Nhóm nghiên cứu – TS. Hà Mạnh Hùng - Trường Quốc tế - ĐHQGHN

Thông tin Nhóm nghiên cứu Máy nhận thức thông minh STT Các trường thông tin Tiếng việt Tiếng Anh 1 Tên nhóm nghiên cứu Máy nhận thức thông minh Cognitive Machine Intelligence – CoMI 2 Lĩnh vực nghiên cứu Tập trung vào nghiên cứu thử nghiệm các phương pháp công nghệ tiên tiến của trí tuệ nhân tạo trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khoa học dữ liệu, thiết kế thử nghiệm các phương pháp định tính trong lĩnh vực công nghệ tài chính và hệ thống quản lý.
Focuses on experimental research on advanced technological methods of artificial intelligence in computer vision, natural language processing, data science, experimental design of qualitative methods in the public sector financial technology and management systems.
3 Hướng nghiên cứu chính Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) (AI powered for Business Intelligence, AI-Driven Financial Services, Machine Learing, Computer Vision, Natural Language Processing, Edge AI) – Phân tích dữ liệu (Data Analytics): Áp dụng các mô hình học máy hiện đại, đặc biệt là học sâu vào phân tích và đưa ra dự đoán cho cơ sở dữ liệu truyền thống và xử lý truy vấn, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
Khai thác dữ liệu đề tiến hành nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng nhằm giải quyết các vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như sản xuất thông minh, nông nghiệp và chăm sóc sức khỏe.
– Công nghệ tài chính và hệ thống quản lý (Advanced Financial Technologies and Management Systems) (Social Media Analytics for FinTech & Services, Enhanced Financial Technology, Analytics for Digital Relationship Management): – Thiết kế chế tạo và chuyển giao công nghệ: Hơp tác với các phòng nghiên cứu và các doanh nghiệp nhằm thiết kế và chế tạo ứng dụng trong công nghiệp với quy mô nhỏ định hướng công nghệ 4.0. – Artificial Intelligence (AI powered for Business Intelligence, AI-Driven Financial Services, Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Edge AI) – Data Analytics: Apply modern machine learning models, especially deep learning, to analyze and make predictions for traditional databases and query processing, processing and analysis.
big data accumulation.
Data mining to conduct theoretical and applied research to solve problems in a variety of fields, such as smart manufacturing, agriculture, and healthcare.
– Financial technology and management systems (Advanced Financial Technologies and Management Systems) (Social Media Analytics for FinTech & Services, Enhanced Financial Technology, Analytics for Digital Relationship Management): – Design, manufacture and technology transfer: Cooperate with research laboratories and businesses to design and manufacture small-scale industrial applications oriented towards 4.0 technology.
4 Câu hỏi nghiên cứu + )Về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo: Có những tiến triển mới nào trong việc kết hợp thị giác máy tính với các lĩnh vực khác như học máy tăng cường để tạo ra các ứng dụng thông minh và hiệu quả hơn?
Liệu chúng ta có thể tạo ra một mô hình tính toán mô phỏng việc hiểu cảnh của con người, bao gồm ngữ cảnh, các hiện tượng bất thường và dự đoán trạng thái tương lai của các môi trường động +) Về lĩnh vực khoa học dữ liệu: Làm thế nào chúng ta có thể phát triển các mô hình học máy hiệu quả để dự đoán xu hướng và biến động trong dữ liệu lớn?
+) Về lĩnh vực thiết kế chế tạo và chuyển giao công nghệ:Việc thử nghiệm các giải thuật đã mô phỏng kiểm chứng vào thực tế giúp kiểm chứng chất lượng hệ thống, cải tiến các giải thuật tối ưu đã nghiên cứu trước khi đưa vào áp dụng thực tế, đồng thời tiến tới những chuyển giao trong thực tế?
+) Về lĩnh vực Công nghệ tài chính và hệ thống quản lý: Thiết kế chức năng giải pháp của AI có thể “bắt chước những kỹ năng gì ở con người?
cũng như cách chúng đang được ứng dụng trong lĩnh vực tài chính mà người dùng gặp phải?
+ )About the field of artificial intelligence: What new developments are there in combining computer vision with other fields like reinforcement learning to create smarter and more efficient applications?
Can we create a computational model that simulates human scene understanding, including context, unusual phenomena, and predicting the future state of dynamic environments?
+) Regarding the field of data science: How can we develop effective machine learning models to predict trends and fluctuations in big data?
+) Regarding the field of design, manufacturing and technology transfer: Testing simulated algorithms and verifying them in practice helps verify system quality and improve researched optimization algorithms before putting them into practice.
into practical application, and at the same time move towards practical transfers?
+) Regarding the field of Financial Technology and management systems: What skills can AI solution design “imitate in humans?
as well as how they are being applied in the financial field that users encounter?
5 Đề tài, dự án đã thực hiện 6 Đề tài, dự án đang thực hiện CS-2023-01 7 Các công bố 1. Duc-Chinh Nguyen, Manh-Hung Ha, Oscal Tzyh-Chiang Chen, and Manh-Tuan Do “RHM: Novel Graph Convolution Based on Non-Local Network for SQL Injection Identification, Proceeding of the IEEE SYMPOSIUM ON INDUSTRIAL ELECTRONICS & APPLICATIONS (ISIEA). 2. Manh-Hung Ha, Kim Dinh Thai, and Dang Cong Vinh, “Lightweight Rendezvous Model Based on Pruning and Knowledge Distillation for Action Triplet Recognition in Laparoscopic Surgery Videos, Proceeding of the International Conference on Intelligent Systems & Networks (ICISN). 3. Manh-Hung Ha, Tran Manh Tuan Kiet, “Convolutional Neural Network Based Attentive Model for Vehicle License Plate Identification, Proceeding of the International Conference on Intelligent Systems & Networks (ICISN). 4. Oscal T.-C. Chen, and Cheng-Hong Tsai, Manh-Hung Ha “Automatic Personality Recognition via XLNet with Refined Highway and Switching Module for Chatbot, Proceeding of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS-TopA) 5. Manh-Tuan Do, Thai Kim Dinh, Manh-Hung Ha, “An Effective Method for Detecting Personal Protective Equipment at Real Construction Sites using the Improved YOLOv5s with SIoU Loss Function, Proceeding of the International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF). 6. Manh-Tien Nguyen, Thai Dinh Kim, Manh-Hung Ha, Anh-Luyen Do, Lan-Anh Nguyen, Dieu-Linh Ngo, “Advanced Learning-Based Segmentation of Liver and Tumor 3D Images for Early Disease Diagnosis, Proceeding of the International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF). 7. Oscal T.-C. Chen, Yu-Wei Jhao, Chih-Yu Chung, and Yue-Han Li, Manh-Hung Ha, “Dual-Stream Deep Neural Network with Learnable Fusion Weights for 3D Object Detection and Recognition, Proceeding of the International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF). 8. Le Ba Tung Duong, Dinh Kim Thai, Ha Manh Hung, Pham Duc Anh, Dao Ngoc Nam and Tran Minh Canh, “High Accuracy Surgical Instrument Detection with YOLOv8 Model and Remote Monitoring, Proceeding of the Internatinal conference on power, energy, cybernetics (ICPEC2023) 9. Ha Manh Hung, Nguyen Duc Chinh, Kim Thai, Truong Cong Doan, Anh Long Quang Tran and Do Van Thoi, “Low-High Feature Based Local-Global Attention for Tracfic Police Action Identification Proceeding of the Internatinal conference on power, energy, cybernetics (ICPEC2023) 10. Manh Tien Nguyen, Lan Anh Nguyen, Anh Luyen Do, Dieu Linh Ngo, Thai Dinh Kim, Manh-Hung Ha, “Advanced Learning-Based Segmentation of Liver and Tumor 3D Images for Early Disease Diagnosis, In Procceding of international International Conference on Computing and Communication Technologies 11. Oscal T.-C. Chen, Yu-Wei Jhao, Chih-Yu Chung, and Yue-Han Li, Manh-Hung Ha, ‘’Dual-Stream Deep Neural Network with Learnable Fusion Weights for 3D Object Detection and Recognition,’’ In Procceding of international International Conference on Computing and Communication Technologies 12. Manh-Hung Ha, Minh-Huy Le, “Low-High Feature Based Local-Global Attention for Traffic Police Action Identification, In Procceding of international conference Asia Meeting on Environment and Electrical Engineering.
13. Kim, T. D., Do, D. M., Hoang, D., Pham, T. N., Manh-Hung Ha & Le, H. X. (2023). A Novel Separation Principle-Based Stabilization for 6-Dof Overhead Crane under Fault Injection Data Onslaught.
IEEE Access, (SCI, EI, Q1-R1) 14. Manh-Hung Ha*, Chen, O. T.-C. “Rectified Attention Gate Unit in Recurrent Neural Networks for Effective Attention Computation, In IEEE Statistical Signal Processing (SSP) 15. Manh-Tuan Do, Manh-Hung Ha*, Duc-Chinh Nguyen, Kim Thai and Quang-Huy Do, “Human Detection Based Yolo Backbones-Transformer in UAVs, In Procceding of International Conference on System Science and Engineering.
16. Manh-Hung Ha, Anh-Luyen Do, Oscal Tzyh-Chiang Chen, Cong-Doan Truong and Van-Tinh Nguyen “NDAU: Non-Local Dual Attention-Gated Unet for Brain Tumor Segmentation, In Procceding of International Conference on System Science and Engineering.
17. Dang, S.T. Dinh, X.M. Kim, T.D. Xuan, H.L. Manh-Hung Ha.
“Adaptive Backstepping Hierarchical Sliding Mode Control for 3-Wheeled Mobile Robots Based on RBF Neural Networks. Electronics 2023, 12, 2345(SCIE, Q2) https://doi.org/10.3390/electronics12112345 18. Binh Le, Thai Kim, Manh-Hung Ha and Anh Tran, “Robust Surgical Tool Detection in Laparoscopic Surgery Using YOLOv8 Model, International conference on system science and engineering (ICSSE). 19. Manh-Hung Ha, Pham, T. A., Thanh, D. T. & Luan, T. V. (2023). Attention correlated appearance and motion feature followed temporal learning for activity recognition (SCIE, Q2). International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 20. Tuan Kiet Tran Mach, Van Su Luong, Minh huy Le, Hong Ha Thi Vu, Manh-Hung Ha, Convolutional Neural Network on Microcontroller for People Counting Using UWB Radar, International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 2023 21. Nguyen Van Thien, Manh-Hung Ha, Letth, ntQuynh, Phương Pháp Cắt Tỉa Làm Nhẹ Mô Hình Rendezvous Ứng Dụng Nhận Diện Bộ Ba Hành Động Trong Video Phẫu Thuật Nội Soi, In the 26th vietnam conference of selected ict problems (VNICT2023), Vietnam 22. Manh-Hung Ha, Chen, O. T.-C. “Non-local based correlation spatial temporal feature for action recognition, In IEEE international conference on multimedia and expo (ICME), Rank-A, Taiwan, 2022 23. Manh-Hung Ha, Minh-Huy Le, Khoa Nguyen Dang, Dinh-Thai Kim, Van Luan Tran.
“Action Recognition of Traffic Police by Attentive for Self-Driving Vehicles, International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 2022 24. Van Luan Tran, Huei-Yung Lin and Manh-Hung Ha, “Semantic vehicle segmentation from aerial images using deep learning, International Conference on Advanced Technology and Sustainable Development (ICATSD), 2022 25. Tran Thi Van;
Nguyen Dang Khoa;
Ha Manh Hung;
Pham Duy Duong;
Le Minh Huy;
Pham Duc Dai, “A framework for simulation and testing of UAVs structure and algorithms, The International scientific conference on Applying new Technology in Green Buildings (ATiGB), 2022 26. Manh-Hung Ha, Tran Mach Tuan Kiet, Kim Dinh Thai, Le Xuan Hai, Pham Ngoc Thanh, “Convolutional Neural Network Based Attentive Model for Vehicle License Plate Identification, International Conference on Human-centered Artificial Intelligence (Computing4Human- Accepted), 2022 27. Anh Tran, Thai Kim, Manh-Hung Ha, Hai Le, Thanh Pham and Linh Nguyen, “Deep Neural network for Surgical-tools Detection in minimally invasive surgery, International Conference on Human-centered Artificial Intelligence (Computing4Human- Accepted), 2022 28. Nguyễn Văn Thiện, Đỗ Mạnh Tuấn, Kim Đình Thái, Lê Xuân Hải, Hà Mạnh Hùng, Phạm Ngọc Thành, Nguyễn Lê Hoàng, Đặng Hải Bình, “Phát hiện trang bị bảo hộ lao động cá nhân trong các công trường xây dựng dựa trên mạng nơ-ron học sâu YOLOv7, In the 25th vietnam conference of selected ict problems (VNICT2022), Vietnam 29. Manh-Hung Ha, Chen, O. T.-C. “Deep neural networks using residual fast-slow refined highway and global atomic spatial attention for action recognition and detection.
 IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3134694, 9, 164887–164902(SCI, EI, Q1-R1) 30. Manh-Hung Ha, and Oscal.
T.-C. Chen, “Deep Neural Networks Using Capsule Networks and Skeleton-Based Attentions for Action Recognition, IEEE Access, vol.
9, pp.
6164-6178, 2021. (SCI, EI, Q1). 31. Manh-Hung Ha, and Oscal.
T.-C. Chen, “Action recognition improved by correlations and attention of subjects and scene IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP, Rank_B), Germany, 2021 32. Manh-Hung Ha, Oanh, N. T. & Anh, P. T. (2021). Exploration of temporal network topologies in a recurrent neural network for activity recognition, In the 24th vietnam conference of selected ict problems (VNICT2021), Vietnam 33. Manh-Hung Ha, Pham, T.-A., Nguyen, V.-T. & Nong, V.-H. (2021). Mô hình học sâu nâng cao ứng dụng cho xe tự hành phát hiện đối tượng và nhận dạng hành động điều khiển của cảnh sát giao thông, In national conference on electronics, communications and information technology (REV-ECIT), Vietnam 34. Manh-Hung Ha & Chen, O. T.-C. Traffic police action recognition by local-global feature-based attention, In IEEE international conference on science, education, and viable engineering (ICSEVEN), Taiwan, 2021 35. O. T.-C. Chen, Manh-Hung Ha, and Y. L. Lee, “Computation-affordable recognition system for activity identification using a smart phone at home, in Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Rank-A, pp.
1-5, Italy, 2020 36. O. T.-C. Chen, Manh-Hung Ha, and W.-C. Lai, “Activity recognition of multiple subjects for homecare, in Proceedings of the 10th International Conference on Knowledge and Smart Technology, pp.
242–247, Thailan, 2018. 37. O. T.-C. Chen, C.-H. Tsai, Manh-Hung Ha, and W.-C. Lai, “Activity recognition using a panoramic camera for homecare.
 in Proceedings of 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, Rank_B, pp.
1-6, Italy, 2017. 8 Các thành viên 8.1 Trưởng nhóm Trưởng nhóm Họ và tên: Hà Mạnh Hùng – Đơn vị (Affiliation): Khoa Các Khoa Học Ứng Dụng – Lĩnh vực nghiên cứu: Image Processing, Computer Vision, NLP, SSP (Disciplines) – Hướng nghiên cứu (Expertise): Thay thế dữ liệu, Khai phá dữ liệu – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS (tổng số bài báo) >35 – Các tạp chí hàng đầu: IEEE Access, IEEE ISCAS, IEEE AVSS, IEEE VCIP, IEEE ICME. Anh ấy đã nhận bằng Thạc sỹ Công nghệ Thông tin Truyền thông của Đại học Paris 13, Pháp và bằng Tiến sĩ.
tốt nghiệp Khoa Kỹ thuật Điện, Đại học Quốc gia Chung Cheng, Đài Loan năm 2014 và 2021. Từ tháng 7 năm 2022, ông là Giảng viên Khoa Các Khoa học ứng dụng, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội.
, Việt Nam.
Mối quan tâm nghiên cứu chính của ông bao gồm phân tích đa phương tiện/hình ảnh/video, thị giác máy tính, xử lý tín hiệu giọng nói và học máy.
Leader – Name: Dr.
Manh-Hung Ha – Affiliation: Applied Science of Faculty, VNU-IS – Research areas: Image Processing, Computer Vision, NLP, SSP – Research directions: Data representation, Data mining – Articles in ISI/SCOPUS database (total number of articles): >35 – Top journals: IEEE Access, IEEE ISCAS, IEEE AVSS, IEEE VCIP, IEEE ICME. He received the M.S. degrees in Information Communication Technology from University of Paris 13, France, and the Ph.D. degree with the Department of Electrical Engineering, National Chung Cheng University, Taiwan in 2014 and 2021, respectively.
He was Lecturer with the Faculty of Electrical Engineering, Phenikaa University, Hanoi, Viet Nam, from September 2021 to July 2022. Since July 2022, he has been a Lecturer with the Faculty of Applied Science, International School, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam.
His major research interests include multimedia/image/video analytics, computer vision, speech signal processing, and machine learning.
8.2 Thành viên: Họ và tên: Trương Công Đoàn – Đơn vị (Affiliation): Khoa Các Khoa Học Ứng Dụng – Lĩnh vực nghiên cứu: Image Processing, Computer Vision, NLP, SSP (Disciplines) – Hướng nghiên cứu (Expertise): Thay thế dữ liệu, Khai phá dữ liệu – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS (tổng số bài báo) >30 – Các tạp chí hàng đầu: Giảng viên, Trưởng ngành Hệ thống thông tin quản lý, Trường Quốc tế, ĐHQGHN. 30 bài báo đăng trên các tap chí, hội nghị SCIE/SCOPUS Thành viên: Họ và tên: Lê Xuân Hải – Đơn vị (Affiliation): Khoa Các Khoa Học Ứng Dụng, – Lĩnh vực nghiên cứu: (Disciplines) – Hướng nghiên cứu (Expertise): – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS (tổng số bài báo) >50 – Các tạp chí hàng đầu: Giảng viên, Trưởng ngành Tự động hóa và Tin học, và Kỹ thuật công nghiệp và Logistic 45 bài báo khoa học đã xuất bản: trong đó có 11 bài báo đăng trên các tap chí SCIE/SCOPUS, 12 bài báo, báo cáo trên tạp chí quốc tế và kỷ yếu hội nghị hội thảo quốc tế, 12 bài báo, báo cáo trên tạp chí, hội nghị , hội thảo trong nước.
Chủ trì 1 đề tài NCKH cấp bộ, tham gia nhiều đề tài cấp cơ sở.
He received the M.Sc.
and Ph.D. degrees in control and automation from the Hanoi University of Science and Technology, in 2011 and 2019, respectively.
He is currently a Lecturer with the International School, Vietnam National University, Hanoi.
His research interests include deep learning and applying intelligent control in under-actuated systems for robots, overhead cranes, ships, UAVs, and self-balancing cars.
He can be contacted at email: hailx@vnu.edu.vn.
Thành viên: Họ và tên: Kim Dinh Thai – Đơn vị (Affiliation): Khoa Các Khoa Học Ứng Dụng, – Lĩnh vực nghiên cứu: (Disciplines) – Hướng nghiên cứu (Expertise): – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS (tổng số bài báo) >50 Giảng viên, Trưởng ngành CNTT ứng dụng, Trường Quốc tế, ĐHQGHN. Tác giả của trên 25 bài báo uy tín, trong đó có 11 bài báo tạp chí thuộc ISI/Scopus (1 bài Q1, 8 bài Q2, 2 bài Q3), 11 bài báo hội thảo quốc tế và 03 bài báo hội thảo quốc gia và một số bài báo khác.
Đã từng chủ nhiệm 02 đề tài NCKH cấp cơ sở, thành viên chính của 01 đề tài của bộ KHCN Đài Loan, và tham gia 02 đề tài NCKH cấp cơ sở.
Đã từng là phản biện cho nhiều tạp chí khoa học ISI/Scopus từ Q2 trở lên, và session chair cho một số hội thảo quốc tế.
Thành viên: Họ và tên: Phạm Ngọc Thành – Đơn vị (Affiliation): Khoa Các Khoa Học Ứng Dụng, He received the B.Eng.
, degree from the Hanoi University of Science and Technology, Hanoi, Vietnam, in 2009, and the M.Eng.
, and Ph.D. degrees from Deakin University, Geelong, Victoria, Australia, in 2013 and 2017, respectively, where he is currently working with the School of Engineering, Deakin University until 2021. Currently, he is a Lecturer with the International School, Vietnam National University, Hanoi.
His research activities include advanced control and reinforcement learning, cyber security and detection, smart grid technology, and intelligent systems, machine learning.
He can be contacted at email: pnthanh@vnu.edu.vn.
Pham Ngoc Thanh received the B.Eng.
, degree from the Hanoi University of Science and Technology, Hanoi, Vietnam, in 2009, and the M.Eng.
, and Ph.D. degrees from Deakin University, Geelong, Victoria, Australia, in 2013 and 2017, respectively, where he is currently working with the School of Engineering, Deakin University until 2021. Currently, he is a Lecturer with the International School, Vietnam National University, Hanoi.
His research activities include advanced control and reinforcement learning, cyber security and detection, smart grid technology, and intelligent systems, machine learning.
He can be contacted at email: pnthanh@vnu.edu.vn.
Thành viên: Họ và tên: Phạm Thế Anh He obtained a master’s degree in information technology from the University of Limoges, France in 2016. After that, he carried out a Ph.D. thesis in the IRISA/INRIA laboratory from 2016 to 2019 and got a Ph.D. in computer science from the École normale supérieure de Rennes, France, in 2019. He was a postdoctoral researcher at the GSSI Institute, Italy, and the German Aerospace Center (DLR), Germany, in 2020 and 2021 respectively.
He is currently a formal methods developer at Prover Technology AB, Sweden.
His research theme concerns machine learning, computer vision, the specification, verification of concurrent and interlocking systems.
Member: Full Name: Phạm Thế Anh He obtained a master’s degree in information technology from the University of Limoges, France in 2016. After that, he carried out a Ph.D. thesis in the IRISA/INRIA laboratory from 2016 to 2019 and got a Ph.D. in computer science from the École normale supérieure de Rennes, France, in 2019. He was a postdoctoral researcher at the GSSI Institute, Italy, and the German Aerospace Center (DLR), Germany, in 2020 and 2021 respectively.
He is currently a formal methods developer at Prover Technology AB, Sweden.
His research theme concerns machine learning, computer vision, the specification, verification of concurrent and interlocking systems.
Thành viên: Họ và tên: Phạm Đình Tân – Đơn vị (Affiliation): Khoa Các Khoa Học Ứng Dụng, – Lĩnh vực nghiên cứu: (Disciplines) – Hướng nghiên cứu (Expertise): – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS (tổng số bài báo) >50 – Các tạp chí hàng đầu: Tác giả của 15 bài báo khoa học quốc tế và nhiều đề tài NCKH các cấp.
Nguyễn Đức Chinh He received the Degree of Engineer from the School of Information and Communications Technology at Hanoi University of Science and Technology, Vietnam in 2019. Since graduation, he has worked as a Web Development Engineer at Temona Inc, Tokyo, Japan.
Currently, Duc-Chinh is pursuing a Master’s degree in Master of Informatics and Computer Engineering (MICE) at the International School, Vietnam National University, Hanoi.
His research interests focus on computer vision, machine learning, and deep learning, particularly in graph-related architectures.
He can be contacted at email: 22075057@vnu.edu.vn.
Nguyen Duc Chinh received the Degree of Engineer from the School of Information and Communications Technology at Hanoi University of Science and Technology, Vietnam in 2019. Since graduation, he has worked as a Web Development Engineer at Temona Inc, Tokyo, Japan.
Currently, Duc-Chinh is pursuing a Master’s degree in Master of Informatics and Computer Engineering (MICE) at the International School, Vietnam National University, Hanoi.
His research interests focus on computer vision, machine learning, and deep learning, particularly in graph-related architectures.
He can be contacted at email: 22075057@vnu.edu.vn.
Do Manh Tuan He holds a Bachelor’s degree in Electronics from the University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam, awarded in 2023. Following his graduation, he assumed the role of an Assistant Lecturer at the Faculty of Applied Science, International School, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam.
His research interests primarily focus on deep learning, with a specific emphasis on one-stage object detection models such as YOLO. He can be contacted at email: 19021129@vnu.edu.vn.
Do Manh Tuan holds a Bachelor’s degree in Electronics from the University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam, awarded in 2023. Following his graduation, he assumed the role of an Assistant Lecturer at the Faculty of Applied Science, International School, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam.
His research interests primarily focus on deep learning, with a specific emphasis on one-stage object detection models such as YOLO. He can be contacted at email: 19021129@vnu.edu.vn.
GS. TS Oscal T C Chen, Tác giả của 200 bài SCI/ SCOPUS, 38 Pattern US, Taiwan, Top 2% các nhà khoa học -Top 2% Scientists (Career Impact) 1960-2023 Tác giả của 200 bài SCI/ SCOPUS, 38 Pattern US, Taiwan, Top 2% các nhà khoa học -Top 2% Scientists (Career Impact) 1960-2023 8.3 Thành viên: Họ và tên: Lê Minh Huy – Đơn vị (Affiliation): Khoa Điện Điện Tử, Đại Học Phenikaa Minhhuy Le received the bachelor’s degree in mechatronics engineering from the Ha Noi University of Science and Technology, Hanoi, Viet Nam, in 2009, and the master‘s and Ph.D. degree in control and instrumentation engineering from Chosun University, Gwangju, South Korea, in 2011 and 2014, respectively.
,He’s currently a Lecturer with the Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Phenikaa University, Hanoi, Vietnam.
His research interests include magnetic sensors, nondestructive testing, UWB radar, and AI. Thành viên: Họ và tên: Lê Minh Huy – Đơn vị (Affiliation): Khoa Điện Điện Tử, Đại Học Phenikaa Minhhuy Le received the bachelor’s degree in mechatronics engineering from the Ha Noi University of Science and Technology, Hanoi, Viet Nam, in 2009, and the master‘s and Ph.D. degree in control and instrumentation engineering from Chosun University, Gwangju, South Korea, in 2011 and 2014, respectively.
,He’s currently a Lecturer with the Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Phenikaa University, Hanoi, Vietnam.
His research interests include magnetic sensors, nondestructive testing, UWB radar, and AI. 8.4 Dao Thi Thanh received her M.S. degree in Department of Computer Science and Information Engineering at the National Chung Cheng University, Taiwan in 2017. She is currently a lecture in the Department of Software Engineering at the FPT Univesity (FPT), Ha Noi – VietNam.
She is also a PhD candidate in the Department of Computer Science and Information Engineering, National Chung Cheng University, Taiwan.
Her main research interests include, deep learning, IoT, computer vision, and embedeed system design.
Dao Thi Thanh received her M.S. degree in Department of Computer Science and Information Engineering at the National Chung Cheng University, Taiwan in 2017. She is currently a lecture in the Department of Software Engineering at the FPT Univesity (FPT), Ha Noi – VietNam.
She is also a PhD candidate in the Department of Computer Science and Information Engineering, National Chung Cheng University, Taiwan.
Her main research interests include, deep learning, IoT, computer vision, and embedeed system design.
8.5 Van Luan Tran received the M.A. degree in Electronic Engineering from University of Technology and Education in HCM city, Vietnam, and the Ph.D. degree in electrical engineering from National Chung Cheng University, Chiayi, Taiwan.
In 2021, he joined the School of Engineering, Eastern International University, Viet Nam, as a lecturer.
His research interests include robotics, computer vision, and deep learning.
Van Luan Tran received the M.A. degree in Electronic Engineering from University of Technology and Education in HCM city, Vietnam, and the Ph.D. degree in electrical engineering from National Chung Cheng University, Chiayi, Taiwan.
In 2021, he joined the School of Engineering, Eastern International University, Viet Nam, as a lecturer.
His research interests include robotics, computer vision, and deep learning.
Thông tin liên hệ Thông tin liên hệ: Khoa Các khoa học ứng dụng TS. Hà Mạnh Hùng Email: hunghm@vnuis.edu.vn Contact Info: Faculty of Applied Sciences Dr.
Ha Manh Hung Email: hunghm@vnuis.edu.vn