Banner được lưu thành công.

Được đăng: 28/10/2025

Chúc mừng sinh viên Phạm Công Minh có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế GOODTECHS 2025

📰Tên bài báo: LLM-based Solution for Dataset Construction and Knowledge Retrieval Support

👨Sinh viên: Phạm Công Minh– 22520882

👨‍🏫GVHD: ThS. Đặng Việt Dũng

✨Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Phạm Công Minh (MSSV: 22520882) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên ThS. Đặng Việt Dũng đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế GOODTECHS 2025 (11th EAI International Conference on Smart Objects and Technologies for Social Good) sẽ diễn ra tại Kien Giang University, An Giang, Việt Nam, từ ngày 18–20 tháng 12 năm 2025.🎊

Tóm tắt bài viết:

Công trình đề xuất một giải pháp ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) trong việc xây dựng Cơ sở Tri thức hoàn chỉnh, nhằm tự động hóa quy trình trích xuất và cấu trúc hóa dữ liệu từ các văn bản pháp luật. Phương pháp này kết hợp tính nghiêm ngặt về logic của Ontology/Đồ thị Tri thức (KG) với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ của LLM, qua đó giúp giảm thiểu rủi ro ảo giác thông tin. Ngoài ra, LLM còn hỗ trợ diễn giải dữ liệu có cấu trúc thành các câu trả lời ngôn ngữ tự nhiên, dễ hiểu đối với người dùng. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của việc tích hợp Cơ sở Tri thức chuyên biệt theo miền với LLMs trong việc phát triển các hệ thống hỏi–đáp pháp lý tự động thông minh và hiệu quả.

🍀Kết quả này khẳng định năng lực học tập và nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Phạm Công Minh, 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

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Phạm Công Minh cùng giảng viên hướng dẫn Thầy Đặng Việt Dũng với kết quả này.🎉

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 21/10/2025

Chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025

✍️ Tên bài báo:
Domain-Incremental Learning for UAV Traffic Video Anomaly Detection

👨Sinh viên: Đoàn Danh Dự – 22520260

‍🏫GVHD: TS. Nguyễn Duy Khánh

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự (MSSV: 22520260) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Duy Khánh đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) sẽ diễn ra tại thành phố Nha Trang, Việt Nam, từ ngày 12–14 tháng 12 năm 2025, do Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (HCMUS) đồng tổ chức.

🍀 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu tập trung vào việc nâng cao khả năng phát hiện bất thường trong video giám sát giao thông từ UAV – một hướng nghiên cứu quan trọng nhưng vẫn gặp nhiều khó khăn khi điều kiện môi trường thay đổi, đặc biệt trong các tình huống thực tế. Công trình đã áp dụng phương pháp Học Gia Tăng Miền (Domain-Incremental Learning – DIL) nhằm giúp mô hình thích ứng tốt hơn với các điều kiện thời tiết khác nhau, đồng thời giảm thiểu hiện tượng quên trong quá trình huấn luyện liên miền. Nhóm nghiên cứu tiến hành thực nghiệm với bốn phương pháp phát hiện bất thường tiêu biểu kết hợp cùng các chiến lược giảm quên như Elastic Weight Consolidation và Experience Replay trên ba miền thời tiết: trời quang, có tuyết và sương mù. Kết quả cho thấy DIL giúp cải thiện hiệu năng đáng kể, đặc biệt mô hình Future-Frame Prediction đạt hiệu suất cao hơn 1–4% so với các mô hình huấn luyện riêng từng miền. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của Học Gia Tăng Miền trong việc xây dựng các hệ thống phát hiện bất thường linh hoạt và hiệu quả hơn.

💕Thành tựu này khẳng định năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Đoàn Danh Dự, 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 ứng dụng tại Khoa Công nghệ Phần mềm

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự cùng  giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Duy Khánh với thành tựu xuất sắc này.🎉

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 21/10/2025

Chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang có bài báo khoa học được chấp nhận tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025

✍️ Tên bài báo:
Towards Reliable Oriented Surgical Instrument Detection: Benchmark and Evaluation

👨Sinh viên: Nguyễn Xuân Quang – 22521205

‍🏫GVHD: TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang (MSSV: 22521205) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) sẽ diễn ra tại thành phố Nha Trang, Việt Nam, từ ngày 12–14 tháng 12 năm 2025, do Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (HCMUS) đồng tổ chức.

🍀 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu hướng đến việc nâng cao độ chính xác trong phát hiện dụng cụ phẫu thuật – một yếu tố then chốt trong các hệ thống phẫu thuật ít xâm lấn hỗ trợ bằng máy tính và robot. Các phương pháp dựa trên phân vùng (segmentation) tuy cho phép định vị ở mức điểm ảnh nhưng lại đòi hỏi tính toán cao, gây khó khăn cho ứng dụng thời gian thực, trong khi các mô hình phát hiện truyền thống theo khung vuông (axis-aligned) không thể nắm bắt được hướng và cấu trúc phức tạp của các dụng cụ dài và linh hoạt như kim khâu hay sợi chỉ. Để khắc phục hạn chế này, nhóm nghiên cứu đã chuyển đổi bộ dữ liệu SAR-RARP50 từ nhãn phân vùng sang khung giới hạn có hướng (oriented bounding box), tạo nên bộ benchmark đầu tiên cho bài toán phát hiện định hướng trong phẫu thuật robot. Dựa trên bộ chuẩn này, nhóm tiến hành đánh giá mười phương pháp phát hiện tiên tiến, qua đó cho thấy các mô hình YOLO một giai đoạn đạt hiệu năng tổng thể cao nhất, trong khi các kiến trúc nhận biết hướng như Rotated RetinaNet và SASM đạt độ chính xác cao nhất về dự đoán góc quay. Kết quả nghiên cứu làm nổi bật sự đánh đổi giữa tốc độ xử lý thời gian thực và độ chính xác định hướng, đồng thời mở ra nền tảng cho việc thiết kế các mô hình lai, cân bằng lớp và phát triển hệ thống nhận thức đáng tin cậy hơn cho robot phẫu thuật.

💕Thành tựu này thể hiện rõ năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Nguyễn Xuân Quang, đồng thời cho thấy vai trò quan trọng của các giảng viên trong việc truyền cảm hứng, định hướng và hỗ trợ sinh viên theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học ứng dụng tại Khoa Công nghệ Phần mềm.

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang cùng giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Tấn Trần Minh Khang với thành tựu xuất sắc này.🎉

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

Banner được lưu thành công.

Được đăng: 18/10/2025

test