CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Công Nghệ Thông Tin
1 Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python / Hoang Nhat Duc, Tran Xuan Linh, Tran Van Duc // .- 2022 .- Số 01(50) .- P. 3-7 .- 005
This study utilizes Particle Swarm Optimization (PSO) and Deb’s feasibility rules to construct a method for constrained optimization named as frPSO. PSO is a capable swarm intelligence based metaheuristic and Deb’s feasibility rules is an effective constraint-handling method. This integrated tool is developed in Python. frPSO has been tested with three basic constrained optimization problems.
2 Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam // .- 2022 .- Số 03(52) .- P. 34-40 .- 005
This research work aims at implementing a swarm intelligence based approach for solving complex constrained optimization tasks. The ε Particle Swarm Optimization (ε PSO) is selected as the employed global optimizer. This optimization method is developed in Python to facilitate its implementations. The newly developed program has been tested with two basic design problems in civil engineering.
3 Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam // .- 2021 .- Số 04(47) .- P. 3-7 .- 005
This research work aims at constructing an evolutionary algorithm based approach for solving complex constrained optimization tasks.
4 Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET / Tran Xuan Linh, Nguyen Quoc Lam, Hoang Nhat Duc // .- 2021 .- Số 04(47) .- P. 8-13 .- 005
Constructing an evolutionary-algorithm-based cantilever retaining wall design approach. Differential Evolution (DE) and the feasibility rule-based constraint-handling (FRBCH) method are integrated to achieve the research objective. A DE based software program incorporating FRBCH has been developed with Visual C# .NET to facilitate its implementation.
5 IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số / Trần Thị Minh Thu // Xây dựng .- 2025 .- Số 10 .- Tr. 196-198 .- 004
Phân tích các khó khăn hiện tại trong mô hình trao đổi thông tin sử dụng IFC2x3, IFC4, giới thiệu định dạng mới IFC5.
6 Ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong nghiệp vụ ngân hàng tại Việt Nam: Thực trạng và khuyến nghị / Nguyễn Duy Thanh, Nguyễn Đức Trung, Nguyễn Thị Tường Vi, Trần Kim Long, Nguyễn Văn Kiên // Ngân hàng .- 2025 .- Số 8 .- Tr. 26-31 .- 332.12
Công nghệ chuỗi khối (Blockchain) đang trở thành một trong những xu hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng trên thế giới. Bài viết này phân tích thực trạng ứng dụng Blockchain trong nghiệp vụ ngân hàng tại Việt Nam. Trong đó, bao gồm một số hoạt động thử nghiệm và những thành công bước đầu, các thách thức, gợi ý định hướng phát triển trong tương lai.
7 Mô hình học sâu phát hiện và nhận diện mã container áp dụng trong vận hành cảng thông minh / Mã Chí Hiếu,Trần Quang Trường, Lê Tuấn Anh // Vật liệu Xây dựng (Điện tử) .- 2025 .- Số 3 .- Tr. 191 - 197 .- 004
Thị giác máy tính, một lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, đang ngày càng phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN), nhiều mô hình tiên tiến đã được xây dựng để giải quyết các vấn đề như phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh, nhận diện ký tự quang học (OCR)... Trong số đó, YOLO nổi bật với khả năng phát hiện đối tượng nhanh và chính xác; và EasyOCR là một công cụ hiệu quả trong nhận dạng ký tự với độ chính xác cao. Nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc phát hiện và nhận diện mã thông qua sự kết hợp giữa mô hình YOLOv11 và EasyOCR. Nội dung nghiên cứu bao gồm xây dựng tập dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất của mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác trên 90%, chứng tỏ tính khả thi và tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống thực tế trong các cảng thông minh.
8 Phát hiện lỗ hổng mã nguồn theo hướng tiếp cận học sâu / Hồ Lê Viết Nin, Phan Long, Ngô Văn Hiếu // Khoa học và Công nghệ .- 2025 .- Số 4 (71) .- Tr.1-13 .- 005
Bài báo này trình bày một tổng quan có hệ thống về các kiến trúc phổ biến trong lĩnh vực này, bao gồm: Convolutional Neural Network, Long Short-Term Memory, Bidirectional Long Short-Term Memory, Self-Supervised Learning, cùng với các mô hình Transformer hiện đại như CodeBERT và CodeT5. Thông qua việc phân tích hiệu suất các mô hình dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, F1-score và chi phí tính toán, bài báo nhằm cung cấp cơ sở định hướng cho việc lựa chọn mô hình phù hợp trong bài toán phát hiện lỗ hổng mã nguồn.
9 Nghiên cứu, thiết kế và kiểm tra thuật toán mã hóa GIFT-128-bit / Phạm Anh Tuấn,Trần Lê Thăng Đồng, Nguyễn Ngô Anh Quân // Khoa học và Công nghệ .- 2025 .- Số 4 (71) .- Tr.14-24 .- 005
Trình bày cơ sở lý thuyết về thuật toán mã hóa xác thực dựa trên cấu trúc mã khối nhẹ GIFT-COFB 128-bit, đảm bảo kết hợp được tính bảo mật và tính xác thực trong quá trình truyền dữ liệu, phù hợp với các hệ thống, thiết bị ứng dụng IoT nhỏ gọn, có khả năng xử lý tính toán và tài nguyên hạn chế, chi phí triển khai thấp. Xây dựng và kiểm tra thuật toán mã hóa GIFT-COFB 128-bit, triển khai giải pháp mã hóa này trên nền tảng ngôn ngữ mô tả phần cứng Verilog HDL và công nghệ FPGA. Thiết kế hệ thống dựa trên cấu trúc mã khối nhẹ GIFT-COFB 128-bit với các tham số an toàn như sử dụng nguyên lý mạng hoán vị thay thế 128-bit, độ dài khóa 128-bit cùng cơ chế mã hóa xác thực COFB đã thu được kết quả bước đầu đáng tin cậy trong quá trình truyền nhận dữ liệu.
10 Xây dựng chương trình tính toán động lực học động cơ đốt trong bốn kỳ / Trần Thanh Hùnga, Trương Đình Phong // Khoa học và Công nghệ .- 2025 .- Số 4 (71) .- Tr. 25-35 .- 005
Nghiên cứu này phát triển một chương trình tính toán và xây dựng các đồ thị động học, động lực học của động cơ đốt trong bốn kỳ kiểu pittông (xăng và diesel). Chương trình được thiết kế nhằm hỗ trợ và rút ngắn thời gian trong quá trình tính toán, thiết kế và khảo sát động cơ đốt trong, đồng thời nâng cao hiệu quả giảng dạy các môn học liên quan. Với mục tiêu đó, các phương trình giải tích mô tả toàn bộ đặc tính động lực học của động cơ được hệ thống hóa, sau đó một chương trình máy tính dựa trên ngôn ngữ lập trình Matlab/Octave được phát triển để tính toán và thiết lập các đồ thị động lực học. Kết quả thu được từ chương trình được so sánh với lời giải theo phương pháp truyền thống (giải tích kết hợp đồ thị), qua đó chứng minh tính chính xác và hiệu quả của chương trình đã phát triển.