Áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cho học máy phi tập trung

Đồ án này nghiên cứu và phát triển giải pháp ứng dụng thuật toán tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) vào lĩnh vực học liên kết phân tán (Federated Learning) nhằm cải thiện hiệu quả huấn luyện mô hình học máy trên dữ liệu phân tán và bảo vệ tính riêng tư. Đề tài sử dụng framework Flower, một nền tảng mã nguồn mở hỗ trợ xây dựng hệ thống FL linh hoạt và mở rộng, làm môi trường triển khai.

Ứng dụng Blockchain và IoT trong quản lý chuỗi cung ứng cà phê

Đồ án này trình bày một giải pháp kết hợp công nghệ Blockchain và Internet of Things (IoT) nhằm xây dựng hệ thống quản lý chuỗi cung ứng cà phê minh bạch và hiệu quả. Các thiết bị IoT được sử dụng để thu thập dữ liệu theo thời gian thực tại các giai đoạn như trồng trọt, thu hoạch, chế biến và vận chuyển. Các dữ liệu này sau đó được mã hóa và ghi nhận bất biến lên chuỗi khối, giúp tạo lập cơ sở truy xuất nguồn gốc tin cậy.

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh dựa trên học sâu kết hợp CNN-LSTM

Nghiên cứu nhằm phát triển, huấn luyện mô hình Deep Learning (DL) có khả năng giám sát và dự đoán số lượng xe trong tương lai từ dữ liệu lịch sử bãi xe. Xây dựng thành hệ thống hoàn chỉnh để hỗ trợ quản lý giao thông hiệu quả hơn.

Phát triển hệ thống giám sát môi trường cho trang trại nuôi dê dựa trên IoT và học sâu

Mục đích của khóa luận này là xây dựng một hệ thống giám sát môi trường sống, với hy vọng sẽ đóng góp một phần nhỏ vào việc phát triển chăn nuôi hiện đại, áp dụng các công nghệ đang là xu hướng hiện nay. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào bốn yếu tố ảnh hưởng đến sức khỏe của dê (nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ NH3, nồng độ H2S), để có thể tập trung giải quyết các yếu tố này.

Hệ thống phát hiện rủi ro cho ứng dụng web dựa trên phân tích hành vi người dùng

Khóa luận không chỉ cung cấp cơ sở lý thuyết và quy trình thực nghiệm chi tiết mà còn đề xuất hướng mở rộng khả thi nhằm cải thiện hiệu quả phát hiện bot, phục vụ cho các ứng dụng bảo mật trong thực tế.

Hệ thống phát hiện té ngã ứng dụng kiến trúc học liên kết trong chăm sóc sức khỏe người cao tuổi

Hiện nay, với sự gia tăng nhanh chóng của dân số già trên toàn thế giới, việc đảm bảo an toàn và chất lượng cuộc sống cho người cao tuổi ngày càng trở nên cấp thiết. Té ngã là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây chấn thương nghiêm trọng và tử vong ở người cao tuổi. Do đó, việc xây dựng các hệ thống phát hiện té ngã hiệu quả là rất cần thiết để hỗ trợ công tác giám sát và can thiệp kịp thời, giúp giảm thiểu rủi ro và hậu quả của các sự cố này.

Hệ thống mạng lưới điều khiển đèn giao thông thông minh sử dụng deep reinforcement learning và IoT

Sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện giao thông trên đường đã dẫn đến nhiều thách thức nghiêm trọng như tắc nghẽn giao thông, vấn đề an toàn và tác động tiêu cực đến môi trường. Điều khiển tín hiệu giao thông đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các thách thức này thông qua việc cải thiện an toàn giao thông đường bộ, giảm thiểu tắc nghẽn và giảm khí thải từ phương tiện. Theo truyền thống, hệ thống điều khiển đèn giao thông dựa trên phương pháp thời gian cố định sử dụng phương pháp Webster, dựa vào dữ liệu giao thông lịch sử để xác định thời gian tín hiệu cố định, không thay đổi theo điều kiện giao thông thực tế.

Robot nhận diện vật thể thời gian thực trong nhà kho

Dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Khánh Thuật, đồ án "Robot nhận diện vật thể thờigian thực trong nhà kho"được thực hiện với mục tiêu xây dựng một hệ thống robot tự hành thông minh, có khả năng phát hiện và nhận diện vật thể trong môi trường kho bãi một cách nhanh chóng và chính xác. Hệ thống này cho phép robot phản ứng tự động với các đối tượng được nhận diện mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người, đồng thời hỗ trợ giám sát và điều khiển từ xa thông qua các thiết bị kết nối mạng như máy tính hoặc điện thoại. Với việc tích hợp công nghệ xử lý hình ảnh, thị giác máy tính và truyền thông không dây, hệ thống được kỳ vọng sẽ tối ưu hóa hoạt động của robot trong môi trường thực tế, giảm thiểu rủi ro cho con người và nâng cao hiệu quả quản lý kho.

Ứng dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG) trong hệ thống tư vấn pháp lý

Đồ án chuyên ngành này trình bày về xây dựng hệ thống tư vấn pháp lý dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, kết hợp với phương pháp Retrieval-Augmented Generation. Mục tiêu chính của đề tài là tạo ra một giải pháp hỗ trợ tư vấn pháp lý một cách chính xác, nhanh chóng và dễ hiểu, tập trung chủ yếu vào Luật Hôn nhân và Gia đình Việt Nam.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xây dựng hệ thống tối ưu việc sử dụng năng lượng sạch cho hộ gia đình

Khóa luận trình bày việc xây dựng hệ thống tối ưu hóa sử dụng năng lượng điện mặt trời cho hộ gia đình bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Hệ thống bao gồm hai thành phần chính: mô hình dự báo sản lượng điện mặt trời sử dụng mạng nơ-ron hồi tiếp LSTM và mô hình ra quyết định sử dụng điện dựa trên học tăng cường với thuật toán PPO.

Formats