Loại khoá luận
Ngành
Giảng viên
Năm
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...
Bảo vệ hệ thống API gateway sử dụng mô hình phát hiện bất thường và module SIEM
Tổng quan Khi công nghệ đang phát triển từng ngày, kiến trúc monolithic ngày càng trở nên kém hiệu quả cho việc phát triển phần mềm. Kỷ nguyên số yêu cầu một giải pháp tốt hơn để gia tăng tiến độ phát triển các phần mềm để có thể cạnh tranh, chính vì thế kiến trúc microservice xuất hiện và được các tổ chức sử dụng trong quá trình phát triển phần mềm. Cấu trúc cốt lõi của kiến trúc này nằm ở việc các nhóm dịch vụ riêng lẻ sẽ tương tác với nhau thông qua việc gọi...
Giải pháp tích hợp các công cụ kiểm thử, bảo mật vào quá trình tự động triển khai phần mềm lên hệ thống cloud
Tổng quan Trong thời đại chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay, công nghệ thông tin đóng vai trò trung tâm trong hầu hết các hoạt động của tổ chức và doanh nghiệp. Sự phát triển nhanh chóng của điện toán đám mây (Cloud Computing), phát triển phần mềm linh hoạt (Agile Development) và DevOps đã làm thay đổi cách thức xây dựng, triển khai và vận hành phần mềm, hướng tới mục tiêu rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường (time-to-market), đảm bảo hiệu năng và khả năng mở rộng của hệ thống. Tuy nhiên, khi...
Nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo chất lượng đường bộ sử dụng học sâu
Hạ tầng giao thông đường bộ đóng vai trò cốt lõi trong sự phát triển kinh tế – xã hội, đặc biệt tại các đô thị lớn như Thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều tuyến đường hiện nay đang xuống cấp nghiêm trọng với các dạng hư hỏng phổ biến như ổ gà, nứt vỡ mặt đường, sụt lún,… Những khiếm khuyết này không chỉ gây ảnh hưởng trực tiếp đến sự an toàn của người tham gia giao thông, mà còn làm giảm hiệu quả vận hành giao thông, tăng nguy cơ...
Xây dựng mô hình đánh giá chất lượng đường bộ
Trong những năm gần đây, sự lớn mạnh không ngừng của trí tuệ nhân tạo đã và đang khẳng định vị thế cốt lõi, kiến tạo nên những bước chuyển đột phá, định hình lại mô hình phát triển kinh tế - xã hội, đem lại hàng ngàn lợi ích đối với sự phát triển toàn cầu về mọi mặt. Máy học (Machine learning) và học sâu (Deep learning) đã có những bước tiến đáng kể và mở ra hàng ngàn ứng dụng rộng rãi trong hầu hết lĩnh vực thực tiễn. Trong đó, thị giác máy tính (Computer...
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...
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...
