Bài viết giới thiệu ứng dụng mạng Bayes để dự đoán xác suất có điều kiện phức hợp, giúp đánh giá khả năng bỏ học của sinh viên dựa trên nhiều yếu tố.

Bài viết phân tích chính sách đặt hàng nhà nước về đào tạo trí thức KH&CN, đánh giá thực trạng, đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng và hiệu quả.

Nghiên cứu đánh giá kỹ năng công nghệ thông tin cơ bản của sinh viên không chuyên tại Đại học Thành Đông, đề xuất giải pháp cải thiện chương trình và nâng cao chất lượng.

Bài viết nghiên cứu mô hình chú ý ngữ cảnh đa tầm nhìn cải tiến cho ViVQA, tăng độ chính xác lên 62,41%. Sử dụng Fusion Based on Attention Mechanism.

Bài viết nghiên cứu mô hình LSTM phát hiện tấn công DDoS với độ chính xác 93% trên tập dữ liệu CICDDoS2019. Mô hình có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi và lưu trữ thông tin.

Bài viết nghiên cứu C-ViDNet: Mô hình phát hiện bạo lực học đường tự động, dùng YOLOX & HRNet trích xuất đặc trưng tư thế, giảm giám sát thủ công, tăng an toàn.

Bài viết nghiên cứu cải tiến dịch máy Anh-Việt bằng đồ thị tri thức, tích hợp vào Transformer. BERT tiền huấn luyện tăng chất lượng dịch thực thể.

Bài viết nghiên cứu AIMRF: Khung giám sát và phản ứng sự cố an ninh tự động cho SME, giúp phát hiện, ngăn chặn tấn công mạng hiệu quả, tiết kiệm chi phí.

Nghiên cứu ứng dụng bộ biến đổi MERS giúp tái sử dụng năng lượng từ trường trong động cơ, nâng cao hiệu suất, hệ số công suất và tiết kiệm năng lượng.

Đề tài nghiên cứu hướng đến việc xây dựng mô hình huấn luyện và triển khai mô hình trên nền tảng Web , cho phép nhận diện khuôn mặt từ các ảnh thư viện, từ ảnh chụp và nhận diện thời gian thực (realtime), dự đoán tên của sinh viên với tốc độ nhận diện và độ chính xác cao và đưa ra thông tin của sinh viên đó.

Nghiên cứu về meta-generation nâng cao hiệu quả LLM bằng tạo ứng viên, phản hồi, điều chỉnh. Chia nhỏ bài toán, dùng mô hình thưởng chọn đáp án.

Nghiên cứu hệ thống gửi thông báo nhanh đa nền tảng (Discord, Slack, Telegram) qua Google Apps Script & Sheets, giúp quản lý thông tin hiệu quả.

Nghiên cứu hệ thống so sánh độ tương đồng câu hỏi trên diễn đàn, dùng PhoBERT và NLP. Đạt độ chính xác 82.98%, tích hợp FAISS tìm kiếm nhanh.

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình tích hợp gồm ba yếu tố chính: phát hiện thực thể bằng YOLOv8, biểu diễn đặc trưng thị giác với túi từ thị giác, và tổ chức thông tin bằng đồ thị tri thức.

Nghiên cứu vận dụng tư tưởng Hồ Chí Minh về khoa học và công nghệ, đổi mới sáng tạo ở Thái Nguyên, đánh giá thành tựu, tồn tại và đề xuất giải pháp thúc đẩy phát triển.

Nghiên cứu ứng dụng học máy (Random Forest) dự đoán tình trạng bỏ học của sinh viên với độ chính xác 91.33%, từ đó đưa ra giải pháp hỗ trợ kịp thời.

Tổng quan ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) trong phát sinh mã nguồn. Phân tích xu hướng, thách thức và cơ hội phát triển LLMs trong kỹ thuật phần mềm.

Nghiên cứu nhận dạng tổn thương da dựa trên học sâu, xử lý dữ liệu mất cân bằng. ConvNeXtTiny đạt độ chính xác cân bằng 0.7584, độ chính xác 0.8408.