Luận án phát triển mô hình học sâu kết hợp cấu trúc đồ thị và phân tích ngữ nghĩa cho khuyến nghị trích dẫn, nâng cao độ chính xác và hiệu quả.
Luận án đề xuất mô hình Enhanced-NCN, RHN-DualLCR và SciBERT-GraphSAGE để cải thiện khuyến nghị trích dẫn bằng học sâu, BERT và đồ thị.
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.
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 "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 kỹ thuật kiểm thử sản phẩm Game và ứng dụng, tập trung vào quy trình, kỹ thuật kiểm thử, thực nghiệm và đánh giá kết quả.
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.
