Banner được lưu thành công.

Được đăng: 13/03/2026

Chúc mừng sinh viên ngành Kỹ thuật Phần mềm Trần Quang Anh Kiệt có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị IEA/AIE 2026

📰Tên Bài báo: Benchmarking Local XAI Against TreeSHAP for Explainable Diabetes Prediction.

👨Sinh viên: Trần Quang Anh Kiệt - 22520725 

✨Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Trần Quang Anh Kiệt - 22520725 ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị IEA/AIE 2026.

Tóm tắt bài viết:

Các mô hình dự đoán nguy cơ mắc bệnh tiểu đường chính xác ngày càng được áp dụng rộng rãi trong hỗ trợ quyết định lâm sàng. Tuy nhiên, giá trị thực tiễn của chúng phụ thuộc vào mức độ giải thích được các quyết định của mô hình ở cả cấp độ toàn cục và cấp độ bệnh nhân cụ thể. Bài báo này trình bày một khung tổng quan để so sánh các phương pháp Trí tuệ nhân tạo (XAI) có thể giải thích được (toàn cục) và cục bộ cho dự đoán bệnh tiểu đường dạng bảng. Một tập dữ liệu các chỉ số sức khỏe liên quan đến bệnh tiểu đường (100.000 bản ghi, hơn 35 đặc trưng) đã được huấn luyện và đánh giá bởi mười bộ phân loại máy học để chọn ra mô hình hoạt động tốt nhất dựa trên các chỉ số của tập dữ liệu thử nghiệm. Sau đó, tầm quan trọng của đặc trưng toàn cục được tính toán bằng TreeSHAP trên toàn bộ tập dữ liệu thử nghiệm, và ba phương pháp giải thích cục bộ được so sánh hiệu năng: Feature Occlusion, BreakDown (DALEX) và LIME trên một mẫu con đại diện. Để xác định sự phù hợp giữa các giải thích toàn cục và cục bộ, độ chồng chéo Top-K và tương quan thứ hạng được đo lường, và chất lượng giải thích được đánh giá thêm về độ trung thực, tính ổn định, độ phức tạp và độ thưa thớt. Kết quả cho thấy các dấu ấn sinh học có ý nghĩa lâm sàng (ví dụ: HbA1c và đường huyết lúc đói) luôn chiếm ưu thế trong cả giải thích toàn cục và cục bộ, trong khi BreakDown và Occlusion đạt được sự phù hợp cao nhất với SHAP toàn cục trong số các phương pháp cục bộ.

🍀Kết quả này khẳng định năng lực học tập và nghiên cứu nghiêm túc của sinh Trần Quang Anh Kiệt - 22520725, đồng thời thể hiện rõ sự hỗ trợ tận tâm và định hướng chuyên môn từ các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học tại Khoa Công nghệ Phần mềm.

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 09/03/2026

Chúc mừng sinh viên ngành Kỹ thuật Phần mềm Võ An Khôi - Võ Hồng Lương có bài báo khoa học được chấp nhận đăng trên Hội nghị IEA AIE 2026

✍️ Tên bài báo: Graph Retrieval-Augmented Language Model for Question Answering of Vietnamese Law

👨Sinh viên: Võ An Khôi – MSSV: 23520790 -  Võ Hồng Lương – MSSV: 23520905

‍🏫GVHD: ThS. Đặng Việt Dũng khoa Công nghệ Phần mềm

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng hai sinh viên Võ An Khôi – MSSV: 23520790 -  Võ Hồng Lương – MSSV: 23520905 ngành Kỹ thuật Phần mềm – Trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên ThS. Đặng Việt Dũng thuộc khoa Công nghệ Phần mềm đã có bài báo được chấp nhận đăng trên Hội nghị IEA AIE 2026.

🔹 Tóm tắt nội dung:
Bài báo này nghiên cứu về hệ thống truy xuất thông tin pháp luật cho Việt Nam, tập trung giải quyết bài toán thiếu hụt dữ liệu gán nhãn và hạn chế của LLM trong lĩnh vực chuyên sâu. Nghiên cứu đề xuất một quy trình xây dựng đồ thị tri thức bán tự động, kết hợp giữa tìm kiếm cấu trúc và truy xuất ngữ nghĩa văn bản. Giải pháp này giúp tối ưu hóa khả năng hiểu của LLM, đồng thời nâng cao chất lượng câu trả lời và giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" trong Q&A pháp lý.

Thành tựu này thể hiện năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Võ An Khôi -  Võ Hồng Lương, đồng thời ghi nhận vai trò hướng dẫn và đồng hành của các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học ứng dụng tại khoa Công nghệ Phần mềm. Một lần nữa, xin chúc mừng các bạn sinh viên cùng giảng viên hướng dẫn Thầy Đặng Việt Dũng với thành tựu này.🎉

#TTĐPT #TTDPT #TruyenThongDaPhuongTien #MultimediaUIT #DigitalMediaUIT #KyThuatPhanMem #KTPM #SoftwareEngineering #SoftwareEngineeringUIT #UITSoftware #UIT #SinhVienUIT #CongNghePhanMem # CNPM

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 02/03/2026

Chúc mừng sinh viên ngành Kỹ thuật Phần mềm Huỳnh Lê Đan Linh có bài báo khoa học được chấp nhận đăng trên tạp chí Advanced Quantum Technologies (Q1)

✍️ Tên bài báo:
Advancing Quantum Process Tomography Through Quantum Compilation

https://doi.org/10.1002/qute.202500494

👨Sinh viên: Huỳnh Lê Đan Linh

‍🏫GVHD: TS. Vũ Tuấn Hải khoa Công nghệ Phần mềm

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Huỳnh Lê Đan Linh (MSSV: 22520759) ngành Kỹ thuật Phần mềm – Trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Vũ Tuấn Hải thuộc khoa Công nghệ Phần mềm đã có bài báo được chấp nhận đăng trên Advanced Quantum Technologies – tạp chí quốc tế thuộc danh mục SCIE, xếp hạng Q1. Bài báo là sản phẩm đến từ quá trình làm việc xuyên suốt 2 năm từ Đồ án 1, Đồ án 2 đến Khóa luận tốt nghiệp.

🔹 Tóm tắt nội dung:
Phương pháp đo đạc quá trình lượng tử (Quantum process tomography - QPT) đóng vai trò trung tâm trong việc mô tả các cổng và mạch lượng tử, chẩn đoán các thiết bị lượng tử, hiệu chuẩn phần cứng và hỗ trợ sửa lỗi lượng tử. Tuy nhiên, các phương pháp QPT truyền thống gặp phải những thách thức liên quan đến khả năng mở rộng và nhạy cảm với nhiễu. Trong công trình này, chúng tôi đề xuất một framework dựa trên biên dịch lượng tử, biểu diễn các quá trình lượng tử bằng cách sử dụng các toán tử Kraus được tối ưu hóa và ma trận Choi. Bằng cách xây dựng QPT như một bài toán biên dịch và tối ưu hóa, phương pháp của chúng tôi giảm đáng kể chi phí đo lường và tính toán trong khi vẫn duy trì độ chính xác. Chúng tôi đánh giá hiệu suất của phương pháp bằng cách sử dụng mô phỏng số các cổng ngẫu nhiên Haar. Chúng tôi tiếp tục áp dụng framework này cho các kênh khử pha với cả nhiễu đồng nhất theo thời gian và không đồng nhất theo thời gian, cũng như cho các kênh khử phân cực và giảm biên độ. Những kết quả này cho thấy rằng QPT dựa trên biên dịch lượng tử có thể là một giải pháp thay thế thiết thực cho các phương pháp QPT tiêu chuẩn.

Thành tựu này thể hiện năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Huỳnh Lê Đan Linh, đồng thời ghi nhận vai trò hướng dẫn và đồng hành của các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học ứng dụng tại khoa Công nghệ Phần mềm. Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Huỳnh Lê Đan Linh cùng các giảng viên hướng dẫn Thầy Vũ Tuấn Hải với thành tựu xuất sắc này.🎉

#TTĐPT #TTDPT #TruyenThongDaPhuongTien #MultimediaUIT #DigitalMediaUIT #KyThuatPhanMem #KTPM #SoftwareEngineering #SoftwareEngineeringUIT #UITSoftware #UIT #SinhVienUIT #CongNghePhanMem # CNPM

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 08/01/2026

NHÓM SINH VIÊN NGÀNH TRUYỀN THÔNG ĐA PHƯƠNG TIỆN - UIT CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC ĐƯỢC CHẤP NHẬN ĐĂNG TẠI HỘI NGHỊ QUỐC TẾ ECTI DAMT và NCON 2026 

Vừa qua, dự án nghiên cứu “Examining Nostalgia Marketing Strategy in Maximising Brand Values - A Case in Vietnam” đã chính thức được chấp nhận trình bày tại Hội nghị Quốc tế ECTI DAMT và NCON 2026 - tại Thái Lan.

Nhóm tác giả: 

- Nguyễn Vũ Thanh Ngọc - 25521212

- Huỳnh Anh Gia Bảo - 25520126

- Lê Nguyễn Hồng Anh - 25520059

- Phan Nguyễn Khánh Ngọc - 25521214

- Trang Triệu Hồng Phúc - 25521447

Giảng viên hướng dẫn: 

TS. Đỗ Trọng Hợp, TS. Lê Thị Mỹ Danh

Từ thắc mắc thực tiễn đến lời giải khoa học

Tại sao những chiến dịch quảng bá của Knorr, Kido hay Phê La dù khai thác những chất liệu xưa cũ lại dễ dàng chiếm trọn niềm tin của khách hàng hơn so với các phương thức tiếp thị hiện đại? Xuất phát từ trăn trở này, nhóm nghiên cứu đã đi sâu vào tìm hiểu “Nostalgia Marketing”. Đây không đơn thuần là sự khơi gợi hoài niệm, mà là một chiến lược tinh vi nhằm biến những cảm xúc hoài cổ thành các giá trị thương hiệu có thể đo lường được.

Sử dụng phương pháp tiếp cận định lượng và mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM, bài báo đã nghiên cứu sự tác động của hoài niệm lên ba trụ cột chính như nhận thức thương hiệu (Brand Awareness), uy tín thương hiệu (Brand Reputation) và lòng trung thành (Brand Loyalty).

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng ký ức về gia đình và không gian có sức ảnh hưởng toàn diện đến tâm trí người tiêu dùng trẻ tại Việt Nam. Trong khi đó, ký ức về các mối quan hệ cá nhân lại là "chìa khóa" để nâng tầm uy tín thương hiệu trong bối cảnh kỹ thuật số.

Ý nghĩa thực tiễn đối với thị trường Việt Nam

Nghiên cứu khẳng định rằng, trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ, người tiêu dùng có xu hướng tìm về những giá trị nguyên bản và bền vững. Việc tận dụng lý thuyết Chuyển đổi cảm xúc (Affect Transfer Theory) và Sự liên tục của bản thân (Self-Continuity Theory) đã giúp các thương hiệu Việt tạo ra một sợi dây liên kết vô hình nhưng chặt chẽ với khách hàng.

Đề tài không chỉ đóng góp về mặt lý luận cho kho tàng nghiên cứu marketing tại Việt Nam mà còn là tài liệu tham khảo giá trị cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm hướng đi mới giữa thị trường cạnh tranh khốc liệt. Sự thành công của nghiên cứu này một lần nữa khẳng định năng lực phân tích và tư duy chiến lược nhạy bén của sinh viên trong việc giải mã những xu hướng thị trường phức tạp.

Thành tích này là minh chứng cho môi trường đào tạo chú trọng nền tảng học thuật, nghiên cứu khoa học của ngành Truyền thông Đa phương tiện, Khoa Công nghệ Phần mềm, Trường Đại học Công nghệ Thông tin - UIT. Khoa tin rằng, với định hướng đúng đắn ngay từ năm đầu đại học, sinh viên không chỉ được trang bị kỹ năng nghề nghiệp mà còn hình thành tư duy nghiên cứu, trách nhiệm xã hội và năng lực thích ứng với công nghệ mới.