Nghiên cứu này khảo sát 730 người dân miền Bắc để đề xuất kiến nghị thúc đẩy ý định mua sắm nông sản hữu cơ trực tuyến của người tiêu dùng. Dựa trên mô hình TAM, TPB, sử dụng các phương pháp phân tích thông kê như EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bằng SPSS 26.0 đã cho thấy có 6 nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm nông sản hữu cơ trực tuyến của người tiêu dùng gồm mong đợi về giá cả, an toàn thực phẩm, chất lượng sản phẩm, ảnh hưởng xã hội, niềm tin và chất lượng dịch vụ hậu cần. Kết quả này là căn cứ cho việc đề xuất các kiến nghị để nâng cao năng lực sản xuất, bán hàng và đưa ra các quyết định, hành động đúng đắn cho doanh nghiệp, người tiêu dùng và các cơ quan quản lý liên quan đến nông sản hữu cơ.
Nghiên cứu đã thực hiện tổng quan về thực trạng chuyển đổi số (CĐS) trong doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) tại Việt Nam (VN) trong những năm gần đây. Từ kết quả tổng quan này, tác giả đã tiến hành phân tích SWOT để đánh giá đầy đủ những điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức của DNVVN Việt Nam đang thực hiện CĐS. Đồng thời, một khảo sát Delphi theo hướng tiếp cận Foresight với hơn 300 chuyên gia CĐS trong các DNNVV tại VN nhằm đánh giá những đặc thù, những vấn đề trong CĐS và tầm nhìn doanh nghiệp số tương lai cũng dự báo nhu cầu CĐS và các hoạt động ưu tiên thực hiện CĐS trong doanh nghiệp. Đây được xem là những bước quan trọng trong quy trình xây dựng chiến lược CĐS theo cách tiếp cận foresight cho DNVVN tại VN.
Nghiên cứu này hình thành giải pháp tích hợp mô hình dự báo vào giải pháp kinh doanh thông minh, thực nghiệm trên tập dữ liệu bán lẻ, tập trung vào các công ty vừa và nhỏ nhằm tối ưu chi phí, dễ dàng triển khai. Kết quả từ nghiên cứu có 4 đóng góp chính, bao gồm (1) Giúp nhà quản trị cấu trúc, sắp xếp và tổ chức dữ liệu theo từng chủ đề nghiệp vụ; (2) Giúp nhà quản trị có cái nhìn toàn cảnh về tình hình hoạt động của doanh nghiệp từ chi tiết đến tổng quát; (3) Giúp nhà quản trị đưa ra các quyết định, chiến lược kinh doanh đúng đắn, nhanh chóng, kịp thời và chính xác; (4) Giúp nhà quản trị dễ dàng tích hợp mô hình dự báo vào giải pháp kinh doanh thông minh. Giải pháp này hoàn toàn có thể ứng dụng vào các doanh nghiệp để theo dõi và dự báo dữ liệu bán hàng.
Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu tập dữ liệu (TDL) được thu thập và phân loại theo 12 loại hạt cà phê. Nhóm sử dụng mô hình Yolov5 trong nhận diện đối tượng, công nghệ xử lý ảnh và mã nguồn mở OpenCV, thuật toán CNN (Convolutional Neural Networks) trong xử lý ảnh để phân loại, và từ đó ước lượng khối lượng từng loại hạt hạt cà phê. Các thử nghiệm bước đầu cho thấy các mô hình thuật toán ứng dụng cho kết quả tin cậy cao, có thể ứng dụng vào thực tiễn.
Nghiên cứu tiến hành huấn luyện bằng các mô hình máy học: Neural Network (NN), Decision Tree (DT), Naïve Bayes (NB), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR) và Random Forest (RF) để tìm ra mô hình phân loại tốt nhất, sau đó ứng dụng mô hình này để dự báo SHL của khách hàng trên toàn bộ tập dữ liệu. Tiếp đến, nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp và xếp hạng mức độ hài lòng của khách hàng. Kết quả của nghiên cứu có giá trị tham khảo cho việc đánh giá SHL của khách hàng ở các lĩnh vực khác.
Nhà nước Việt Nam kể từ ngày 02/9/1945 đến nay trải qua 78 năm thử thách, được xác định là một nhà nước kiểu mới trong lịch sử dân tộc: nhà nước của dân, do dân và vì dân. Sự khác nhau căn bản và quan trọng nhất giữa nhà nước kiểu mới với tất cả các nhà nước trong lịch sử trước đó ở chỗ: các nhà nước trong lịch sử thì dân phục vụ nhà nước, còn nhà nước kiểu mới là nhà nước phục vụ nhân dân. Đó là nhà nước của dân, do dân và vì dân; nhà nước “ liêm chính, kiến thiết quốc gia và phục vụ nhân dân”; nhà nước vì các quyền và tự do cơ bản của con người. Bài viết đi sâu phân tích, làm rõ những nội dung này.
Bài báo giới thiệu một cách thức phát hiện chủ đề quan tâm của người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội dựa trên phân tích nội dung các bài đăng của người dùng, kết hợp mở rộng ngữ nghĩa theo Wikipedia, sử dụng véctơ theo TF.IDF để biểu diễn dữ liệu và ước lượng theo độ tương quan Pearson. Kết quả thực nghiệm cho thấy, cách phát hiện chủ đề này có thể áp dụng trên nhiều phương tiện truyền thông xã hội khác nhau mà không phụ thuộc vào cấu trúc, ngôn ngữ và liên kết trên các phương tiện truyền thông xã hội đó.
Trình bày về các phương pháp xây dựng cộng đồng người học trên hệ thống tư vấn học tập trong môi trường đào tạo trực tuyến cũng như vấn đề đánh giá hiệu quả của các phương pháp.
Trình bày một cách tiếp cận mới sử dụng mô hình máy học TOPSIS -AHP và Kansei để nâng cao hiệu quả đánh giá chất lượng khóa học. Trong đó mô hình TOPSIS - AHP nhằm đánh giá khóa học được lượng hóa bằng cả yếu tố định tính và định lượng kết hợp đề xuất mô hình Kansei được áp dụng để định lượng mức độ đánh giá của sinh viên cho từng khoa học tại các trường đại học. Mô hình máy học TOPSIS - AHP Kansei được triển khai tại Trường Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH) cho kết quả thực nghiệm cải tiến hơn so với phương pháp truyền thống đã có, góp phần giúp sinh viên lựa chọn được các khóa học thuận lợi, giúp cho nhà quản lý ra quyết định kịp thời với nhiều mục tiêu tiêu chí.
Doanh nghiệp xã hội (DNXH) ở Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển so khai nhưng tiềm năng phát triển còn rất lớn, DNXH góp phần chia sẻ trách nhiệm và gánh nặng xã hội với Nhà nước bằng các con đường riêng đầy sáng tạo, tiết kiệm, thiết thực và hiệu quả, đồng thời giúp bù đắp được một khiếm khuyết khó khắc phuc của co chế thị trường là vạn hành bởi động co lợi nhuạn. Tuy nhiên, các DNXH ở Việt Nam còn gặp nhiều rào cản và cần có giải pháp tháo gỡ để phát huy được vai trò của các DN này trong đảm bảo an sinh xã hội.
