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.
Kết quả сhо thấy, có sáu nhân tố có tác động tích cực đến hành vi chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân, được sắp xếp theo mức độ giảm dần là: Sự quan tâm đến môi trường, cảm nhận sự hữu ích, ảnh hưởng của cộng đồng xã hội, thái độ khi sử dụng dịch vụ ngân hàng xanh, niềm tin vào ngân hàng, cảm nhận dễ sử dụng. Từ kết quả trên, tác giả đưa ra khuyến nghị đến các nhà quản trị ngân hàng nhằm thúc đẩy khách hàng chấp nhận sử dụng các dịch vụ ngân hàng xanh.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất riêng phần (PLS) với cách tiếp cận 170 người dùng là các khách hàng tại bốn NHTMCP khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy, các giả thuyết đề xuất đều được ủng hộ, đồng thời, giá trị cảm nhận đóng vai trò trung gian toàn phần giữa chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ, nhận thức của người dùng Chatbot AI và sự chấp nhận sử dụng Chatbot AI của họ.
Kết quả của nghiên cứu này đóng góp đáng kể vào sự hiểu biết của chúng ta về vai trò then chốt của niềm tin đối với các nhà lãnh đạo trong việc thúc đẩy sự gắn kết của nhân viên, đặc biệt là trong bối cảnh của thế hệ Z. Ngoài ra, nó còn làm sáng to tầm quan trọng của việc trao quyền cho nhân viên như một phưong tiện để giữ chân và gắn kết điều này lực lượng lao động mới nổi.
