CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Công Nghệ Thông Tin
111 Đề xuất mô hình phát triển đại học thông minh dựa trên cấp độ trưởng thành và cấp độ thông minh / Nguyễn Hiếu Trung, Trương Xuân Việt, Trần Hoàng Việt, Lưu Trùng Dương, Lê Hoàng Thảo, Trương Quốc Định, Cù Vĩnh Lộc, Nguyễn Hoàng Việt // Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân .- 2022 .- Số 6(55) .- Tr. 43-53 .- 004
Xây dựng mô hình chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo trong quản trị, đào tạo và nghiên cứu là mối quan tâm hàng đầu của các trừơng đại học. Xuất phát điểm và mục tiêu phát triển của môi trường là khác nhau, chính vì vậy cách tiếp cận trong quá trình đổi mới sáng tạo cũng rất khác nhau. Đề xuất một mô hình khái niệm cho việc phát triển đại học thông minh dựa theo lộ trình phát triển từng cấp độ trưởng thành và thông minh là mục tiêu chính của bài viềt.
112 Tính năng mới của phần mềm BIOKEYS: Hiển thị hình ảnh đặc điểm trong hộp thoại định loại / Nguyễn Văn Sinh, Nguyễn Thị Thanh Hương, Nguyễn Hùng Mạnh // Khoa học Công nghệ Việt Nam - B .- 2023 .- Số 01 .- Tr. 01-05 .- 005
BIOKEYS là phần mềm được xây dựng trong môi trường phát triển DELPHI với ngôn ngữ lập trình cơ sở PASCAL. BIOKEYS cho phép tạo và làm việc với cơ sở dữ liệu sinh vật, tạo và làm việc với khóa số đa truy và lưỡng phân. Nghiên cứu này đã bổ sung tính năng hiển thị hình ảnh đặc điểm trong hộp thoại định loại.
113 Nghiên cứu đề xuất giải pháp IoT linh hoạt với mạng truyền thông vô tuyến và cảm biến đo lường, điều khiển / Cồ Như Văn, Lê Hùng Lân, Trần Ngọc Tú, Lê Hoàng Nam // Khoa học Công nghệ Việt Nam - B .- 2023 .- Số 01 .- Tr. 32-37 .- 004
Các hệ thống IoT hiện tại được xây dựng chủ yếu cho bài toán cụ thể, thiếu khả năng mở rộng mạng kết nối và với các thiết bị ngoại vi khác nhau, dẫn đến tốn kém chi phí đầu tư, thời gian xây dựng hệ thống cũng như khả năng làm việc kém tin cậy. Bài báo đề xuất giải pháp IoT linh hoạt, có thể sẵn sàng ứng dụng cho các hệ thống ngoài trời, điển hình như: sản xuất nông nghiệp thông minh, chiếu sáng thông minh và giao thông thông minh…, nhằm đưa ra mô hình ứng dụng linh hoạt với cơ sở hạ tầng khác nhau cho mỗi ứng dụng, đem lại chất lượng làm việc cao, có khả năng mở rộng và tiết giảm thời gian, chi phí xây dựng hệ thống.
114 Tổng quan về tin học lượng tử / Lê Văn Doanh, Phạm Văn Bình // Tự động hóa ngày nay .- 2023 .- Số 263+264 .- Tr. 60-62 .- 004
Bài viết trình bày một cách hệ thống công nghệ tin học lượng tử trong một xê ri các bài viết dưới dạng phổ cập.
115 Ứng dụng hệ thống quản lý năng lượng thông minh trong các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam / Đỗ Mạnh Cường // Tự động hóa ngày nay .- 2023 .- Số 263+264 .- Tr. 63-64 .- 004
Bài viết cung cấp một số thông tin tổng hợp cho lãnh đạo doanh nghiệp về xu hướng và cách thức triển khai hệ thống quản lý nguồn năng lượng của doanh nghiệp một cách bài bản và chuyên nghiệp, gia tăng vị thế và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trong xu thế toàn cầu hóa.
116 Ứng dụng hệ thống thông tin phục vụ công tác quản lý về khoa học và công nghệ của Bộ Tài nguyên và Môi trường / Bùi Văn Sinh, Trần Văn Trung // Tài nguyên & Môi trường .- 2022 .- Số 23 (397) .- Tr. 35-37 .- 004
Trình bày về mô hình triển khai và kết quả đạt được trong quá trình ứng dụng giải pháp điện tử hóa và số hóa toàn bộ quy trình quản lý vào thực tiễn hoạt động quản lý về khoa học và công nghệ của Bộ.
117 A data-centric deep learning method for pulmonary nodule detection / Chi Cuong Nguyen, Long Giang Nguyen, Giang Son Tran // Tin học & Điều khiển học .- 2022 .- Vol 38(3) .- P. 229-243 .- 005
In this paper, we follow the direction of data-centric approach for lung nodule detection by proposing a data-centric method to improve detection performance of lung nodules on CT scans. Our method takes into account the dataset-specific features (nodule sizes and aspect ratios) to train detection models as well as add more training data from local Vietnamese hospital. We experiment our method on the three widely used object detection networks (Faster R-CNN, YOLOv3 and RetinaNet). The experimental results show that our proposed method improves detection sensitivity of these object detection models up to 4.24%.
118 Joint power cost and latency minimization for secure collaborative learning system / Nguyen Thi Thanh Van, Vu Van Quang, Nguyen Cong Luong // Tin học & Điều khiển học .- 2022 .- Vol 38 .- P. 245-256 .- 005
This work investigates the model update security in a collaborative learning or federated learning network by using the covert communication. The CC uses the jamming signal and multiple friendly jammers (FJs) are deployed that can offer jamming services to the model owner, i.e., a base station (BS). To enable the BS to select the best FJ, i.e., the lowest cost FJ, a truthful auction is adopted. Then, a problem is formulated to optimize the jamming power, transmission power, and local accuracy. The objective is to minimize the training latency, subject to the security performance requirement and budget of the BS. To solve the non-convex problem, we adopt a Successive Convex Approximation algorithm. The simulation results reveals some interesting things. For example, the trustful auction reduces the jamming cost of the BS as the number of FJs increases.
119 A hybrid pso-sa scheme for improving accuracy of fuzzy time series forecasting models / Pham Dinh Phong, Nguyen Duc Du, Pham Hoang Hiep, Tran Xuan Thanh // Tin học & Điều khiển học .- 2022 .- Vol 38 .- P. 257-275 .- 005
Many researches focus on optimizing length of intervals in order to improve forecasting accuracies by utilizing various optimization techniques. In the line of that research trend, in this paper, a hybrid particle swarm optimization combined with simulated annealing (PSO-SA) algorithm is proposed to optimize length of intervals to improve forecasting accuracies. The experimental results in comparison with the existing forecasting models show that the proposed forecasting model is an effective forecasting model.
120 An effective algorithm for computing reducts in decision tables / Do Si Truong, Lam Thanh Hien, Nguyen Thanh Tung // Tin học & Điều khiển học .- 2022 .- Vol 38(3) .- P. 277-292 .- 005
In this paper, we propose a reduct computing algorithm using attribute clustering. The proposed algorithm works in three main stages. In the first stage, irrelevant attributes are eliminated. In the second stage relevant attributes are divided into appropriately selected number of clusters by Partitioning Around Medoids (PAM) clustering method integrated with a special metric in attribute space which is the normalized variation of information. In the third stage, the representative attribute from each cluster is selected that is the most class-related. The selected attributes form the approximate reduct. The proposed algorithm is implemented and experimented. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of computing approximate reduct with small size and high classification accuracy, when the number of clusters used to group the attributes is appropriately selected.