NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Montreal- Thành Phố thông minh

on .

Phạm Minh Khan - CH1903004

Tóm tắt

Montreal phấn đấu là thành phố thông minh hàng đầu thế giới, thành phố và cộng đồng sẽ cùng nhau đầu tư vào các dự án đổi mới, tạo ra tăng trưởng bền vững.

Montreal tìm cách tạo lập, phát triển chất lượng cuộc sống vượt trội và nền kinh tế thịnh vượng cho công dân thông qua sự đổi mới hợp tác, công nghệ hiện đại và cách tiếp cận linh hoạt.

Bài viết tổng hợp này về thành phố Montréal dành cho các tổ chức xã hội dân sự, doanh nghiệp, các trường đại học, cơ quan chính phủ và các tổ chức khác quan tâm đến khái niệm thành phố thông minh. Nó tóm tắt các kế hoạch, kinh nghiệm, thành tựu, mục tiêu và các hành động của thành phố Montreal khi họ xây dựng thành phố thông minh. Thành phố Montreal nỗ lực nghiên cứu và tham vấn của chính quyền, cộng đồng tất cả mọi thứ nhằm thúc đẩy sự tiến bộ của con người. Và với một vài dự án tiêu biểu, dự án dữ liệu mở để cho người dân, doanh nghiệp có thể tham sử dụng và đóng góp.

1. Mở đầu

1.1.     Giới thiệu

-          Thành phố Montreal à thành phố lớn nhất của tỉnh bang Québec và thành phố đông dân thứ nhì của Canada. Thành phố được thành lập vào năm 1832 và là thành phố đông dân thứ hai của Canada. Theo Thống kê Canada, thành phố Montreal có dân số được báo cáo là 1.704.694 người và có diện tích đất là 265,65 km vuông. 1.680.910 người ở Montreal nói ngôn ngữ chính thức là tiếng Pháp, là ngôn ngữ mẹ đẻ của họ. Hội đồng thành phố của Montreal bao gồm 65 thành viên đại diện cho các quận của thành phố và được lãnh đạo bởi một Thị trưởng, người đứng đầu cơ quan hành pháp. Vào năm 2013, thành phố đã đưa ra kế hoạch phát triển của mình trong đó nêu ra các nguyên tắc phát triển (ví dụ: cộng đồng tham gia vào việc xây dựng và thực hiện kế hoạch, phát triển giao thông công cộng, sự đa dạng xã hội,…).

-          Mỗi quận của thành phố đều có Thị trưởng và Hội đồng quận của riêng họ và khác biệt về cách họ quản lý các khu vực pháp lý của mình. Thành phố được quảng bá rộng rãi như một thành phố đi đầu trong lĩnh vực hàng không, công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo, công nghệ sinh học, y học, đa phương tiện, nghệ thuật và quy hoạch đô thị. Nó là một trung tâm đại học do có hai trường đại học nói tiếng Pháp và tiếng Anh. Montreal hoạt động như một đô thị văn hóa và kinh tế của Québec, trung tâm của một khu vực rộng lớn hơn ba triệu dân.

Những nan đề của toán học Việt Nam

on .

Trên con đường khám phá cái đẹp riêng biệt của toán học, các nhà nghiên cứu Việt Nam có khi nào nghĩ đến những bài toán ứng dụng ngoài thực tế và việc đáp ứng các nhu cầu của xã hội? Vấn đề đằng sau câu hỏi mà nhiều người vẫn thường nghĩ đến này thực ra còn phức tạp hơn người ta tưởng, thậm chí giải pháp cho nó không phải lúc nào cũng nằm trọn vẹn trong tay người làm toán.


Giáo sư Phạm Hi Đức (Pháp) giảng bài tại Viện John von Neumann. Nguồn: JVN


Không hẹn mà gặp, tọa đàm “Hợp tác trong đào tạo và nghiên cứu Toán học tại Việt Nam, bài học kinh nghiệm và tiềm năng phát triển” do Viện Toán học (Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam) tổ chức vào ngày 25/9/2020 và tọa đàm “Nghiên cứu và đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực vật lý” do Hội đồng ngành Vật lý (Hội đồng giáo sư nhà nước), Hội đồng ngành Vật lý Quỹ NAFOSTED và trường Đại học Phenikaa tổ chức trước đó hai tháng cùng phản ánh một nỗi niềm chung của những người làm nghiên cứu: vai trò của lĩnh vực khoa học họ đang theo đuổi trong xã hội như thế nào? liệu lĩnh vực của họ có thể đóng góp gì cho một xã hội có tốc độ thay đổi chóng mặt như hiện nay? Đó cũng là suy tư gói gọn trong câu hỏi “Ích gì, toán học?” mà giáo sư Hà Huy Khoái từng chia sẻ trên Tia Sáng năm 2016, nhân dịp kỷ niệm 5 năm ngày thành lập Viện Nghiên cứu cao cấp về toán (VIASM).

Phân loại mã độc Android bằng mạng sinh đối kháng và học máy

on .

Phân loại mã độc Android bằng mạng sinh đối kháng và học máy

Nguyễn Công Danh - CH1902029

Đề tài tập trung nghiên cứu và thực nghiệm các mô hình học máy Random Forest (RF), Extra Trees (ET) và học sâu (deep learning) Deep Neural Network (DNN), Convolutional Neural Network (CNN) và sử dùng mạng sinh đối kháng Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network (AC-GAN) để nâng cao độ hiệu quả trong phân loại mã độc trên hai tập dữ liệu phổ biến là Drebin và CICMalDroid2020. Thử nghiệm việc áp dụng mẫu đối kháng vào huấn luyện mô hình trong những trường hợp tập dữ liệu mất cân bằng.

Đề tài đã xây dựng được mô hình phân loại phù hợp, ứng dụng hiệu quả các mô hình học máy và mạng sinh đối kháng trong phân loại trên cả loại và họ mã độc với các tập dữ liệu phổ biến khác nhau. Kết quả sau cùng cho thấy độ chính xác cao (>99%) và có tính cạnh tranh s với một số nghiên cứu liên quan trước đây. Luận văn đã áp dụng đồng thời các thuật toán học máy, học sâu và mạng sinh đối kháng cho tập dữ liệu dạng bảng, sử dụng một số kỹ thuật tối ưu để tăng khả năng phân loại cho mô hình.

Trân trọng.

CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO VỊ THẾ KHOA KH&KTTT

on .

Lê Anh Tuấn - CH1402

 I.     MỞ ĐẦU

Với nhiệm vụ nghiên cứu khoa học và sứ mệnh đào tạo nguồn nhân lực CNTT cho miền nam và quốc gia, Khoa Khoa học và Kỹ thuật thông tin thuộc ĐHQG-HCM đóng vai trò hạt nhân tạo ra kho tàng tri thức mới, nguồn nhân lực chất lượng cao góp phần công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước, phục vụ phát triển kinh tế và xã hội. Là một trong những đơn vị đầu ngành về KHCN, cùng với đội ngũ giáo sư, tiến sĩ, thạc sĩ giàu kinh nghiệm, giảng viên trẻ năng động và sáng tạo, Khoa luôn nỗ lực không ngừng đẩy mạnh phát triển khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo nhằm hướng tới mục tiêu có thêm nhiều đột phá về công nghệ trong thời đại công nghiệp 4.0, góp phần nâng cao vị thế và danh tiếng của Khoa đối với các trường đại học trong và ngoài nước.

Tuy nhiên, trong giai đoạn chuyển đổi số hiện nay, cần thêm những ý tưởng hỗ trợ Khoa trong việc xây dựng các giải pháp và công nghệ mới nhằm đón đầu xu hướng KHCN và đổi mới sáng tạo, khẳng định vị thế của Khoa đối với các đối tác trong khu vực và quốc tế. Bài báo này chúng tôi xin được trình bày một số quan điểm góp phần giải quyết các thách thức trên, cũng như một phần hỗ trợ tăng cường, củng cố vai trò của Khoa.

Nghiên cứu hệ thống quản lý, tư vấn và chăm sóc sức khỏe tích hợp công nghệ blockchain

on .

Nghiên cứu hệ thống quản lý, tư vấn và chăm sóc sức khỏe tích hợp công nghệ blockchain

Lê Ngọc Hiển - CH1802007

Blockchain đang trong quá trình phát triển mạnh mẽ và hoàn thiện mình trở thành một công nghệ an toàn, đáng tin cậy về việc chia sẻ dữ liệu. Blockchain được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như: Tài chính, quản lý chuỗi cung ứng, công nghiệp thực phẩm, IOT, y tế và chăm sóc sức khỏe…

Đề tài thử nghiệm xây dựng hệ thống quản lý, tư vấn, chăm sóc sức khỏe kết hợp với công nghệ blockchain (Hyperledger Fabric Blockchain) vào việc bảo mật hệ thống và truy cập dữ liệu giữa các đối tượng tham gia vào hệ thống (bệnh nhân, bác sĩ, dược sĩ, bệnh viện, nhà thuốc). Cùng với đó là thiết kế hệ thống theo kiến trúc Microservices kết hợp với các công nghệ hiện đại như Elastic Search, Azure Service Bus, Redis Cache giúp cải thiện hiệu năng khi tích hợp Blockchain và tăng độ tin cậy của hệ thống, cũng như hỗ trợ tối đa cho việc theo dõi và phân tích dữ liệu trên mạng lưới Blockchain.

Tổng quan đề tài đã đưa ra kiến trúc hệ thống phù hợp khi tích hợp công nghệ blockchain, các phương thức giao tiếp một cách hiệu quả giữa các dịch vụ trong kiến trúc Microservices. Từ đó cho ra những ưu nhược điểm và cách khắc phục cách khắc phục trong quá trình xây dựng và phát triển. Từ đó mở ra chiến lược phát triển hệ thống sau này mà vẫn đảm bảo được hiệu năng của hệ thống. Kèm theo đó đề tài cũng xây dựng một nghiệp vụ phù hợp trong hệ thống quản lý tư vấn chăm sóc sức khỏe trực tuyến, tạo nên sự thuận tiện và hiệu quả cho bệnh nhân.

Trân trọng.