07 - Khoa Toán - Tin
Duyệt 07 - Khoa Toán - Tin theo Nhan đề
- Ấn phẩmÁp dụng kiến trúc kho dữ liệu, dữ liệu lớn và phân tích bài toán taxi ở New York(Khoa Toán - Tin, 2024) Phạm Nhật Quang; Nguyễn Tuấn DũngGiới thiệu nghiên cứu ứng dụng kiến trúc kho dữ liệu và công nghệ dữ liệu lớn để phân tích bài toán hệ thống taxi tại New York. Quy trình xây dựng hệ thống lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu theo mô hình Data Warehouse và Big Data. Dữ liệu thực tế được thu thập, tiền xử lý, ánh xạ và phân tích theo các chỉ số KPI như số lượng hành khách, chi phí, tiền tip. Kết quả cho thấy khả năng khai thác dữ liệu quy mô lớn hiệu quả, hỗ trợ ra quyết định và tối ưu hóa vận hành dịch vụ taxi đô thị.
- Ấn phẩmBài toán hôn nhân bền vững trong hệ thống phân công và đánh giá đồ án(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Lê Thanh Thảo; Trần Ngọc ThăngHệ thống được xây dựng sử dụng ngôn ngữ lập trình PHP, JavaScript và cơ sở dữ liệu MySQL. Báo cáo gồm 5 chương. Khảo sát hệ thống – Giới thiệu Viện Toán Ứng dụng và Tin học, đánh giá thực trạng hệ thống cũ và đề xuất hệ thống mới cùng phạm vi nghiên cứu. Phân tích hệ thống – Phân tích quy trình nghiệp vụ, mô tả hệ thống qua sơ đồ phân cấp chức năng, biểu đồ luồng dữ liệu và mô hình thực thể liên kết. Thiết kế cơ sở dữ liệu và giao diện website quản lý phân công và đánh giá đồ án. Xây dựng module phân công đồ án – Phát triển chương trình phân công giảng viên hướng dẫn đồ án cho sinh viên, ứng dụng bài toán Hôn nhân bền vững và thuật toán Chấp nhận trì hoãn.
- Ấn phẩmCác phương pháp giải phương trình Eikonal bằng mạng học sâu dựa trên vi phân tự động(Khoa Toán - Tin, 2024) Trần Mạnh Dũng; Nguyễn Trung DũngNghiên cứu các phương pháp giải phương trình Eikonal bằng mạng học sâu, sử dụng vi phân tự động và mạng thần kinh tích hợp thông tin vật lý. Xây dựng hai mô hình: PINNEik và NES, đánh giá khả năng xấp xỉ và tổng quát hóa trên các cấu trúc có vận tốc truyền sóng biến thiên. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác cao và tiềm năng ứng dụng trong mô phỏng vật lý, đóng góp vào hướng tiếp cận mới trong giải phương trình đạo hàm riêng bằng học sâu, đồng thời đề xuất các hướng phát triển mở rộng trong tương lai.
- 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 phẩmCông nghệ chuỗi khối và Hệ thống học trực tuyến tích hợp Phần thưởng(Khoa Toán - Tin, 2024) Nguyễn Thị Diệu Linh; Vũ Thành NamXây dựng hệ thống học trực tuyến Lịch sử Việt Nam ứng dụng công nghệ chuỗi khối gồm ba phần chính: cơ sở lý thuyết về Blockchain, phân tích nghiệp vụ và thiết kế hệ thống. Hệ thống tích hợp ví Metamask, hợp đồng thông minh, phần thưởng Token ERC20 và chứng chỉ NFT ERC721. Các chức năng như đăng ký khóa học, làm bài kiểm tra, tương tác diễn đàn, quản lý tài khoản được mô hình hóa chi tiết qua biểu đồ và triển khai bằng kiến trúc phân lớp. Giao diện trực quan, dữ liệu lưu trữ minh bạch, bảo mật, có tiềm năng mở rộng trong giáo dục số.
- Ấn phẩmDữ báo diễn biến của Covid 19(Khoa Toán - Tin, 2024) Trần Thùy Hương; Nguyễn Văn HạnhSử dụng mô hình hóa dựa trên tác nhân (Agent-based modeling) và các phương pháp thống kê để dự báo diễn biến dịch COVID-19. Phân tích hiện tượng siêu lây nhiễm, ước lượng các chỉ số dịch tễ như R₀, Rₜ, Rc(t), và đánh giá hiệu quả các biện pháp can thiệp phi dược phẩm như cách ly, lockdown, khẩu trang. Dữ liệu thực tế được sử dụng để mô phỏng các kịch bản kiểm soát dịch, từ đó đưa ra khuyến nghị chính sách phòng chống dịch hiệu quả.
- 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 lãi chứng khoán doanh nghiệp tại việt nam(Khoa Toán - Tin, 2024) Nguyễn Bảo Anh; Nguyễn Văn HạnhNghiên cứu các phương pháp dự báo lãi chứng khoán doanh nghiệp tại Việt Nam, kết hợp giữa mô hình cổ điển như ARIMA, Holt-Winters và các mô hình học sâu như mạng thần kinh và Transformer, phân tích bộ dữ liệu tài chính thực tế, xây dựng quy trình huấn luyện và đánh giá mô hình dự báo, mô hình học sâu có độ chính xác cao hơn, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu phi tuyến và biến động mạnh, ứng dụng AI trong phân tích và dự báo tài chính doanh nghiệp.
- 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 phẩmDự đoán thuê bao có tiềm năng rời mạng sử dụng mô hình học máy(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Đặng Minh Anh; Nguyễn Tuấn DũngTập trung vào việc dự báo khả năng rời mạng của khách hàng trong lĩnh vực viễn thông bằng phương pháp học máy. Lựa chọn các thuật toán như Random Forest, Gradient Boosting Tree và XGBoost để xây dựng mô hình dự báo dựa trên dữ liệu sử dụng dịch vụ của khách hàng. Quy trình thực hiện gồm các bước: thu thập và tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và tinh chỉnh mô hình để nâng cao độ chính xác. Kết quả của đồ án giúp các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông nhận diện sớm khách hàng có nguy cơ rời mạng, từ đó đưa ra chiến lược giữ chân hiệu quả..,
- Ấn phẩmGiải xấp xỉ và mô phỏng biến dạng đàn hồi phi tuyến(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Trần Xuân Hiếu; Tạ Thị Thanh MaiĐề tài trình bày các kiến thức cơ bản về không gian hàm, các bài toán yếu trong không gian Hilbert, đồng thời giới thiệu thư viện IPOPT trong ngôn ngữ lập trình FreeFem++. Trên cơ sở đó, các bài toán đàn hồi tuyến tính và phi tuyến được nghiên cứu, trong đó bài toán biến dạng đàn hồi phi tuyến được xây dựng cho các ứng dụng thực tế. Cuối cùng, các kết quả mô phỏng số minh họa trong không gian hai chiều được thực hiện và lập trình bằng FreeFem++
- Ấn phẩmHệ thống hỗ trợ nhập điểm thi tự động(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Nguyễn Quang Hiếu; Trần Ngọc ThăngNghiên cứu và đề xuất quy trình tự động nhận diện điểm thi từ bảng điểm scan của Đại học Bách Khoa Hà Nội bằng thuật toán xử lý ảnh và mô hình Deep Learning. xây dựng quy trình Baseline đạt độ chính xác cao với dữ liệu scan chất lượng tốt nhưng hạn chế với dữ liệu kém. Để khắc phục, các giải pháp cải tiến được đề xuất nhằm tăng độ chính xác trên dữ liệu chất lượng thấp, đạt kết quả đủ tốt để ứng dụng thực tế. Trình bày quy trình end-to-end kết hợp giữa thao tác thủ công và thuật toán, chứng minh tính khả thi khi triển khai vào quy trình nhập điểm thi của trường.
- Ấn phẩmHệ thống website quản lý sách thư viện(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Nguyễn Trung Kiên; Lê Kim ThưXây dựng hệ thống website quản lý sách thư viện, cung cấp cho người dùng khả năng tìm trước cuốn sách mình cần một cách cực kì nhanh chóng. Người dùng cũng có thể đăng kí mượn trước thông qua website, sau đó chỉ cần đến thư viện và nhận sách, không cần mất công tim thủ công ở khắp thư viện. Đồng thời hệ thống cũng giúp cho ban quản lý thư viện có thể quản lý sách và việc mượn trả sách của người dùng hiệu quả
- Ấn phẩmKiến trúc microservice và vận dụng triển khai hệ thống đấu giá trực tuyến(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Phạm Anh Đức; Vũ Thành NamĐồ án giới thiệu về ứng dụng thân thiện đám mây và microservice. Để giúp phát triển và triển khai microservice, quy trình phát triển, triển khai liên tục, container, container orchestration các mẫu thiết kế microservice cũng được đề cập trong đồ án. Để áp dụng kiến trúc microservice cho bài toán thực tế, cách thiết kế service theo Domain driven design được sử dụng để lựa chọn, phân tách các nghiệp vụ. Cuối cùng, đồ án đã triển khai thử nghiệm hệ thống xây dựng theo kiến trúc microservice trên Kubernetes cho kết quả khả quan.
- 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 phẩmLược đồ học giám sát yếu cho bài toán chỉnh sửa dáng người ứng dụng trong huấn luyện thể thao(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Nguyễn Việt Dũng; Trần Ngọc ThăngTrinh bày các kiến thức cơ bản về học sâu, học giám sát yếu và hai kiến trúc mạng phổ biến là mạng nơ-ron đồ thị và mạng Transformer. Nghiên cứu bài toán chỉnh sửa dáng người và đề xuất lược đồ học giám sát yếu đầu tiên cho bài toán chỉnh sửa dáng người. Đưa ra một ví dụ về ứng dụng của bài toán trong việc huấn luyện thể thao tại nhà.
- Ấn phẩmLược đồ sai phân nửa ẩn cho phương trình thú mồi dạng parabolic(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Lê Thị Thu Hồng; Hà Thị Ngọc YếnTổng quan về pương trinh parabolic và ứng dụng trong hệ sinh thái, trinh bày các khái niệm cơ bản về phương trinh vi phân đạo hàm riêng, phương trinh tổng quát của mô hinh sinh thái và hệ phương trình cho mô hinh thú-mồi có yếu tố di chuyển. Lược đồ sai phân nửa ẩn. Trình bày lược đồ sai phân nửa ẩn để giải bài toán parabolic trong không gian một chiều và hai chiều được nghiên cứu và trình bày. Mô phỏng số cho mô hinh thú mồi Tinh bày hinh ảnh và các kết quả mô phỏng số cho bài toán thú-mồi đ. trinh bày.
- 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 ảnh hưởng của nhiệt độ đến mô hình động - thực vật phù du có cấu trúc quần thể(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Cao Thị Phương; Nguyễn Phương ThùyĐồ án nghiên cứu ảnh hưởng của nhiệt độ đến hệ sinh thái động–thực vật phù du có cấu trúc quần thể bằng phương pháp mô hình hóa toán học dựa trên phương trình. Mô hình biểu diễn sự phụ thuộc của các yếu tố sinh học vào nhiệt độ, được xây dựng tổng quát và đảm bảo tính không âm, bị chặn của nghiệm. Đồ án phân tích ổn định địa phương của các điểm cân bằng, chứng minh tính đúng đắn các định lý, nghiên cứu điều kiện rẽ nhánh Hopf và minh họa bằng các mô phỏng số.
- Ấn phẩmNghiên cứu bài toán dự đoán bất thường mạng 4G(Khoa Toán - Tin, 2024) Bùi Thanh Tùng; Lê Hải HàNghiên 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.
- 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 mô hình thú mồi có yếu tố săn bắt và phai mờ ký ức(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Nguyễn Thị Hường; Nguyễn Phương ThùyĐồ án tập trung nghiên cứu bài báo của Rajat và cộng sự (2020) về mô hình thú–mồi có yếu tố phản công, từ đó đề xuất mô hình mới bằng cách bổ sung thêm yếu tố săn bắt của con người và ảnh hưởng của phai mờ ký ức. Ngoài phần mở đầu và kết luận, đồ án gồm bốn chương chính Trình bày các kiến thức nền tảng và định lý liên quan đến hệ động lực thú–mồi Xây dựng mô hình toán học dựa trên phân tích sinh thái Phân tích mô hình về tính không âm, tồn tại, duy nhất nghiệm, ổn định địa phương và rẽ nhánh. Trình bày mô phỏng số nhằm minh họa và kiểm chứng các kết quả lý thuyết đã đạt được.
- Ấn phẩmNghiên cứu mô hình thú mồi holling loại ii có yếu tố đánh bắt và nơi trú ẩn(Đại học Bách khoa Hà Nội, 2023) Vũ Thị Kim Dung; Nguyễn Phương ThùyĐồ án tập trung vào việc ứng dụng các kỹ thuật và công cụ toán học để mô hình hóa và phân tích các quá trình sinh học trong tự nhiên, đặc biệt là các hệ động lực thú mồi. Bằng cách phát triển mô hình từ hàm phản ứng Holling loại II và mở rộng thêm các yếu tố như nơi ẩn náu của loài mồi và tác động đánh bắt của con người, đồ án phân tích tính ổn định địa phương và toàn cục của hệ. Bên cạnh phần lý thuyết, đồ án còn thực hiện các mô phỏng số để minh họa trực quan hành vi của hệ động lực, qua đó giúp đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố sinh thái. Nội dung được trình bày qua năm chương, bao gồm: giới thiệu bài toán, kiến thức chuẩn bị, xây dựng mô hình, phân tích mô hình và mô phỏng số.
- 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.
