Trong nghiên cứu này, giải pháp dự báo lượng mưa đa mô hình được đề xuất và phát triển một cách toàn diện, với việc kết hợp các mô hình học sâu như LSTM, GRU và học máy truyền thống như XGBoost thông qua kỹ thuật hợp nhất mô hình bằng hệ mờ (Fuzzy Fusion).
Trong khóa luận này, nhóm tác giả đề xuất một hệ thống FL tích hợp công nghệ Blockchain và phương pháp Genetic Algorithm-based Stacking Ensemble (GA-Stacking) - mô hình tổ hợp phân lớp chồng dựa trên thuật toán di truyền. Kiến trúc này cho phép các bên tham gia cùng xây dựng mô hình phát hiện gian lận mà mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật thông tin dữ liệu. Song song đó, Blockchain được sử dụng để ghi lại lịch sử đóng góp của từng máy khách, từ đó bảo đảm tính minh bạch trong toàn bộ quá trình huấn luyện. Khóa luận còn tích hợp thêm InterPlanetary File System (IPFS) để lưu trữ thông tin mô hình, nhằm giảm chi phí lưu trữ trên Blockchain.
lựa chọn đề tài này còn xuất phát từ mong muốn được đóng góp một phần nhỏ bé của mình vào sự phát triển của lĩnh vực nhà thông minh tại Việt Nam. Em nhận thấy rằng, mặc dù nhà thông minh đang là xu hướng phát triển mạnh mẽ trên thế giới, nhưng tại Việt Nam, lĩnh vực này vẫn còn khá mới mẻ và chưa thực sự phát triển tương xứng với tiềm năng. Thông qua việc nghiên cứu và ứng dụng những công nghệ tiên tiến nhất vào đồ án của mình, em hy vọng có thể góp phần thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực nhà thông minh tại Việt Nam, mang những giải pháp công nghệ hiện đại đến gần hơn với người dùng Việt, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và bắt kịp với xu hướng phát triển chung của thế giới.
Hướng chúng tôi sẽ thực hiện trong đề tài này chính là sử dụng công nghệ BCI trên thiết bị EEG giá rẻ để có thể thông qua sóng não, phân tích được các tín hiệu Motor Imagery (MI), là các tín hiệu về suy nghĩ chuyển động cơ học (ví dụ như chuyển động tay chân), giúp những trường hợp trên có thể phần nào đó giảm bớt sự phụ thuộc của họ vào người khác, hay có thể tự do hơn, thuận tiện hơn trong cuộc sống của chính mình cũng như giúp mọi người dễ dàng tiếp cận đến công nghệ này
Trong nhiều cơ sở y tế, việc cung cấp thuốc thủ công vẫn được thực hiện bởi các nhân viên y tế như y tá, điều dưỡng hoặc bác sĩ. Quá trình này có thể tốn nhiều thời gian và có nguy cơ cao gây ra sai sót khi họ bận rộn hoặc mệt mỏi. Tôi đưa ra một giải pháp cho các vấn đề đã nêu bằng cách xây dựng một hệ thống hỗ trợ phân phối thuốc tại bệnh viện, dựa trên việc áp dụng ViT để xác định thông tin của bệnh nhân qua khuôn mặt và quản lý dữ liệu về thuốc và bệnh tình được lưu giữ trên các dịch vụ đám mây, cùng với việc sử dụng FL để đảm bảo an toàn cho thông tin cá nhân của bệnh nhân.
Học liên kết (Federated Learning (FL)) và Internet vạn vật (Internet of Things (IoT)) hiện đang là các lĩnh vực đầy tiềm năng và cần thiết trong thời đại 4.0 ngày nay, việc nghiên cứu về nó mang lại nhiều thành tựu quan trọng cho đời sống hàng ngày nói chung và ở lĩnh vực y tế nói riêng. Việc tích hợp IoT và FL trong hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh không chỉ mang lại lợi ích về tự động hóa và tăng cường hiệu suất mà còn đảm bảo tính riêng tư và an toàn của dữ liệu y tế, góp phần nâng cao chất lượng phục vụ và quản lý sức khỏe cho người dùng.
Hệ thống điểm danh này hướng đến việc khắc phục các khuyết điểm về mặt thời
gian, tính minh bạch của các phương pháp điểm danh đang được áp dụng thời điểm
hiện tại. Chúng tôi muốn hệ thống đề xuất khi vận hành sẽ đảm bảo được các yếu tố
sau: xác minh sinh viên thực sự hiện diện tại phòng học, phát hiện khi sinh viên rời
phòng học/vào lại phòng học, tính toán tổng thời gian sinh viên thực sự góp mặt vào
buổi học.
Mạng khả lập trình (Software-Defined Network, SDN) là một công nghệ mạng mới, ra đời vào đầu thế kỷ 21, và được xem như một sự cải tiến, cách mạng cho công nghệ mạng truyền thống. SDN ban đầu được xác định bởi: i. Sự tách tầng điều khiển (quyết định cách lưu lượng được xử lý) khỏi tầng dữ liệu (chuyển tiếp lưu lượng dựa trên sự quyết định của tầng điều khiển); ii. Sự hợp nhất tầng điều khiển về mặt logic, cho phép hệ thống điều khiển tác động lên nhiều thiết bị thuộc tầng dữ liệu thông qua các API.
Mục tiêu của khoá luận có thể quản lý hiệu quả nhiều thiết bị SDR khi nghiên cứu công nghệ cần sử dụng một lượng lớn thiết bị SDR. Phương pháp thực hiện sẽ dựa vào các hệ thống quản lý tập trung trước đó để đề xuất một mô hình quản lý hợp lý. Sau cùng là đánh giá hiệu suất hệ thống đã xây dựng, đồng thời đề xuất những hướng đi tiếp theo mà khoá luận này có thể phát triển trong tương lai.
