Khoa Công nghệ thông tin: 28 công trình khoa học được khen thưởng tại lễ trao giải sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2023 - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN - Univeristy of Engineering and Technology

Khoa Công nghệ thông tin: 28 công trình khoa học được khen thưởng tại lễ trao giải sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2023 Ngày 05/04/2023, Khoa Công nghệ thông tin (Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội) đã tổ chức Lễ tổng kết và trao giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2023 tại nhà E3. Tham dự lễ trao thưởng về phía Trường ĐH Công nghệ có TS. Nguyễn Ngọc An – Phó Trưởng phòng KHCN&HTPT, PGS.TS. Lê Sỹ Vinh – Chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin cùng đại diện lãnh đạo Ban Chủ nhiệm, giảng viên Khoa. Đồng hành cùng lễ trao giải thưởng có các đại diện doanh nghiệp, bà Đặng Thị Phương Loan – Giám đốc vận hành Công ty Misa; ông Nguyễn Anh Tuấn – Quản lý tuyển dụng, Ban Tổ chức nhân lực Tập đoàn công nghiệp viễn thông quân đội Viettel; bà Trần Việt Hà – Phó phòng Hành chính nhân sự Công ty Toshiba; bà Hương Lê – Managing Director của Công ty Scandinavian Software Park. Lễ trao thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học của Khoa Công nghệ thông tin (CNTT) nhằm khuyến khích sinh viên tích cực tham gia hoạt động nghiên cứu khoa học, ghi nhận việc hướng dẫn nghiên cứu của các giảng viên. Đây cũng là giải pháp thúc đẩy mạnh mẽ hơn nữa các hoạt động nghiên cứu khoa học trong sinh viên Trường, đào tạo nên các nhà nghiên cứu trẻ, giúp sinh viên ứng dụng nhuần nhuyễn tri thức khoa học vào giải quyết các vấn đề của cuộc sống. Khẳng định Khoa CNTT nói riêng và Trường ĐH Công nghệ nói chung luôn quan tâm xây dựng môi trường học thuật, nghiên cứu khoa học, PGS.TS. Lê Sỹ Vinh – Chủ nhiệm Khoa CNTT khẳng định: “Trải qua quá trình học tập và rèn luyện tại Khoa, những sinh viên được khen thưởng và tham gia nghiên cứu khoa học là một trong những sinh viên xuất sắc trong quá trình nghiên cứu. Năm nay, hội đồng đánh giá nhận định các công trình nghiên cứu khoa học đều vượt trội so với những năm trước về chất lượng và số lượng đề tài. Từ khi thành lập cho đến nay, Khoa luôn phát huy thế mạnh với sự gắn kết cùng các doanh nghiệp trong nhiều hoạt động đào tạo, tuyển dụng và nghiên cứu”. Cuối cùng, PGS gửi lời cảm ơn sự đồng hành của doanh nghiệp trong hoạt động đào tạo, nghiên cứu của Khoa và hi vọng Khoa sẽ tiếp tục nhận được sự hỗ trợ của các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác. PGS.TS. Lê Sỹ Vinh phát biểu tại buổi lễ Năm 2023, hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học của Khoa CNTT có sự tham gia của 28 nhóm với 78 sinh viên. Sau quá trình đánh giá các công trình, hội đồng đã lựa chọn và khen thưởng cho 06 nhóm đạt giải Nhất, 07 nhóm đạt giải Nhì, 09 nhóm đạt giải Ba, 06 nhóm đạt giải Khuyến khích. Với mục tiêu đưa những đề tài nghiên cứu khoa học của sinh viên, giảng viên Khoa CNTT ứng dụng vào thực tiễn phát triển kinh tế – xã hội, trong nhiều năm qua các doanh nghiệp luôn đồng hành cùng với Khoa trong hoạt động nghiên cứu. Dựa trên mối quan hệ hợp tác giữa Công ty Toshiba và Trường ĐH Công nghệ, bà Trần Việt Hà – Phó phòng Hành chính nhân sự nhấn mạnh: “Dựa trên sự hợp tác lâu năm và phòng thí nghiệm Toshiba- UET đặt tại Trường ĐH Công nghệ, hai bên hiện nay đang có một số công trình nghiên cứu về kỹ thuật test. Vì vậy, Toshiba quan tâm đến những gì sinh viên làm được. Ngoài mục đích tuyển dụng còn là phát triển xã hội”. Bà Trần Việt Hà – Phó phòng Hành chính nhân sự Công ty Toshiba phát biểu tại buổi lễ Là một trong những doanh nghiệp hợp tác với Khoa và Nhà trường ở nhiều hoạt động đào tạo và tuyển dụng, bà Đặng Thị Phương Loan – Giám đốc vận hành Công ty Misa khẳng định: “Hoạt động sinh viên nghiên cứu khoa học có ý nghĩa đặc biệt đối với sinh viên. Hoạt động này không chỉ giúp sinh viên tiếp cận, nghiên cứu sâu hơn về lĩnh vực yêu thích, mà quá trình này còn tạo cơ hội giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng tự nghiên cứu, làm việc nhóm…”. Bà Phương Loan mong muốn trong thời gian tới, Công ty sẽ tiếp tục đồng hành và tham gia nhiều hoạt động nghiên cứu ý nghĩa hơn nữa do Trường tổ chức, đặc biệt là việc kết hợp cùng Nhà trường đưa các công trình nghiên cứu ứng dụng thực tiễn. Bà Đặng Thị Phương Loan – Giám đốc vận hành Công ty Misa phát biểu tại buổi lễ Đồng quan điểm, bà Hương Lê – Managing Director của Công ty Scandinavian Software Park chia sẻ: “Nghiên cứu khoa học là một quá trình lâu dài không ngừng cải tiến, và tôi hi vọng các em sinh viên sẽ tìm kiếm, giữ vững được đam mê với nhiệt huyết trong nghiên cứu khoa học. Từ đó, chính các em cùng những công trình khoa học sẽ góp phần đưa vị thế và giá trị Việt Nam tiến vào thị trường quốc tế”. Bà Hương Lê – Managing Director của Công ty Scandinavian Software Park phát biểu tại buổi lễ Một số hình ảnh tại buổi lễ: TS. Nguyễn Ngọc An – Phó Trưởng phòng KHCN&HTPT trao giải Nhất sinh viên Nguyễn Tấn Minh (K65) Bà Đặng Thị Phương Loan – Giám đốc vận hành Công ty Misa trao giải Nhất cho đại diện nhóm sinh viên K65 gồm Nguyễn Hoàng Trung, Nguyễn Thái Bình Ông Nguyễn Anh Tuấn – Quản lý tuyển dụng, Ban Tổ chức nhân lực Tập đoàn công nghiệp viễn thông quân đội Viettel trao giải Nhất cho nhóm sinh viên K66 gồm Huỳnh Tiến Dũng, Vũ Quốc Tuấn, Nguyễn Việt Dũng Bà Hương Lê – Managing Director của Công ty Scandinavian Software Park trao giải Nhất cho nhóm sinh viên K64, K65 gồm Đỗ Minh Hiếu, Nguyễn Vũ Bình Dương và Nguyễn Thị Hường Bà Trần Việt Hà – Phó phòng Hành chính nhân sự Công ty Toshiba trao giải Nhất cho đại diện nhóm sinh viên K64 gồm Nguyễn Đức Anh, Nguyễn Trọng Đạt và Lã Quốc Anh PGS.TS. Lê Sỹ Vinh – Chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin trao giải Nhất cho sinh viên K64 Phạm Ngọc Ánh PGS.TS. Phạm Ngọc Hùng – Phó Chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin trao giải cho các nhóm đạt giải Nhì sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Khoa năm 2023 TS. Dương Lê Minh – Phó Chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin trao giải cho các nhóm đạt giải Ba sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Khoa năm 2023 TS. Võ Đình Hiếu – Phó Chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin trao giải cho các nhóm đạt giải Khuyến khích sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Khoa năm 2023 06 đề tài đạt giải Nhất Giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Khoa năm 2023: 1. Retrieving legal document and extracting answer with BERT-based model của sinh viên Nguyễn Tấn Minh (K65), dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Phan Xuân Hiếu và ThS. Vương Thị Hải Yến. Công trình tập trung vào các giải pháp để tài liệu hóa các tasks liên quan đến việc truy hồi thông tin và trả lời câu hỏi trong khuôn khổ cuộc thi Automated legal Question Answering Competition năm 2022. 2. Hybrid medthod with Text Correlation and generative models for Vietnamese multi-document summarization của nhóm sinh viên K65 gồm Nguyễn Hoàng Trung, Nguyễn Thái Bình, dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Hà Thanh và ThS. Vương Thị Hải Yến. Công trình đề xuất giải pháp để tóm tắt các đa tài liệu cho ngôn ngữ tiếng Việt. Giải pháp đã xuất sắc giành giải Nhất trong hạng mục Abmusu Tasks – Vietnamese abstractive multi-document summarization được tổ chức bởi VLSP workshop vào năm 2022. 3. Combining multiple tree rearrangement operators for efficent parsimony inference using reinforcement learning approach của nhóm sinh viên K66 gồm Huỳnh Tiến Dũng, Vũ Quốc Tuấn, Nguyễn Việt Dũng, dưới sự hướng dẫn của TS. Hoàng Thị Điệp. Trong nghiên cứu này, nhóm sinh viên đã đề xuất bổ sung phép biến đổi tree bisection and reconnection (TBR) vào MPBoot nhằm cải thiện hiệu năng lấy mẫu trong không gian tìm kiếm và đề xuất thuật toán MPBoot-TBR. 4. Cải tiến hiệu năng cho quá trình kiểm thư tự động các dự án C/C++ của nhóm sinh viên K64, K65 gồm Đỗ Minh Hiếu, Nguyễn Vũ Bình Dương và Nguyễn Thị Hường, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Phạm Ngọc Hùng. Công trình tập trung đề xuất một phương pháp tối ưu hiệu năng hoạt động của một số phương pháp sinh và thực thi dữ liệu kiểm thử tự động phổ biến hiện nay. Phương pháp được đặt tên là ITP áp dụng hướng tiếp cận kiểm thử Concolic kết hợp với điểm cải tiến nhằm tối ưu hiệu năng của quá trình thực thi dữ liệu. Ý tưởng chính của phương pháp là tối ưu việc biên dịch mã nguồn một lần duy nhất thay vì nhiều lần như các phương pháp truyền thống. 5. Ensembling Novel Adaptive Loss Functions in Parallel for Face-based Authentication của nhóm sinh viên K64 gồm Nguyễn Đức Anh, Nguyễn Trọng Đạt và Lã Quốc Anh, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Ngọc Hóa. Trong công trình, nhóm sinh viên đề xuất một phương pháp EnsFace nhằm kế thừa tất cả các ưu điểm của Deep Convolution Neural Networks mới có hàm mất mát thích ứng như MagFace, ElaticFace và AdaFace, từ đó không những cải thiện độ chính xác mà còn làm giảm thời gian khớp. 6. Phương pháp tối ưu CNF encoding cho bài toán Numberlink của sinh viên K64 Phạm Ngọc Ánh, dưới sự hướng dẫn của TS. Tô Văn Khánh. Numberlink là một trò chơi logic của người Nhật. Trên thế giới đã xuất hiện khá nhiều phương pháp giải quyết bài toán bằng SAT Encoding hoặc không phải SAT Encoding. Trên cơ sở đó, công trình bổ sung thêm các luật để giảm thiểu thời gian giải thông qua năm phương pháp SAT Encoding: Binomial Encoding, Binary Encoding, Sequential Encounter Encoding, Commander Encoding và Product Encoding. Sau đó tiến hành thực nghiệm và so sánh kế quả với các phương pháp được đề xuất trước đó. (UET-News) Bởi Tuyết Nga | 05/04/2023 | Sinh viên NCKH . Tin Nghiên Cứu . Tin Tổng Hợp | Tags: khoa công nghệ nông nghiệp, nghiên cứu khoa học, sinh viên nghiên cứu 1937 Views Tuyết Nga Trước UET - Môi trường “vun đắp” ước mơ nghiên cứu và nâng tầm sự nghiệp cho học viên cao học Sau Tăng cường hợp tác với phái đoàn đến từ Liên bang Nga trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo