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.

Bài viết nghiên cứu ứng dụng học máy & học sâu dự báo khả năng trả nợ trong cho vay ngang hàng (P2P). XGBoost & LGBM đạt độ chính xác >85%.

Nghiên cứu đề xuất mô hình mô tả ảnh kết hợp đồ thị tri thức và học sâu, tăng cường ngữ nghĩa. Mô hình vượt trội trên MSCOCO, Visual Genome.

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 "Xác minh giọng nói tiếng Việt sử dụng học sâu đa nhiệm" với mục tiêu nhằm nghiên cứu ứng dụng học sâu để xây dựng hệ thống xác minh giọng nói hiệu quả, bảo mật.

Đề tài nghiên cứu ứng dụng học sâu để theo dõi và cảnh báo sớm bất thường sức khỏe lợn, giúp kiểm soát dịch bệnh, giảm thiệt hại kinh tế.