Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng, năng lực cạnh tranh của dịch vụ ngân hàng xúc tiến, uy tín thương hiệu, năng lực tài chính, công nghệ và văn hóa doanh nghiệp. Nghiên cứu này sử dụng mô hình phương trình cấu trúc (SEM) và bộ dữ liệu khảo sát tại VietinBank cho thấy, sáu yếu tố bên trong ảnh hưởng tích cực đến khả năng cạnh tranh dịch vụ ngân hàng bán lẻ của VietinBank theo thứ tự ảnh hưởng giảm dần là: uy tín thương hiệu; năng lực tài chính; chất lượng dịch vụ, sản phẩm; công nghệ và xúc tiến.
Nghiên cứu mô tả cắt ngang về trầm cảm, lo âu, và rối loạn giấc ngủ trên người bệnh COVID-19 được thực hiện tại Bệnh viện Điều trị người bệnh COVID-19, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội từ tháng 3 đến tháng 6/2022. Dữ liệu được thu thập dựa trên phỏng vấn người bệnh sử dụng bộ câu hỏi được thiết kế cho nghiên cứu.
Nghiên cứu cắt ngang trên 69 trẻ được thực hiện 74 lần sinh thiết thận qua da dưới hướng dẫn của siêu âm tại Trung tâm Nhi khoa bệnh viện Bạch Mai nhằm đánh giá tổn thương mô bệnh học và các biến chứng sau sinh thiết. Chẩn đoán sau sinh thiết hay gặp nhất là viêm thận lupus (56,5%) và hội chứng thận hư (HCTH) kháng steroid (18,8%).
Thái Lan là quốc gia đi đầu trong việc thúc đẩy liên kết trong sản xuất nông nghiệp nhân trong nước và nước ngoài đầu tư vào nông nghiệp. Các hợp đồng nông nghiệp là cơ sở quan trọng để Chính phủ thiết lập các kế hoạch phát triển nông nghiệp. Trong liên kết nông nghiệp, vai trò của các công ty tư nhân là cung ứng đầu vào tín dụng, hỗ trợ kỹ thuật và mua sản phẩm đầu ra của nông dân. Mía đường là một trong những ngành được coi là thành công nhất của Thái Lan trong việc phát huy sức mạnh của mô hình liên kết giữa doanh nghiệp và nông dân. Từ kinh nghiệm của Thái Lan, bài viết đưa ra một số bài học và gợi ý chính sách cho Việt Nam trong liên kết giữa doanh nghiệp và nông dân trong phát triển ngành mía đường.
Tăng trưởng kinh tế cao là mục tiêu quan trọng trong các chương trình nghị sự tại các quốc gia trong đó có Việt Nam, nhằm thực hiện mục tiêu đưa quốc gia vươn tới con đường thịnh vượng. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá tác động của tiêu dùng năng ượng và thương mại quốc tế đến tăng trưởng kinh tế. Qua phân tích định lượng, kết quả nghiên cứu cho thấy, tiêu dùng năng lượng có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, qua đó phản ánh vai trò rất quan trọng của an ninh năng lượng đối với tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu cũng khẳng định thương mại quốc tế có tác động tích cực đến tăng trưởng, đặc biệt là tại các phân vị thấp. Tuy vậy, chưa có bằng chứng rõ ràng của tác động FDI đến tăng trưởng.
In this paper, we implement a general neural constituency parser based on an in-order parser. We apply this parser to the VLSP 2022 Vietnamese treebank, obtaining a test score of .8393 F1, top of the private test leaderboard. Earlier versions of the parser for languages other than Vietnamese have already been included in the publicly released Python package Stanza [35 ]. The next Stanza release will include the Vietnamese model, along with all of the code used in this project.
In this article, we present details of the organization of the challenge, an overview of the methods employed by shared-task participants, and the results. The highest performances are 0.4392 in F1-score and 0.4009 in BLUE on the private test set. The multilingual QA systems proposed by the top 2 teams use ViT for the pre-trained vision model and mT5 for the pre-trained language model, a powerful pre-trained language model based on the transformer architecture. EVJVQA is a challenging dataset that motivates NLP and CV researchers to further explore the multilingual models or systems for visual question answering systems.
In this paper, we review two baseline algorithms for use with categorical data, namely Min-Min Roughness (MMR) and Mean Gain Ratio (MGR), and propose a new algorithm, called Minimum Mean Normalized Variation of Information (MMNVI). MMNVI algorithm uses the Mean Normalized Variation of Information of one attribute concerning another for finding the best clustering attribute, and the entropy of equivalence classes generated by the selected clustering attribute for binary splitting the clustering dataset. Experimental results on real datasets from UCI indicate that the MMNVI algorithm can be used successfully in clustering categorical data. It produces better or equivalent clustering results than the baseline algorithms.
In this paper, we propose a novel model of an expert system for diagnosing disease syndromes and treating traditional Vietnamese medicine. In this model, the knowledge base consists of IF-THEN rules, in which the antecedent of a rule is an elementary conjunction of propositions and negated propositions. The inference mechanism for the diagnosis of disease syndromes and treatment of traditional Vietnamese medicine applies Abelian group operations. A comparison of the inference of our model with the fuzzy max-min inferences shows that our model can have very similar rules whose contributions sum up to high weight. On the other hand, in our model, a rule with a negative weight may diminish an effect of a rule with a good weight. This feature is absent in the systems with fuzzy max-min inferences.
Drones are increasingly used in various application domains including surveillance, agriculture, delivery, search and rescue missions. Object detection in aerial images (captured by drones) gradually gains more interest in computer vision community. However, research activities are still very few in this area due to numerous challenges such as top-view angle, small-scale object, diverse directions, and data imbalance. In this paper, we investigate different data augmentation techniques. Furthermore, we propose combining data augmentation methods to further enhance the performance of the state-of-the-art object detection methods. Extensive experiments on two datasets, namely, AERIAU, and XDUAV, demonstrate that the combination of random cropped and vertical flipped data boosts the performance of object detectors on aerial images.
