Loại khoá luận
Ngành
Giảng viên
Năm
EcoSync – Hệ thống quản lý và phân loại rác thải theo thời gian thực sử dụng công nghệ IoT và học sâu
“EcoSync - Hệ thống quản lý và phân loại rác thải theo thời gian thực sử dụng công nghệ IoT và học sâu” ra đời để giải quyết những vấn đề thực tiễn đó nhằm mang lại giải pháp toàn diện. Nền tảng này cho phép các doanh nghiệp đảm nhiệm vai trò quan trọng trong việc phân loại và xử lý rác thải dễ dàng quản lý, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa quy trình, dễ dàng cập nhật, sửa đổi, bổ sung mô hình trí tuệ nhân tạo phân loại rác dễ dàng....
Phát Triển Hệ Thống Phân Tán Microservices Cho Ứng Dụng Chia Sẻ Video
Đề tài "Phát triển hệ thống phân tán Microservices cho ứng dụng chia sẻ video” xây dựng một ứng chia sẻ video thông qua nghiên cứu, áp dụng các nguyên lý của kiến trúc microservice và các kỹ thuật DevOps trong việc phát triển và triển khai. Bên cạnh đó, ứng dụng sẽ được tích hợp trí tuệ nhân tạo qua việc xây dựng xây dựng các mô hình học sâu nhằm tăng thêm tính thực tiễn của ứng dụng và tăng trải nghiệm người dùng.
Phát triển và triển khai tự động hệ thống bán hàng trực tuyến dựa trên kiến trúc Microservices
Trong khóa luận này, tôi đề xuất một giải pháp xây dựng website bán hàng sử dụng kiến trúc microservices, triển khai trên Kubernetes, và tích hợp hệ thống triển khai tự động để giải quyết bài toán triển khai ứng dụng thủ công phức tạp. Hệ thống được phát triển dựa trên kiến trúc microservices nhằm tách biệt các chức năng chính như dịch vụ người dùng, dịch vụ sản phẩm, dịch vụ thanh toán, dịch vụ gợi ý và dịch vụ quản lý đơn hàng. Việc triển khai trên nền tảng Kubernetes giúp hệ thống có khả...
Hệ thống quản lý IoT với khả năng dự đoán lượng mưa dựa trên AI
Trong đề tài này, nhóm chúng em sẽ thực hiện triển khai hệ thống quản lí thiết bị IoT sử dụng dự án mã nguồn mở Openremote. Sau đó mở rộng và tuỳ chỉnh hệ thống để hoạt động trên nền tảng di động. Cuối cùng là đề xuất và tích hợp mô hình dự đoán mưa BiLSTM kết hợp ECA và Attention vào hệ thống để khai thác dữ liệu từ thiết bị. Mô hình dự đoán được huấn luyện bằng bộ dữ liệu "Vietnam weather Data"với 10 đặc tính và cho ra kết quả chính xác 80%...
Xây dựng ứng dụng tra cứu thông tin vi phạm giao thông dựa trên các loại mô hình máy học
Với số lượng các phương tiện tham gia giao thông cũng đang ngày một gia tăng một cách chóng mặt, cùng với đó các cơ sở hạ tầng và ban ngành quản lý về trật tự giao thông cũng đang không thể đáp ứng đủ với sự gia tăng đó. Chính điều này đã giúp cho nhận diện vi phạm giao thông là một lĩnh vực đang thu hút nhiều sự quan tâm, với mục tiêu cải thiện hiệu quả giám sát và xử lý các hành vi vi phạm giao thông.Sự kết hợp giữa Học sâu và thị giác máy...
Phát triển ứng dụng học tập E-codemy
Trong đề tài này mục tiêu của chúng tôi là hướng đến việc phát triển một ứng dụng học tập trực tuyến. Chúng tôi sẽ xây dựng một nền tảng học tập - cung cấp các khóa học. Được tích hợp vào một ứng dụng di động có tên là Ecodemy. Trong đó sẽ bao gồm các khóa học trực tuyến, người dùng có thể mua, học ngay trên app và các lớp học trực tiếp, người học sẽ đăng ký, và tham gia lớp học trực tiếp ở trung tâm.
Phát triển hệ thống quản lý cấp phát thuốc cho bệnh nhân dựa trên các mô hình Vision transformer và Federated learning
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...
Dự đoán lượng mưa bằng phương pháp máy học với nhiều nguồn dữ liệu
Luận văn này nghiên cứu và phát triển mô hình Machine Learning nhằm dự đoán lượng mưa từ nhiều nguồn dữ liệu thời tiết khác nhau. Mục tiêu chính là cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các dự báo lượng mưa, góp phần hỗ trợ các quyết định quan trọng trong nông nghiệp, quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai.
Tăng cường bảo mật và tự động hóa cho hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh dựa trên IOT và học liên kết
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...
Nghiên cứu, phát triển hệ thống điểm danh cho lớp học thông minh sử dụng công nghệ Bluetooth năng lượng thấp và nhận diện gương mặt
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.
