ĐA7-2025
Duyệt ĐA7-2025 theo Nhan đề
- Ấn phẩmCải tiến mô hình học sâu phát hiện vùng sạt lở dựa trên kỹ thuật tăng độ phân giải ảnh(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2025) Bùi Hồng Phi; Trần Ngọc ThăngNghiên cứu và cải tiến mô hình học sâu nhằm phát hiện sớm, chính xác các vùng sạt lở đất tại khu vực miền núi. Bằng việc áp dụng kỹ thuật tăng độ phân giải ảnh (Image Super-Resolution) kết hợp với các mô hình học sâu như CNN, U-Net, ResNet, hệ thống đạt độ chính xác cao hơn trong nhận dạng khu vực sạt lở. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất giúp nâng cao hiệu quả giám sát và cảnh báo sạt lở, góp phần hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai.
- Ấn phẩmDự báo giá chứng khoán dựa trên mô hình TimesNet(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Học Sơn; Trần Ngọc ThăngTriển khai và đánh giá mô hình học sâu TimesNet để giải quyết bài toán dự báo giá chứng khoán, một lĩnh vực đầy thách thức do tính phi tuyến tính và biến động của dữ liệu chuỗi thời gian. TimesNet sử dụng kiến trúc TimesBlock và cách tiếp cận chuyển đổi 1D thành 2D để học các đặc trưng phức tạp. Kết quả so sánh với các mô hình học sâu khác như N-BEATS và N-HiTS sẽ chứng minh hiệu suất vượt trội của TimesNet, từ đó đóng góp vào việc ứng dụng mở rộng học sâu trong lĩnh vực tài chính.
- Ấn phẩmDự báo nhu cầu sản phẩm kết hợp suy luận nhân quả và mô hình xám(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2025) Đinh Quang Sáng; NguyễnThị Ngọc AnhĐề xuất phương pháp mới dự báo nhu cầu sản phẩm bằng cách kết hợp suy luận nhân quả (PCMCI) và mô hình xám tối ưu bằng Grey Wolf Optimizer (GWO) nhằm nâng cao độ chính xác khi dữ liệu thiếu hoặc bất định. Dữ liệu được thu thập từ doanh nghiệp thực tế tại Việt Nam, bao gồm các yếu tố đơn hàng, doanh thu và chỉ số kinh tế vĩ mô. Kết quả cho thấy mô hình giúp giảm sai số dự báo và tối ưu quản lý tồn kho, sản xuất, khẳng định tiềm năng ứng dụng cao trong thực tiễn.
- Ấn phẩmKỹ thuật Multimodal retrieval-Augmented generation dựa trên các công nghệ mã nguồn mở(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Đỗ Hải Nam; Vũ Thành NamTập trung nghiên cứu và triển khai kỹ thuật Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) dựa trên các công nghệ mã nguồn mở. Phân tích kiến trúc, thành phần và quy trình hoạt động của RAG, kết hợp dữ liệu đa phương thức nhằm nâng cao khả năng truy xuất và sinh phản hồi của mô hình ngôn ngữ. Hệ thống được thiết kế và triển khai bằng FastAPI, Streamlit và Docker, tạo nền tảng cho các ứng dụng AI tương tác thông minh và linh hoạt.
- Ấn phẩmMô hình hóa biện pháp sinh thái trồng hoa để ngăn ngừa sâu gây hại ở cây trồng sử dụng hai thang thời gian(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Thị Thu Huyền; Nguyễn Phương ThùyNghiên cứu xây dựng và phân tích mô hình toán học cho hệ cây trồng – sâu bệnh chịu ảnh hưởng của biện pháp sinh thái trồng hoa theo hai thang thời gian. Phương pháp mô hình hóa và mô phỏng số được sử dụng để khảo sát tính ổn định và hành vi động lực của hệ, đồng thời đánh giá tác động của các yếu tố sinh thái đến sự phát triển của cây trồng và sâu bệnh. Kết quả góp phần làm rõ vai trò của mô hình toán trong việc quản lý sinh thái nông nghiệp bền vững.
- Ấn phẩmNghiên cứu bài toán tìm điểm bất thường trong chuỗi thời gian(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Hoàng Tiến Đạt; Tạ Anh SơnNghiên cứu ứng dụng mô hình AnomalyBERT – một biến thể của Transformer – nhằm phát hiện bất thường trong dữ liệu truy cập Wi-Fi tại các hệ thống mạng công cộng và doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng cơ chế tạo dữ liệu giả để mô phỏng các hành vi bất thường, mô hình có khả năng phân biệt hiệu quả giữa dữ liệu bình thường và bất thường trong chuỗi thời gian. Kết quả kỳ vọng góp phần nâng cao bảo mật mạng, phát hiện kịp thời rủi ro và tối ưu hiệu suất hoạt động của hệ thống Wi-Fi.
- Ấn phẩmNghiên cứu tác động của các hạt Nano lên hệ thực vật phù du loại Crowley-Mactin(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Thị Phương Liên; Nguyễn Phương ThùyNghiên cứu mô hình toán học mô tả ảnh hưởng của các hạt nano đến hệ động lực tương tác giữa thực vật phù du và động vật phù du kiểu Crowley–Martin. Bằng cách giả định hạt nano làm giảm tốc độ tăng trưởng của thực vật phù du, đề tài tiến hành phân tích ổn định, rẽ nhánh và mô phỏng số để minh họa sự biến đổi hành vi của hệ sinh thái. Kết quả góp phần làm sáng tỏ tác động của ô nhiễm nano đối với cân bằng sinh thái thủy sinh.
- Ấn phẩmNghiên cứu ứng dụng thuật toán phân cụm vào bài toán phân đoạn khách hàng(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Vương Thị Phương Anh; Tạ Anh SơnNghiên cứu ứng dụng thuật toán phân cụm, đặc biệt là k-means, vào bài toán phân đoạn khách hàng nhằm hỗ trợ doanh nghiệp hiểu rõ hành vi và đặc điểm của từng nhóm khách hàng. Tổng quan về học máy, lý thuyết phân cụm, các phương pháp chọn số cụm và thực nghiệm trên bộ dữ liệu thực tế để đánh giá chất lượng phân cụm. Kết quả giúp đưa ra những nhận định và hướng phát triển cho các mô hình phân tích khách hàng sau này.
- Ấn phẩmPhân tích thiết kế hệ thống cho vay tài sản kỹ thuật số trên Starknet(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Ngô Khánh Ly; Ngô Quốc HoànTập trung vào việc phân tích, thiết kế và triển khai hệ thống cho vay tài sản kỹ thuật số phi tập trung trên mạng chuỗi khối Starknet. Hệ thống được xây dựng nhằm đảm bảo tính minh bạch, bảo mật và trải nghiệm người dùng tối ưu thông qua việc ứng dụng hợp đồng thông minh (Cairo) và giao diện Web3. Kết quả là một nền tảng cho vay hoàn chỉnh, có khả năng mở rộng cho các dịch vụ tài chính phi tập trung khác trong tương lai.
- Ấn phẩmPhân tích, thiết kế và xây dựng hệ thống quản lý đặt lịch khám cho các cơ sở y tế(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Đình Huy; Nguyễn Tuấn DũngPhân tích, thiết kế và xây dựng hệ thống quản lý đặt lịch khám cho các cơ sở y tế, nhằm tối ưu hóa quy trình đặt và quản lý lịch hẹn giữa bệnh nhân và cơ sở y tế. Hệ thống được phát triển với tiêu chí đơn giản, giao diện thân thiện, chi phí hợp lý, đồng thời vẫn đảm bảo đầy đủ các chức năng cần thiết như quản lý hồ sơ, lịch hẹn và điều chỉnh linh hoạt thời gian hoạt động. Giải pháp này góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực y tế.
- Ấn phẩmPhát triển ứng dụng trợ lý cuộc họp ứng dụng công nghệ học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn.(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Hoàng Văn Tú; Nguyễn Đình HânPhát triển một ứng dụng tích hợp các tác vụ học máy và học sâu như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chuyển đổi giọng nói thành văn bản (audio-to-text), tóm tắt và truy vấn thông tin. Ứng dụng được tối ưu hóa đặc biệt cho ngôn ngữ tiếng Việt và ngữ cảnh thực tế, với mục tiêu nâng cao tốc độ và chất lượng làm việc, điển hình là trong tác vụ quản lý nội dung cuộc họp, qua đó cung cấp một công cụ tự động hóa thông minh và hiệu quả cho người dùng.
- Ấn phẩmPhương pháp phân tích hiệp phương sai và ứng dụng(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Ngô Tiến Duy; Nguyễn Hữu DuGiới thiệu tổng quan về thống kê, mô hình thống kê trong phân tích dữ liệu. Nêu phương pháp phân tích phương sai, phương pháp phân tích hiệp phương sai. Minh họa ứng dụng phương pháp hiệp phương sai.
- Ấn phẩmSharp higher-order L2-asymptotic expansion of solutions to σ-evolution equations with different damping types(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Dương Đình Văn; Đào Tuấn AnhNghiên cứu dáng điệu tiệm cận bậc cao tối ưu cho nghiệm của phương trình $\sigma$-tiến hóa với cơ chế giảm kép trong chuẩn $L^2$. Phương pháp cốt lõi là sử dụng hiệu quả khai triển chuỗi Taylor kết hợp với công thức Faà di Bruno để tính toán đạo hàm bậc cao. Phân tích ảnh hưởng của hai cụm giảm khác nhau ("giống parabolic" $\sigma_1$ và "giống $\sigma$-tiến hóa" $\sigma_2$) lên dáng điệu tiệm cận của nghiệm, qua đó mở rộng ứng dụng của giải tích tiệm cận trong các phương trình tiến hóa.
- Ấn phẩmSự di truyền của tính Lõm-Log và yếu vị của đa thức một biến(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Cao Phạm Tân Khải; Đỗ Trọng HoàngTập trung nghiên cứu hai tính chất quan trọng của đa thức là tính yếu vị và tính lõm-log, đồng thời khảo sát mối quan hệ giữa chúng với nghiệm thực của đa thức. Các phép tịnh tiến, vị tự và biến đổi đa thức được xem xét nhằm phân tích sự bảo toàn hoặc thay đổi các tính chất này. Ngoài ra, đồ án còn mở rộng và chứng minh các kết quả về lõm-log và yếu vị bằng nhiều phương pháp khác nhau, góp phần làm rõ bản chất hình học và đại số của đa thức.
- Ấn phẩmThiết kế cổng dữ liệu bộ Thông tin và Truyền thông(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Đức Tùng; Lê Kim ThưThiết kế và xây dựng mô hình kho báo cáo phục vụ cổng dữ liệu của Bộ Thông tin và Truyền thông nhằm đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số và nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước. Hệ thống được thiết kế với cấu trúc dữ liệu thống nhất, các dashboard trực quan và các công cụ phân tích hỗ trợ ra quyết định kịp thời. Mô hình kho báo cáo cũng đảm bảo khả năng tích hợp với các nền tảng web trong tương lai, góp phần tăng tính minh bạch và cải thiện dịch vụ công.
- Ấn phẩmTrích xuất điện tâm đồ thai nhi từ điện tâm đồ bụng mẹ với mô hình gan(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Đặng Tiến Sỹ; Lê Chi NgọcTập trung nghiên cứu và phát triển mô hình GAN (Generative Adversarial Network) nhằm trích xuất tín hiệu điện tâm đồ thai nhi (fECG) từ tín hiệu điện tâm đồ bụng mẹ (aECG). Các kỹ thuật xử lý tín hiệu như bộ lọc Band-pass, bộ lọc thích ứng, và Short-time Fourier Transform (STFT) được kết hợp để cải thiện chất lượng tín hiệu đầu vào. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình CycleGAN đạt hiệu quả cao trong việc tách biệt và tái tạo tín hiệu điện tim thai nhi, hỗ trợ phân tích y sinh học chính xác và ứng dụng trong chẩn đoán trước sinh.
- Ấn phẩmXây dựng Chatbot tư vấn tuyển sinh(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Phan Thị Hoa Biển; Lê Chí NgọcTập trung nghiên cứu và xây dựng hệ thống chatbot tư vấn tuyển sinh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết hợp kỹ thuật truy xuất thông tin (RAG) và thư viện Langchain. Hệ thống được thiết kế nhằm hỗ trợ người dùng tra cứu thông tin tuyển sinh nhanh chóng, chính xác và thân thiện, đồng thời được đánh giá hiệu quả phản hồi bằng phương pháp thủ công và BERTScore. Kết quả cho thấy chatbot hoạt động ổn định, đáp ứng mục tiêu tư vấn thông minh và mở ra hướng phát triển ứng dụng rộng rãi trong giáo dục.
- Ấn phẩmXây dựng hệ thống phân tích dữ liệu cho công ty Mobile App(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Phan Trọng Đức; Nguyễn Danh TúGiới thiệu tổng quan về kho dữ liệu, kinh doanh thông minh. Khảo sát Công ty Mobile App, mô hình kinh doanh, hành trình người dùng đối với sản phẩm, hiện trạng hệ thống thông tin, APIs về nguồn dữ liệu, nhu cầu của hệ thống phân tích. Phân tích và thiết kế hệ thống kho dữ liệu. Xây dựng công nghệ, cơ sở dữ liệu, datapineline, dashboard, đóng gói chương trình.
- Ấn phẩmXây dựng hệ thống quản lý đào tạo thực tập sinh trong doanh nghiệp(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Bùi Quốc Khải; Lê Quang HòaPhân tích, thiết kế và xây dựng hệ thống quản lý đào tạo thực tập sinh trong doanh nghiệp VMO Holdings, nhằm tối ưu hóa quy trình quản lý và đào tạo nguồn nhân lực trẻ trong lĩnh vực Công nghệ thông tin. Khảo sát nhu cầu và quy trình thực tế của doanh nghiệp, xác định yêu cầu chức năng và phi chức năng, phân tích hệ thống bằng mô hình Use Case, ERD, và thiết kế cơ sở dữ liệu. Xây dựng hệ thống web sử dụng kiến trúc đa tầng (MVC), kết hợp các công nghệ web hiện đại như HTML, CSS, JavaScript, Node.js hoặc .NET, và cơ sở dữ liệu MySQL/PostgreSQL. Hệ thống được triển khai thử nghiệm cho phép doanh nghiệp quản lý thông tin thực tập sinh, chương trình đào tạo, đánh giá kết quả và báo cáo tổng hợp một cách tập trung, thuận tiện và chính xác. Kết quả đạt được cho thấy hệ thống mang tính ứng dụng cao, dễ mở rộng và góp phần nâng cao hiệu quả đào tạo nội bộ trong doanh nghiệp.
- Ấn phẩmXây dựng hệ thống quản lý thư viện(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Tuấn Anh; Nguyễn Tuấn DũngTập trung xây dựng hệ thống quản lý thư viện ứng dụng các công nghệ hiện đại như Angular, Java Spring Boot và MySQL nhằm hỗ trợ quản lý sách, người dùng, và hoạt động mượn/trả một cách hiệu quả. Hệ thống được thiết kế thân thiện, tích hợp tính năng tự động gửi thông báo hạn trả và mã QR để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Kết quả đạt được là một ứng dụng web hoàn chỉnh, có khả năng vận hành thực tế và mở rộng dễ dàng cho các thư viện hiện đại.
- Ấn phẩmXây dựng kho dữ liệu và phân tích kinh doanh trên nền tảng aws(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Đức Huynh; Nguyễn Đình HânNghiên cứu, thiết kế và xây dựng kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng điện toán đám mây AWS nhằm tối ưu quy trình quản lý và phân tích dữ liệu. Trình bày tổng quan các công nghệ được sử dụng như AWS S3, AWS Redshift, quy trình ETL (Extract – Transform – Load) và các nguyên tắc thiết kế kho dữ liệu. Dữ liệu thô được chuẩn hóa và lưu trữ trên AWS S3, sau đó được xử lý, tải lên AWS Redshift và kết nối với Power BI để trực quan hóa báo cáo phân tích. Kết quả cho thấy mô hình triển khai mang lại khả năng quản lý dữ liệu hiệu quả, linh hoạt và mở rộng, đáp ứng nhu cầu phân tích, ra quyết định cho doanh nghiệp trong thời đại dữ liệu lớn.
- Ấn phẩmXây dựng phần mềm quản lý hệ thống showroom xe máy(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Trần Tuấn Anh; Ngô Thị HiềnXây dựng một phần mềm quản lý hệ thống showroom xe máy nhằm giải quyết những khó khăn hiện tại trong việc quản lý hàng hóa, khách hàng, đơn hàng và nhân viên. Phần mềm ứng dụng công nghệ thông tin để tối ưu hóa quy trình làm việc, nâng cao hiệu quả hoạt động và tính minh bạch cho các showroom tại Việt Nam. Mục tiêu cuối cùng là cung cấp công cụ hiện đại, hỗ trợ các nhà quản lý ra quyết định chiến lược, từ đó tăng cường năng lực cạnh tranh trong bối cảnh công nghệ số.
- Ấn phẩmXây dựng trò chơi: "Country Ball" dựa trên nền tảng Unity(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Nguyễn Đức Hiếu; Nguyễn Đình HânNghiên cứu và phát triển một trò chơi di động thuộc thể loại giải đố (Puzzle) với mục tiêu mang lại trải nghiệm chiến thuật đa dạng, sáng tạo và mượt mà cho người chơi. Trên cơ sở khảo sát thị trường trò chơi hiện nay, nhận thấy các trò chơi Puzzle trong nước còn hạn chế về hiệu năng, đồ họa và tính phong phú của bản đồ, đề xuất và xây dựng một sản phẩm mẫu có lối chơi hấp dẫn, thiết kế trực quan, đồng thời tối ưu hiệu suất hoạt động để tương thích với nhiều cấu hình thiết bị di động
- Ấn phẩmXây dựng trợ lý ảo hỗ trợ tư vấn tuyển sinh Đại học Bách Khoa Hà Nội(Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Vũ Thị Hằng; Lê Chí NgọcXây dựng một hệ thống trợ lý ảo tư vấn tuyển sinh cho Đại học Bách Khoa Hà Nội, ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu (Deep Learning) nhằm cung cấp thông tin chính xác, nhanh chóng và thân thiện với người dùng. So sánh hiệu quả giữa các mô hình ChatGPT 4o, RAG kết hợp với mô hình tiền huấn luyện, và RAG kết hợp fine-tuning. Dữ liệu huấn luyện được xây dựng từ trang tuyển sinh chính thức của ĐH, kết hợp bộ câu hỏi–trả lời có ngữ cảnh. Kết quả cho thấy mô hình RAG + Fine-tuning đạt hiệu suất cao nhất theo các chỉ số Precision, Recall và F1. Xây dựng bộ dữ liệu chuyên biệt và quy trình huấn luyện có khả năng mở rộng cho các bài toán hỏi–đáp trong nhiều lĩnh vực khác.