Loại khoá luận
Ngành
Giảng viên
Năm
Triển khai và tối ưu mạng phân phối nội dung cho ứng dụng microservices trên đa nền tảng đám mây
Đề tài này tập trung vào việc triển khai và tối ưu mạng phân phối nội dung (CDN) cho ứng dụng microservice trên đa nền tảng đám mây. Trong bối cảnh số hóa hiện nay, việc sử dụng kiến trúc multi-cloud ngày càng phổ biến do những lợi ích về hiệu suất, tính sẵn sàng và khả năng dự phòng. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra nhiều thách thức về độ trễ mạng và tính nhất quán dữ liệu, đặc biệt khi người dùng truy cập từ xa.
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.
Phát triển hệ thống dự đoán lỗi build trong tích hợp liên tục bằng học sâu và MLOps
Đề tài "Phát triển hệ thống dự đoán lỗi build trong tích hợp liên tục bằng học sâu và MLOps" đặt trọng tâm vào giải quyết các vấn đề lỗi build – một trở ngại phổ biến trong bối cảnh phát triển phần mềm hiện nay, đặc biệt đối với các hệ thống tích hợp liên tục (CI/CD). Với sự gia tăng độ phức tạp của các dự án phần mềm, lỗi build không chỉ gây gián đoạn mà còn làm gia tăng chi phí và suy giảm chất lượng sản phẩm. Đề tài áp dụng các phương pháp...
Cải thiện khả năng phân tích cảm xúc trong việc giám sát thương hiệu bằng MLOps
Khóa luận tập trung vào việc xây dựng hệ thống ứng dụng Social Scope, sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích các nội dung được đăng trên mạng xã hội Reddit, từ đó xác định cảm xúc của người dùng đối với nhiều sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Chúng tôi đã thiết kế một hệ thống cho phép thu thập dữ liệu từ các diễn đàn công nghệ và sản phẩm lớn trên Reddit nhằm tạo ra một cái nhìn tổng quát về xu hướng và tâm lý của...
Hệ thống tưới cây tự động dựa trên dự đoán mưa
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).
Phát triển hệ thống phát hiện giao dịch gian lận cho các tổ chức tài chính dựa trên federated learning và blockchain
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...
Xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán giai đoạn Alzheimer và dự đoán điểm đánh giá trạng thái tâm thần dựa trên mô hình học đa nhiệm
Đề tài hướng đến xây dựng một hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh Alzheimer thông qua việc kết hợp mô hình học sâu với ứng dụng web nhằm hỗ trợ cả người dùng và bác sĩ trong quá trình phát hiện, theo dõi và quản lý bệnh lý một cách chính xác, hiệu quả và thuận tiện. Bệnh Alzheimer là một trong những bệnh lý thần kinh phổ biến và nguy hiểm ở người cao tuổi, tuy nhiên việc phát hiện sớm bệnh lại gặp nhiều khó khăn do biểu hiện không rõ ràng trong giai đoạn đầu.
Kết hợp tín hiệu wife và thị giác máy tính trong bài toán đếm người trong điều kiện thiếu sáng
Trong đề tài này, nhóm chúng em đã trình bày một hệ thống đếm người kết hợp hiệu quả hai phương pháp: thị giác máy tính và cảm biến WiFi. Bằng cách tận dụng ưu điểm của mỗi phương pháp – độ chính xác cao của thị giác máy tính trong điều kiện lý tưởng và khả năng hoạt động trong môi trường thiếu sáng của WiFi – hệ thống đề xuất đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc giải quyết bài toán đếm người trong điều kiện bất lợi.
Nghiên cứu và xây dựng thuật toán máy học dùng để ước lượng chất lượng đường truyền kết nối không dây cho các thiết bị IoT
Thông thường, để đánh giá chất lượng của đường liên kết không dây có hai cách, cách đầu tiên là sử dụng các phương pháp truyền thống, và cách thứ hai là sử dụng các mô hình học máy để đánh giá trên một tập dữ liệu thể hiện các thông tin của một kết nối và nhãn chính là chất lượng của kết nối đó. Tuy nhiên, tôi chỉ tập trung vào nghiên cứu và áp dụng mô hình ML để học trên một tập dữ liệu và bỏ qua các phương pháp truyền thống vì máy học...
Phát Triển và Triển Khai Tự Động Ứng Dụng Quản Lý Dự Án Dựa Trên Kiến Trúc Microservices
Tổng quan Khoá luận chủ yếu nói về kiến trúc Microservices và cách áp dụng quy trình DevSecOps vào kiến trúc Microservices và Cloud để tạo ra quy trình tự động triển khai. Mục tiêu cuối cùng của nhóm là thiết kế hệ thống Website Microservices và áp dụng quy trình pipeline DevSecOps vào hệ thống nói trên do các vấn đề về năng lực cá nhân, thời gian thực hiện và phạm vi đề tài. Ngoài ra, viết các bài kiểm tra cơ bản mà không quá phức tạp, và trang web mà em hướng đến chỉ hỗ...
