hình phân loại.
Nhận dạng thực thể được định danh trong văn bản tiếng việt liên quan đến lĩnh vực kế toán
Keywords: Khoa học máy tính, Xử lý ngôn ngữ, Nhận dạng, Văn bản tiếng Việt

Xây dựng được bộ dữ liệu văn bản tiếng Việt chuyên ngành kế toán được đặt tên là VAD có trên 4.500 câu có gắn nhãn theo chuẩn IOB2 để phục vụ cho việc định danh theo danh sách bên dưới, và góp phần giúp cộng đồng nghiên cứu có bộ dữ liệu để sử dụng cho các tác vụ NLP. Nhận diện được 08 loại thực thể định danh trong văn bản tiếng Việt chuyên ngành kế toán là Loại thuế, Mức thuế suất, Loại chứng từ kế toán, Số tài khoản kế toán, Tên tài khoản kế toán, Số tiền, Đơn giá, Ngày tháng trên chứng từ/Ngày tháng phát sinh nghiệp vụ kế toán/Ngày tháng hạch toán (ghi sổ). Hệ thống Nhận dạng thực thể được định danh văn bản Tiếng Việt lĩnh vực kế toán có thể cung cấp API web services để dễ dàng tích hợp với các ứng dụng khác, để đưa kết quả nghiên cứu áp dụng vào thực tế dễ dàng.
Ứng dụng vật liệu áp điện trong chẩn đoán kỹ thuật công trình
Keywords: Cơ kỹ thuật, Vật liệu áp điện, Kỹ thuật công trình -- Chuẩn đoán

Tìm hiểu về một số phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu, đã được trình bày trong tài liệu. Khái quát về vật liệu áp điện như: Khái niệm về hiệu ứng áp điện và các đặc trưng kết cấu của vật liệu áp điện và ứng dụng của vật liệu áp điện trong chẩn đoán kỹ thuật công trình và vì sao nên sử dụng vật liệu áp điện dùng để chẩn đoán. Trình bày về Mô hình dầm Timoshenko có lớp áp điện cũng như tìm hiểu về dao động tự do của dầm Timoshenko bị nứt với lớp áp điện trong trường hợp tải điều hòa, Sử dụng cảm biến áp điện phân bố để phát hiện vị trí vết nứt và độ sâu của vết nứt thông qua các phương trình. Chẩn đoán vết nứt trong dầm sử dụng cảm biến áp điện phân bố và tải trọng di động.
Nghiên cứu thử nghiệm tổng hợp cảnh báo xâm nhập theo thời gian thực
Keywords: An toàn thông tin, Xâm nhập, Cảnh báo xâm nhập, Thời gian thực

Tìm hiểu những khái niệm cơ bản về hệ thống phát hiện cảnh báo xâm nhập, tổng hợp cảnh báo. Tìm hiểu mô hình tổng quát và các yêu cầu của bài toán tổng hợp cảnh báo xâm nhập trên thời gian thực. Xây dựng chương trình thực nghiệm. - Đưa ra một số đánh giá từ kết quả chạy thực nghiệm.
Bài toán tối đa ảnh hưởng với nhiều chủ đề
Keywords: Tối ưu tổ hợp, Tối đa ảnh hưởng, Submodular, K-submodular, Khoa học máy tính, Mạng xã hội

Giới thiệu về nhóm bài toán tối đa ảnh hưởng nói chung và bài toán tối đa ảnh hưởng với nhiều chủ đề nói riêng. Tổng hợp những khái niệm liên quan, những nghiên cứu hiện tại có liên quan và xu hướng trong bối cảnh nghiên cứu. – Nghiên cứu tính chất, mô hình, độ phức tạp của bài toán, tứ đó đề xuất thuật toán tìm lời giải tối ưu cho bài toán tối đa ảnh hưởng với nhiều chủ đề với chi phí giới hạn và chi phí của mỗi phần tử được chọn để thêm vào tập lời giải là khác nhau. Tác giả đề xuất thuật toán luồng tất định duyệt qua dữ liệu đầu vào một lần duy nhất, có độ phức tạp O( kn ϵ log n) về số lời gọi hàm mục tiêu, O( n ϵ log n) về bộ nhớ sử dụng, tỉ lệ xấp xỉ là 1 4 − ϵ khi f đồng biến và 1 5 − ϵ khi f không đồng biến, với ϵ ∈ (0, 1 5 ). Luận văn thực nghiệm so sánh thuật toán đề xuất so với thuật toán tham lam trong ứng dụng bài toán tối đa ảnh hưởng với nhiều chủ đề trên bộ dữ liệu chuẩn của bài toán. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất có sự cải thiện đáng kể về số lời gọi hàm mục tiêu, kết quả ảnh hường, thời gian chạy và bộ nhớ sử dụng so với thuật toán tham lam.
Trích xuất khía cạnh trong khai phá quan điểm trên miền dữ liệu mạng xã hội
Keywords: Hệ thống thông tin, Miền dữ liệu, Mạng xã hội, Công nghệ thông tin

Trình bày các khái niệm cơ bản về khai phá quan điểm, trích xuất khía cạnh trên miền dữ liệu mạng xã hội. Trình bày động lực cũng như những khó khăn, thách thức của bài toán trích xuất khía cạnh. Giới thiệu một vài những nghiên cứu liên quan trước đó có cùng định hướng nghiên cứu của luận văn. Và một số thuật toán, phương pháp để giải quyết bài toán. Đề cập đến cách thu thập dữ liệu, xử lý, gán nhãn chi tiết cho từng bình luận trong tập dữ liệu đó. Cuối cùng là thống kê lượng dữ liệu thu được cùng với kết quả gán nhãn đã thực hiện.Đề xuất và giới thiệu tổng quan cũng như chi tiết về các mô hình giải quyết bài toán tại đây. Nêu lên quá trình cài đặt thực nghiệm, quá trình triển khai mô hình trên dữ liệu thực tế đã thu thập được. Ngoài ra, luận văn cũng trình bày về kết quả thu được sau khi chạy mô hình dự đoán trên tập dữ liệu đã thu thập đó. Cuối cùng là các đánh giá về mô hình đã xây dựng cũng như đưa ra nhận xét về kết quả thu được để có cái nhìn sâu sắc hơn về phương pháp giải quyết bài toán. Đưa ra kết quả thực nghiệm là một công cụ áp dụng hiệu quả trong thực tế kinh doanh của doanh nghiệp, ngoài việc tối ưu lại hệ thống thì còn phải thực hiện tối ưu mô hình liên tục. Kết quả thực nghiệm của chương trình này chỉ mang tính chất tham khảo, chưa thể áp dụng trong thực tế.
Nghiên cứu phát triển thuật toán nhận dạng biển báo giao thông và làn đường cho xe ô tô điện tự hành ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Keywords: Kỹ thuật cơ điện tử, Xe tự hành, Trí tuệ nhân tạo, Xe ô tô điện, Thuật toán

Luận văn gồm ba phần: Chương 1: Tổng quan về xe tự hành và kỹ thuật học sâu -- Chương 2: Phát triển công cụ nhận diện biển báo giao thông dựa trên mạng nơ ron tích chập (CNN). Chương 3: Phát triển công cụ nhận diện làn đường dựa trên thuật toán học sâu (Deep learning)
Xây Dựng Hệ Hỗ Trợ Tư Vấn Ngành Nghề Cho Học Sinh Lớp 12
Keywords: Tư vấn ngành nghề -- Hỗ trợ ; Khoa học máy tính

Trình bày cơ sở lí luận, thực tiễn của vấn đề, các công trình nghiên cứu có liên quan, các nội dung kiến thức có trong đề tài được luận giải rõ ràng, rành mạch, cụ thể. Trình bày nội dung chủ yếu của đề tài:xác định nội dung, cài đặt môi trường, công cụ, quá trình thu thập, xử lí dữ liệu, các bước thực hiện xây dựng hệ thống. Trình bày kết quả đạt được sau quá trình thực nghiệm, kết quả thu thập dữ liệu, sử dựng thuật toán, giao diện chương trình được xây dựng.
Xây dựng mô hình dự đoán thời gian thực thi ứng dụng Spark
Keywords: Khoa học máy tính, Dữ liệu lớn, Mô hình học máy

Sự tăng trưởng về dữ liệu trong khoảng hai thập kỷ trở lại đây trên toàn cầu đã dẫn tới sự phổ cập của khái niệm Dữ liệu lớn hay Big Data trong nhiều doanh nghiệp. Các công nghệ phục vụ cho lĩnh vực Dữ liệu lớn cũng ngày càng nhiều và hứa hẹn vẫn sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Do đặc thù về lượng dữ liệu cần xử lý và lưu trữ, các hệ thống Dữ liệu lớn thường được triển khai trên các hệ thống máy chủ phân tán với hàng trăm, thậm chí hàng nghìn máy chủ trong một cụm. Một trong các vấn đề đặt ra là việc làm sao để quản lý lượng tài nguyên lớn này một cách hiệu quả, giúp người dùng giảm thời gian xử lý nhưng cũng không gây lãng phí. Tại Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông Quân đội, người dùng thực hiện khai thác dữ liệu thông qua việc chạy các câu lệnh thông qua các ứng dụng Apache Spark xây dựng sẵn với một lượng tài nguyên tính toán được cấp sẵn. Một công việc quá đơn giản chạy trên lượng tài nguyên tính toán lớn sẽ là rất lãng phí những nếu một câu lệnh tính toán phức tạp được chạy trên một lượng tài nguyên nhỏ thì người dùng sẽ phải chờ đợi rất lâu để công việc hoàn thành. Để cân bằng được cả hai yếu tố trên, một mô hình học máy có khả năng dự đoán trước thời gian thực thi của các câu lệnh và sử dụng kết quả dự đoán đó cho việc tối ưu tài nguyên thực thi sẽ là một phương pháp tiếp cận rất mới và hiệu quả cho vấn đề trên. Quá trình nghiên cứu và thực nghiệm các thuật toán đề xây dựng mô hình dự đoán, có hai thuật toán có kết quả tốt nhất là LightGBM và XGBoost thể hiện qua chỉ số AUC lần lượt là 0.815 và 0.811. Kết quả này là đủ tốt để có thể sử dụng làm cơ sở xây dựng ứng dụng tự động điều hướng request các truy vấn của người dùng sao cho luôn duy trì một hệ thống có thời gian phản hồi truy vấn tốt nhất và tiết kiệm tài nguyên chung của cả hệ thống.
Ảnh hưởng của công nghệ chế tạo lên cấu trúc p-Si/CuO/ZnO thanh nano định hướng xử lý môi trường
Keywords: Vật liệu nano, Chế tạo

Luận văn tốt nghiệp này trình bày ảnh hưởng của công nghệ chế tạo lên cấu trúc dị thể p-Si/CuO/ZnO thanh nano và khảo sát cấu trúc, hình thái học, khả năng quang xúc tác của các cấu trúc: CuO trên đế thủy tinh, ZnO thanh nano trên đế thủy tinh, ZnO/CuO trên đế thủy tinh, CuO/ZnO trên đế thủy tinh, p-Si/CuO, pSi/ZnO, p-Si/CuO/ZnO, p-Si/CuO/ZnO thanh nano. Các màng được chế tạo bằng các phương pháp phún xạ (sputtering), ủ nhiệt, quay phủ (spin coating) và thủy nhiệt. Các cấu trúc dị thể sau khi chế tạo được khảo sát các tính chất cấu trúc thông qua các phép đo nhiễu xạ tia X, kính hiển vi điện tử quét (SEM). Khả năng quang xúc tác của vật liệu được khảo sát thông qua sự phân hủy của Rhodamine B (RhB). Phổ hấp thụ của cấu trúc dị thể ZnO thanh nano/CuO cho thấy cấu trúc có khả năng hấp thụ trong vùng tử ngoại đến khả kiến. Khả năng phân hủy RhB của cấu trúc dị thể ZnO thanh nano/CuO đạt tới 93% sau 2 giờ, tương ứng với cấu trúc dị thể p-Si/CuO/ZnO thanh nano đạt tới 90%. Sau 3 chu kì lặp lại, 2 mẫu dị thể trên đế thủy tinh và đế Si đều cho khả năng phân hủy RhB lên tới 70% sau 2 giờ.