Nghiên cứu đề xuất phương pháp tiền xử lý ảnh MRI não sử dụng bộ lọc Gabor, DAE và mô hình VGG16, đạt độ chính xác 96.68% trong phân loại u não.
Đề tài nghiên cứu phát hiện tấn công XSS bằng Deep Learning, kết hợp CodeBERT và Attention với mục tiêu nhằm đề xuất mô hình mới, thử nghiệm và đánh giá hiệu quả.
Đề tài "Cải thiện hiệu quả phát hiện đối tượng" sử dụng mô hình huấn luyện trước, đặc biệt CLIP, để nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát hóa.
Đề tài nghiên cứu ứng dụng học máy để phát hiện vận động bất thường (đặc biệt là ngã) sử dụng cảm biến đeo, hỗ trợ người cao tuổi và người cần chăm sóc.
Đề tài "Áp dụng phép biển đổi nhanh Fourier cho phát hiện ung thư da" được nghiên cứu ứng dụng FFT và học sâu (ResNet, VGG, EfficientNet) để phát hiện ung thư da, so sánh với phương pháp truyền thống, nhằm cải thiện chẩn đoán.
Đề tài nghiên cứu phát hiện độ tương đồng văn bản sử dụng học chuyển giao, giúp kiểm tra đạo văn hiệu quả và ứng dụng trong tìm kiếm thông tin, phân loại tài liệu.
Đề tài nghiên cứu về phát hiện dữ liệu ngoài phân phối, áp dụng EOOD cho quản lý dữ liệu bán hàng tại LIBERICO và đề xuất một số giải pháp cải thiện độ chính xác.
Đề tài nghiên cứu giải pháp phát hiện mã độc Android bằng học máy và biểu đồ luồng điều khiển, nhằm hệ thống tiến hành thử nghiệm và đánh giá.
