Duyệt

Hồ sơ tác giả

Topic

07 - Khoa Toán - Tin

URL

Duyệt 07 - Khoa Toán - Tin theo Tác giả "Lê Hải Hà"

Duyệt theo:
0-9
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
Hoặc nhập chữ cái đầu tiên:
Đang hiển thị 1 - 3 của tổng số 3 kết quả
Hiển thị
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Nghiên cứu bài toán dự đoán bất thường mạng 4G
    (Khoa Toán - Tin, 2024) Bùi Thanh Tùng; Lê Hải Hà
    Nghiên cứu bài toán dự đoán bất thường trong mạng 4G nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ viễn thông. Trình bày cơ sở lý thuyết về mạng 4G và các loại bất thường, tác giả khảo sát các giải pháp trong và ngoài nước. Hệ thống được xây dựng trên cơ sở mô tả dữ liệu, phân tích đặc trưng KPI và ứng dụng mô hình học máy như Transformer và PatchTST. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất có khả năng phát hiện bất thường hiệu quả, góp phần hỗ trợ quản lý và vận hành mạng 4G thông minh.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Phân tích hệ thống hỗ trợ ra quyết định lựa chọn vị trí và ứng dụng vào việc lựa chọn vị trí đặt atm
    (Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Vũ Thị Thùy Trang; Lê Hải Hà
    Đồ án tập trung nghiên cứu và xây dựng giải pháp hỗ trợ quá trình ra quyết định trong việc lựa chọn vị trí phù hợp — một vấn đề có ý nghĩa quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ cá nhân đến doanh nghiệp và tổ chức. Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ, việc xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trở nên cần thiết nhằm tối ưu hóa lựa chọn vị trí chiến lược. Nội dung đồ án gồm các nội dung trình bày đặt vấn đề, trình bày cơ sở lý thuyết Phân tích và thiết kế giải pháp, và ứng dụng hệ thống vào bài toán lựa chọn vị trí đặt ATM.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    "Phát triển ứng dụng workflow xử lý dữ liệu sử dụng cluster container"
    (Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Nguyễn Văn Tuấn; Lê Hải Hà
    Trong thời đại số hóa, xử lý dữ liệu ngày càng phức tạp, đòi hỏi hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt. Xuất phát từ nhu cầu này, đề tài tập trung nghiên cứu và xây dựng một ứng dụng workflow linh hoạt, tận dụng cluster container để tối ưu hóa quy trình xử lý và tăng khả năng mở rộng. Đề tài tích hợp các công nghệ containerization như Docker và Kubernetes, hứa hẹn mang lại giải pháp hiệu quả, ứng dụng thực tiễn trong tối ưu hóa hoạt động xử lý dữ liệu.