CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Môi trường & Khoa học Tự nhiên
141 Phát triển xanh Singapore và một số gợi mở cho Việt Nam / Nguyễn Việt Cường, Vũ Thị Hoa // .- 2024 .- Số 6 .- Tr. 75-78 .- 363
Bài viết tập trung nghiên cứu 4 trụ cột đầu tiên, được xem là có giá trị tham khảo lớn cho Việt Nam đó là: Xây dựng thành phố trong vườn; Thúc đẩy tái quy hoạch năng lượng; Xây dựng lối sống bền vững; Phát triển kinh tế xanh. Dựa trên kinh nghiệm của Singapore, một số gợi mở có thể rút ra cho Việt Nam.
142 Bảo vệ môi trường di sản thiên nhiên gắn với phát triển bền vững / Lương Thị Tuất, La Thế Phúc, Phạm Thị Trầm, Vũ Tiến Đức // .- 2024 .- Số 6 .- Tr. 82-84 .- 363
Tất cả các công viên đa cấp thành viên của các mạng lưới công viên đa cấp quốc gia, khu vực và quốc tế luôn hướng tới thực hiện ba mục tiêu: (1) Bảo tồn tổng thể các giá trị di sản; (2) Giáo dục nâng cao nhận thức cộng đồng về các khoa học Trái đất và bảo tồn di sản; (3) Phát triển bền vững kinh tế - xã hội thông qua phát triển du lịch địa chất dựa trên cơ sở khai thác hợp lý, bền vững, hiệu quả tổng thể các giá trị di sản của khu vực.
143 Quy hoạch quản lý chất thải rắn trong quy hoạch đô thị hướng đến tăng trưởng xanh và nền kinh tế tuần hoàn / Nguyễn Huy Dũng // .- 2024 .- Số 129 .- Tr. 12-15 .- 628
Thực trạng quy hoạch và quản lý chất thải rắn đô thị; Yêu cầu quản lý chất thải rắn và giảm thiểu biến đổi khí hậu; Một số vấn đề cần quan tâm trong quy hoạch quản lý chất thải rắn đô thị hướng đến tăng trưởng xanh và nền kinh tế tuần hoàn.
144 Giao thông xanh ứng phó biến đổi khí hậu / Nguyễn Văn Minh // .- 2024 .- Số 129 .- Tr. 16-21 .- 363
Bằng cách phân tích một cách có hệ thống mối quan hệ giữa phát triển giao thông và biến đổi khí hậu, bài báo này xác định các vấn đề và giải pháp phát triển giao thông xanh nhằm ứng phó với biến đổi khí hậu, để đạt được mục tiêu tăng trưởng xanh và phát triển bền vững.
145 Sử dụng mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn = Using deep neural network regression model to predict compressive strength of self-compacting concrete / Trần Thu Hiền, Phan Ngọc Trung, Hoàng Nhật Đức // .- 2024 .- Số 03 (64) .- Tr. 3-10 .- 510
Mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu (DNNR) đã được sử dụng để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Mô hình được đào tạo và kiểm tra trên tổng số 327 điểm dữ liệu. Các biến số đầu vào bao gồm 6 hàm lượng thành phần và tuổi của bê tông theo ngày. Mô hình DNNR đã cho thấy khả năng xác định được các ánh xạ phức tạp giữa biến đầu vào và đầu ra. Kết quả dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn có độ chính xác cao so với kết quả thực nghiệm.
146 Định lý kiểu Liouville cho bất phương trình elliptic suy biến = Liouville type theorem for a degenerate elliptic inequality / Phan Quốc Hưng // .- 2024 .- Số 03 (64) .- Tr. 20-24 .- 510
Đưa ra một cách tiếp cận mới để chứng minh định lí kiểu Liouville khi p ≤ 1.
147 Sàng lọc và dự đoán các chất nguồn gốc thiên nhiên tiềm năng ức chế enzyme polysaccharide monooxygenase bằng các công cụ tính toán = Screening and predicting potential natural inhibitors of polysaccharide monooxygenase using computational tools / Nguyễn Minh Hùng, Vũ Văn Vân // .- 2024 .- Số 03 (64) .- Tr. 25-31 .- 570
Sử dụng các công cụ tính toán để sàng lọc các hợp chất thiên nhiên ức chế enzyme PMO MGG_06069 (AA9) từ cơ sở dữ liệu Vietherbs của hơn 4600 các hợp chất thiên nhiên khác nhau. Kết quả mô phỏng động lực học phân tử và mô phỏng docking phân tử cho thấy có 41873 cấu hình docking với AA9, trong đó có 03 hợp chất (Pubchem ID 164630, 5322012, và 6325833) tạo ái lực liên kết mạnh nhất với AA9.
148 Sử dụng mô hình học sâu dự đoán hàm lượng vi chất của thực phẩm sau chế biến / Nguyễn Hoàng Vũ, Đào Ngọc Bích, Trần Thanh Hương, Phạm Minh Triển // .- 2024 .- Tập 66 - Số 6 - Tháng 6 .- Tr. 01-08 .- 641
Thực tế, việc thu thập thông tin vi lượng của thực phẩm trước và sau chế biến đặt ra nhiều thách thức do sự biến đổi sinh học, sự tương tác của các thành phần trong món ăn. Cách tiếp cận hiện nay là thu thập dữ liệu từng thành phần dinh dưỡng trước và sau khi chế biến. Sau đó, các mô hình học máy thông thường sẽ sử dụng dữ liệu này để đưa ra kết quả dự báo tốt nhưng độ ổn định còn hạn chế. Do đó, nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình học sâu để huấn luyện trên bộ dữ liệu với 27 thành phần dinh dưỡng thay đổi qua hai quá trình chế biến nhiệt ẩm (luộc) và nhiệt khô (chiên) trích xuất từ bộ dữ liệu tham chiếu tiêu chuẩn của Hoa Kỳ.
149 Đánh giá ô nhiễm môi trường từ hoạt động nuôi tôm tại tỉnh Sóc Trăng / Tiền Hải Lý, Nguyễn Thị Kiều, Nguyễn Thị Thùy Nhi, Phạm Văn Tùng, Bùi Như Ý, Huỳnh Long Toản, Nguyễn Võ Châu Ngân // .- 2024 .- Tập 66 - Số 6 - Tháng 6 .- Tr. 67-72 .- 363
Để ngành tôm phát triển bền vững, các cơ quan chuyên ngành cần khuyến khích hộ nuôi tôm áp dụng các công nghệ xử lý chất thải bên cạnh các giải pháp quản lý nhà nước. Nghiên cứu nhằm đánh giá mức độ ô nhiễm môi trường từ hoạt động nuôi tôm tại các huyện ven biển tỉnh Sóc Trăng. Tổng cộng 10 hộ nuôi tôm và 50 hộ lân cận được phỏng vấn về tình hình phát thải và các điều kiện vệ sinh môi trường.
150 Digital transformation in global higher education : a review of literature and implications for Vietnamese universities / Pham Thi To Loan // .- 2023 .- Tập 12 - Số 8 .- P. 3 - 11 .- 515
Digital transformation in higher education has become a common trend in the pursuit of a sustainable education system in the future. This trend fosters higher education institutions to implement teaching, learning and research activities in an innovative and creative way. Globally, universities are making efforts to boost digital transformation application as a way to maintain their competitive advantages. This literature review aims to discuss digital transformation in global higher education, elaborate types of digital transformation, digital transformation frameworks for universities and put forth implications for Vietnamese higher education. It is hoped that this paper will provide insights into digital transformation in higher education in the world so that educators, policy makers and university leaders can collaborate and take proper actions to enhance the effectiveness of digital transformation application.