CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Công Nghệ Thông Tin
21 Sự ảnh hưởng của Chat GPT đến giáo dục đại học ở Việt Nam hiện nay / Ngô Minh Thuận // .- 2023 .- Số 648 - Tháng 12 .- Tr. 7-9 .- 004
Trong thời gian vừa qua, Chat GPT là từ khóa công nghệ được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay, Chat GPT khác gì với công cụ tìm kiếm Google, trợ lý ảo Siri của Apple. Ở Việt Nam, Chat GPT đã và đang ảnh hưởng cả tích cực và tiêu cực đến công tác giáo dục đại học. Vì vậy, nghiên cứu Chat GPT góp phần phát huy những mặt tích cực; đồng thời khắc phục những ảnh hưởng tiêu cực đến công tác giáo dục đại học ở Việt Nam hiện nay.
22 Tạo dựng nền tảng số cho thành phố thông minh và quản trị thông tin vòng đời dự án / Min Shih, Hoàng Anh Tuấn // .- 2023 .- Số 341 - Tháng 10 .- Tr. 130-133 .- 004
Bằng cách xây dựng các tiêu chuẩn, đề cao sự phối hợp và chia sẻ tầm nhìn, các thành phố có thể tạo ra một môi trường, trong đó các tòa nhà thông minh có thể tích hợp thông suốt và đóng góp vào sự phát triển chung của một thành phố thông minh.
23 So sánh một số vấn đề môi trường giữa mô hình nuôi tôm siêu thâm canh và thâm canh–bán thâm canh trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu / Nguyễn Ngọc An, Trương Võ Anh Dũng, Giảng Duy Tân, Nguyễn Thị Diệu Hạnh, Phạm Tấn Việt // .- 2023 .- Số 62 - Tháng 02 .- Tr. 94-102 .- 363
Hoạt động nuôi tôm siêu thâm canh (STC) ngày càng mở rộng trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu, một trong những thủ phủ của ngành nuôi tôm cả nước, dẫn đến quá trình chuyển đổi giữa các mô hình nuôi tôm thâm canh – bán thâm canh (TC-BTC) sang STC. Đây là các mô hình nuôi tôm nước mặn, lợ có ảnh hưởng chính đến môi trường nước tỉnh Bạc Liêu. Mục tiêu của bài báo này là: Đánh giá so sánh chất lượng môi trường nước thải và bùn thải phát sinh giữa mô hình tôm nuôi STC và TC-BTC trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu và công tác quản lý môi trường của hai mô hình dựa trên kết quả lấy mẫu phân tích tại 120 cơ sở (STC: 60; TC-BTC: 60) và kết hợp khảo sát, thu thập thông tin bằng phiếu điều tra tại 286 cơ sở/hộ nuôi tôm trên địa bàn 5 huyện, thị xã, thành phố của tỉnh Bạc Liêu. Kết quả cho thấy: (1) Nồng độ các thông số chất lượng nước thải ở ao nuôi tôm mô hình TC-BTC cao hơn so với mô hình STC. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p <0,05) giữa 2 mô hình được biểu thị ở thông số pH và TSS; (2) Sự tích luỹ vật chất hữu cơ và vô cơ trong bùn thải ao nuôi STC ở các thông số T-N, T-P, TOC cao hơn so với ao nuôi TC-BTC, thể hiện ở giá trị phân vị thứ 75, nhưng không nhiều và không có ý nghĩa thống kê (p >0,05). Khác biệt có ý nghĩa thống kê ở hai mô hình được biểu hiện ở các chỉ tiêu Độ mặn và As; và (3) Về quản lý môi trường nước ao nuôi có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê (p <0,05) giữa 2 mô hình, trong đó tỷ lệ hộ có xy phông đáy ao, tỷ lệ hộ có biện pháp xử lý nước thải ao nuôi và tuần hoàn tái sử dụng nước ao nuôi tại mô hình nuôi STC cao hơn hẳn mô hình TC-BTC. Do đó, xu hướng chuyển đổi từ mô hình nuôi tôm TC-BTC sang mô hình STC áp dụng công nghệ cao cần được khuyến khích phát triển trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu trên cơ sở phát triển bền vững giữa lợi ích kinh tế và môi trường.
24 Giải pháp thu thập và phân tích logs tập trung của ngành Tài nguyên và Môi trường / Bùi Công Thịnh, Trần Thị Mai Thu, Nguyễn Văn Hiệu // .- 2023 .- Số 20 - Tháng 10 .- Tr. 45-47 .- 004
Nhật ký (logs) là bản ghi các sự kiện xảy ra trong hệ thống và mạng của tổ chức. Nhật ký chứa các mục, mỗi mục chứa thông tin liên quan đến một sự kiện xảy ra trong hệ thống phần mềm hoặc mạng. Nhật ký được sử dụng để phân tích, phát hiện các hành vi bất thường, đưa ra cảnh báo kịp thời, cung cấp dữ liệu hữu ích để điều tra các hoạt động tấn công mạng và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.
25 Xây dựng kiến trúc dữ liệu lớn cho chuyển đổi số ngành Tài nguyên và Môi trường / Trần Trung Hùng // .- 2023 .- Số 20 - Tháng 10 .- Tr. 48-50 .- 004
Vai trò nền tảng dữ liệu lớn trong chuyển đổi số ngành Tài nguyên và Môi trường; Tham khảo tài liệu chuẩn hóa về kiến trúc dữ liệu lớn; Đề xuất kiến trúc nền tảng dữ liệu lớn cho chuyển đổi số ngành Tài nguyên và Môi trường; Mô hình tổ chức dữ liệu.
26 Mô hình, giải pháp xây dựng điện toán đám mây cho chuyển đổi số ngành Tài nguyên và Môi trường đến năm 2030 / Trần Minh Thắng, Nguyễn Huyền Quang // .- 2023 .- Số 21 (419) - Tháng 11 .- Tr. 47-49 .- 004
Nghiên cứu và đánh giá về: Nhiệm vụ trọng tâm về phát triển hạ tầng số và bảo đảm an toàn thông tin; hiện trạng và nhu cầu đối với hạ tầng số tại các Trung tâm dữ liệu của Bộ Tài nguyên & Môi trường; đề xuất mô hình, giải pháp xây dựng hạ tầng số dựa trên công nghệ điện toán đám mây phù hợp với chuyển đổi số ngành Tài nguyên và Môi trường; kết quả triển khai thử nghiệm đám mây riêng trên nền tảng mã mở - OpenStack.
27 Xây dựng phần mềm quản lý hạ tầng điện toán đám mây ngành Tài nguyên và Môi trường / Trần Minh Thắng, Bùi Văn Sinh // .- 2023 .- Số 21 (419) - Tháng 11 .- Tr. 50-52 .- 004
Nghiên cứu và đánh giá về: Hiện trạng và nhu cầu về quản lý hạ tầng điện toán đám mây của ngành Tài nguyên và Môi trường; Yêu cầu các tính năng đối với phần mềm quản lý hạ tầng điện toán đám mây; Kết quả xây dựng, triển khai phần mềm hạ tầng điện toán đám mây.
28 Phân tích logs ứng dụng học máy hỗ trợ giám sát an toàn thông tin ngành Tài nguyên và Môi trường / Bùi Công Thịnh, Nguyễn Văn Hiệu, Lê Huy Toàn // .- 2023 .- Số 21 (419) - Tháng 11 .- Tr. 53-55 .- 004
Đề xuất và thử nghiệm bài toán phát hiện bất thường dựa trên tần suất logs, áp dụng mô hình học máy chuỗi thời gian để học được quy luật logs của từng thiết bị, từ đó phát hiện ra bất thường nếu thiết bị có số lượng log vượt quá ngưỡng an toàn dự đoán.
29 Sử dụng kiểm định giả thuyết Bayes và Neymanpearson cho bộ tự mã hóa để phát hiện bất thường trong an ninh mạng / Nguyễn Văn Anh Tuấn, Đinh Hoàng Hải Đăng, Trần Nam Bá, Nguyễn Thị Thanh Hòa, Trịnh Thị Bảo Bảo // .- 2023 .- Số 61 - Tháng 01 .- Tr. 46-58 .- 005
Bộ tự mã hóa là một mô hình học không giám sát trong đó các tham số được điều chỉnh để vector đầu ra gần giống nhất với vector đầu vào. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng bộ tự mã hóa để phát hiện các kết nối bất thường trong mạng Internet. Mức lỗi tái tạo khi sử dụng bộ tự mã hoá sẽ được sử dụng để phân lớp kết nối thành kết nối bình thường và kết nối bất thường. Chúng tôi trình bày ba phương pháp phân lớp độ lỗi tái tạo: phân lớp sử dụng một ngưỡng cho trước, phân lớp theo kiểm định giả thuyết Bayes và phân lớp theo kiểm định giả thuyết Neyman-Pearson. Độ chính xác trung bình đạt được trên ba phương pháp là 96.65 ± 0.98% trên bộ dữ liệu NSL KDD.
30 Xây dựng hệ thống tích hợp liên tục nội bộ sử dụng công cụ nguồn mở Jenkins và Gitlab / Nguyễn Kim Tuấn, Nguyễn Trí Tâm, Trần Hữu Minh Đăng, Hoàng Phi Cường // .- 2023 .- Số 03 (58) - Tháng 6 .- Tr. 12-22 .- 004
Đề xuất và triển khai một hệ thống “tích hợp liên tục” nội bộ, dựa trên hai công cụ mã nguồn mở Jenkins và Gitlab, có tính đến yếu tố đảm bảo an toàn cho các máy chủ trong hệ thống.