Loại khoá luận
Ngành
Giảng viên
Năm
Hệ thống phân phối video theo yêu cầu dựa trên mạng P2P và WebRTC
Trong bối cảnh các thiết bị kết nối Internet ngày càng phổ biến, nhu cầu xem video trực tuyến của con người ngày càng tăng cao. Điều này đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của thị trường dịch vụ truyền phát video trực tuyến (Video Streaming). Theo thống kê từ Statista 1 , thị trường video đăng ký theo yêu cầu - Subscription Video on Demand (SVoD) đang tăng trưởng mạnh mẽ. Cụ thể, trong giai đoạn từ năm 2025 đến 2029, tốc độ tăng trưởng hàng năm ước tính đạt 6,89% và đạt doanh thu khoảng...
Hệ thống giám sát bãi đỗ xe thông minh dựa trên học sâu và MLOps
chúng tôi đề xuất xây dựng một hệ thống bãi đỗ xe thông minh toàn diện kết hợp giữa công nghệ IoT và trí tuệ nhân tạo. Hệ thống sử dụng YOLO để nhận diện số lượng xe và vị trí trống theo thời gian thực, giúp dễ dàng quản lý. Quan trọng hơn, đề tài tập trung vào việc hỗ trợ ra quyết định cho nhà quản lý thông qua mô hình học sâu kết hợp CNN-LSTM để dự báo nhu cầu đỗ xe trong tương lai. Đặc biệt, hệ thống sẽ tích hợp quy trình Machine Learning...
SynapseSe — Giải pháp đa chuỗi tăng cường khả năng mở rộng, tương tác và truy xuất nguồn gốc minh bạch trong quản lý chuỗi cung ứng
khóa luận tập trung nghiên cứu và phát triển hệ thống "SynapseSe: Khung làm việc đa chuỗi với khả năng phục hồi trước tấn công nhằm nâng cao nhận thức tình huống trong chuỗi cung ứng công nghiệp". Đề tài đề xuất một kiến trúc tích hợp giao thức tương tác chuỗi chéo giảm thiểu niềm tin (như LayerZero) và cơ chế Học liên kết bảo tồn quyền riêng tư. Đặc biệt, nghiên cứu đi sâu vào việc xây dựng các cơ chế phòng thủ chống lại tấn công đầu độc mô hình trong môi trường giao tiếp không...
Phát triển hệ thống đặt sân thể thao theo kiến trúc microservices trên Kubernetes với autoscaling ứng dụng AI
Hiện nay, trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, việc triển khai các hệ thống phần mềm theo mô hình đơn khối (monolithic) ngày càng bộc lộ nhiều hạn chế, đặc biệt là về khả năng mở rộng, bảo trì và tối ưu tài nguyên. Kiến trúc microservices kết hợp với containerization và nền tảng điều phối Kubernetes đã trở thành xu hướng chủ đạo trong phát triển các hệ thống quy mô lớn hiện nay.
Cách tiếp cận dựa trên học sâu để chẩn đoán bệnh võng mạc mắt sử dụng ảnh chụp OCT
Tầm nhìn là một món quà vô giá, nhưng trên phạm vi toàn cầu, hàng triệu bệnh nhân có nguy cơ suy giảm thị lực do các bệnh lý võng mạc tiến triển âm thầm như: Tân mạch hắc mạc, Phù hoàng điểm do đái tháo đường, hay sự xuất hiện của Drusen - dấu hiệu quan trọng liên quan đến thoái hóa điểm vàng. Phát hiện sớm đóng vai trò then chốt giúp can thiệp kịp thời. Tuy nhiên, quá trình chẩn đoán theo cách tiếp cận truyền thống vẫn gắn chặt với trình độ và khả năng...
Hệ thống giám sát và dự báo chất lượng không khí thích ứng theo thời gian, ứng dụng IoT và học sâu liên tục
đề tài được lựa chọn nhằm xây dựng một hệ thống giám sát và dự báo chất lượng không khí dựa trên IoT và đám mây, đồng thời tích hợp cơ chế học liên tục để duy trì hiệu năng ổn định trong bối cảnh dữ liệu môi trường biến động theo thời gian.
Phát triển hệ thống MLOps thích ứng với autoscaling chủ động dựa trên AI cho microservices Java trên Kubernetes
Trong thời đại công nghệ số hiện nay, ứng dụng kiến trúc microservices trên nền tảng Kubernetes đã trở thành tiêu chuẩn trong triển khai ứng dụng quy mô lớn nhờ khả năng linh hoạt và độc lậP. Tuy nhiên, việc vận hành này đi kèm với các thách thức về việc quản lý tài nguyên khi các hệ thống thường xuyên gặp phải sự biến động về lưu lượng (traffic). Những biến động này thường gây ra độ trễ (latency) cao và vi phạm cam kết chất lượng dịch vụ (Service Level Agreement – SLA) trước khi các...
Phát triển Digital Twin nhằm cá nhân hóa và giám sát việc học của sinh viên Việt Nam
EduTwin ứng dụng ý tưởng "Digital Twin" để tạo ra một bản sao kỹ thuật số của người học, có khả năng "tiến hóa" thông qua dữ liệu tương tác liên tục. Hệ thống kết hợp thuật toán Lazy Learning (K-NN, KR, LWLR) để dự đoán kết quả học tập tức thời mà không cần huấn luyện lại, cùng với các Large Language Model (LLM) để đóng vai trò như một trợ lý ảo thấu hiểu ngữ cảnh và tâm lý người học. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống không chỉ cung cấp các dự báo có...
Phát hiện bệnh lá cây sử dụng phương pháp thích ứng miền thông qua học bán giám sát
Luận văn đã xây dựng và đánh giá một quy trình phát hiện bệnh Sigatoka từ ảnh drone với trọng tâm là khả năng thích ứng trước domain shift 2024–2025. Kết quả cho thấy việc tích hợp attention (đặc biệt SRSA) trong neck kết hợp với self-training và mất mát phân loại theo hướng quality-aware (NA-VFL) có tiềm năng cải thiện độ ổn định và hiệu năng trên miền đích. Những kết quả này là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo hướng đến triển khai thực tế trong giám sát nông nghiệp chính xác.
Hệ thống quản lý tập trung thiết bị IoT công nghiệp
Trong khóa luận này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một hệ thống giám sát thiết bị công nghiệp theo cách tiếp cận không xâm lấn – sử dụng camera chụp lại màn hình HMI của máy móc, thay vì can thiệp vào phần mềm điều khiển vốn thường bị ràng buộc bởi hợp đồng bảo hành hoặc giới hạn kỹ thuật.
