Loại khoá luận
Ngành
Giảng viên
Năm
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.
Công cụ phát hiện mã độc từ mã nguồn mở bằng phương pháp học sâu
Khóa luận không chỉ góp phần nâng cao khả năng phát hiện mã độc cho cộng đồng phát triển phần mềm mã nguồn mở, mà còn cung cấp một quy trình rõ ràng và hiệu quả để ứng dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến vào lĩnh vực an toàn thông tin. Trong tương lai, nghiên cứu này có thể mở rộng hơn nữa bằng cách tích hợp vào các công cụ hỗ trợ lập trình viên và xây dựng các hệ thống kiểm tra mã nguồn tự động, giúp tăng cường an ninh cho hệ sinh thái...
Tích hợp và đánh giá OpenSCAP trên các mô hình tích hợp liên tục và triển khai liên tục
Trong bối cảnh phát triển phần mềm hiện đại, quy trình CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tốc độ và tính ổn định của hệ thống. Tuy nhiên, bảo mật trong giai đoạn này thường bị xem nhẹ hoặc xử lý muộn, dẫn đến nguy cơ triển khai phần mềm có lỗ hổng hoặc cấu hình sai.
Xây dựng hệ thống tự động phân loại thuốc dựa vào mô hình học sâu
Tổng quan Thuốc đóng vai trò thiết yếu trong việc hỗ trợ điều trị cho bệnh nhân suy giảm sức khỏe hoặc đang mắc các bệnh lý khác nhau. Tuy nhiên, việc sử dụng thuốc không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả tích cực, đặc biệt khi xảy ra các tình huống như dùng quá liều, sai cách, lạm dụng hoặc nhầm lẫn trong quá trình sử dụng. Với những người không có chuyên môn y tế, nguy cơ dùng sai thuốc là rất cao, kéo theo những hệ quả nghiêm trọng. Theo Tổ chức Y tế...
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...
Xây dựng hệ thống phân loại bệnh từ ảnh X-quang bằng mô hình học sâu và triển khai trên nền tảng MLOps
Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào việc xây dựng một mô hình học sâu hiệu quả để hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi từ ảnh X-quang, đồng thời tích hợp mô hình này vào một quy trình MLOps hoàn chỉnh để đảm bảo khả năng triển khai, quản lí và cập nhật trong môi trường thực tế. Với mục tiêu cân bằng giữa độ chính xác và tính khả thi khi triển khai, trong quá trình nghiên cứu, chúng tôi đã đề xuất một mô hình lai mới mang tên Conv-MobileViT-Tiny với mong muốn kết hợp ưu...
FusionNet: Mô hình lai nhẹ hiệu quả với cơ chế hoán đổi kênh và tự chú ý tách biệt để phát hiện bệnh cây trồng trên thiết bị biên
Trong nghiên cứu này, tôi đề xuất một mô hình lai nhẹ có tên là FusionNet, hướng đến hai mục tiêu chính: tối ưu về độ trễ suy luận và có độ chính xác nhận diện cao. Tốc độ thực thi của mô hình được cải thiện thông qua việc tối ưu hoá và kết hợp hai khối kiến trúc cốt lõi của ShuffleNet và SepVit. Bên cạnh đó, độ chính xác cao của mô hình xuất phát điểm từ thiết kế lai của mô hình, kết hợp hai khối kiến trúc tiềm năng nêu trên, đại diện cho...
Hệ thống phát hiện khối u não sử dụng mô hình học sâu và Explainable AI
Tổng quan Tình hình bệnh u não tại Việt Nam và trên thế giới U não là một bệnh lý cực kì nguy hiểm khi tồn tại các tế bào bất thường tăng trưởng trong não bộ, ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thần kinh – trung tâm hoạt động của cơ thể. Khi các khối u não phát triển ác tính thì sẽ trở thành ung thư não, đe dọa trực tiếp đến tính mạng của người mắc bệnh. Theo Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Quốc tế (IARC) thuộc Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), ước tính...
Nghiên cứu hệ thống phát hiện và phản hồi điểm cuối tích hợp phân tích nguồn gốc trong phát hiện tấn công APT
Phương pháp nghiên cứu tập trung vào việc thay thế mô hình Word2Vec bằng ba biến thể của kiến trúc Transformer: DistilBERT, TinyBERT và CodeBERT. Một quy trình thực nghiệm toàn diện được triển khai để so sánh hiệu năng và chi phí tính toán của bốn phương pháp embedding này trên hai bộ dữ liệu tiêu chuẩn là DARPA OpTC và THEIA. Đặc biệt, để giải quyết vấn đề "sai lệch miền dữ liệu" (domain mismatch) trên tập THEIA vốn phụ thuộc nhiều vào định danh UUID, một giải pháp "nhân hóa" đặc trưng đã được đề xuất...
