VI 
EN - Details
Vào ngày 04/12/2024, buổi seminar với chủ đề "Sinh viên với Nghiên cứu khoa học - Tăng cường phát triển ứng dụng với AI" đã được tổ chức thành công tại hội trường E, thu hút sự tham gia của hơn 100 sinh viên Trường Đại học Công nghệ Thông tin.
✨ Trong suốt buổi seminar, hai diễn giả giàu kinh nghiệm đã mang đến những kiến thức sâu sắc và thiết thực:
1️⃣ TS. Đỗ Trọng Hợp, phó Trưởng khoa Công nghệ Phần mềm đã mở đầu bằng phần chia sẻ về lợi ích và quy trình tham gia nghiên cứu khoa học tại UIT. Dưới sự trình bày đầy kinh nghệm của thầy đã giúp các bạn sinh viên nắm bắt được cách vận dụng các kiến thức lý thuyết vào các dự án nghiên cứu thực tế, mở ra những cơ hội mới cho hành trình học tập và nghiên cứu.
2️⃣ Tiếp theo, ThS. Đặng Văn Thìn đã cung cấp cái nhìn sắc bén về tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu và phát triển sản phẩm. Những câu chuyện thực tế từ kinh nghiệm làm việc tại công ty Bosch Global Software Technologies của thầy đã truyền cảm hứng mạnh mẽ và tạo động lực cho các bạn sinh viên.
🍀 Bên cạnh các phần chia sẻ, buổi seminar còn dành thời gian để diễn giả giải đáp những thắc mắc của các bạn sinh viên, từ việc bắt đầu nghiên cứu khoa học đến lộ trình phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.
🍀 Ban Tổ chức xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các diễn giả vì sự tâm huyết và những chia sẻ bổ ích. Đồng thời, cảm ơn các thầy cô và các bạn sinh viên đã tham dự, góp phần làm nên thành công của chương trình. Hy vọng rằng buổi seminar đã giúp các bạn sinh viên trang bị thêm những kiến thức quý giá, đồng thời khơi dậy niềm tin và động lực để khám phá tiềm năng của chính mình trên con đường học tập và sự nghiệp.
- Details
Phòng ĐTSĐH&KHCN thông báo gia hạn đăng ký đề tài NCKH SV và học viên cao học đợt 3 năm 2024 như sau:
+ Kinh phí thực hiện: 6.000.000 đồng/đề tài.
+ Điều kiện tham gia: Sinh viên hoặc học viên cao học (không quá 02 thành viên tham gia/đề tài).
+ Thời gian thực hiện đề tài: 06 tháng kể từ khi được ký hợp đồng.
+ Hạn chót sinh viên/ học viên cao học đăng ký đề tài qua mạng:
- Đợt 3: ngày 15/11/2024. Gia hạn đến hết 30/11/2024
Link đăng ký: https://bit.ly/2ImBA2K
- Details
Để thúc đẩy sự giao lưu học thuật và nâng cao trình độ chuyên môn, vào sáng ngày 13/11/2024, Khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức một buổi seminar đặc sắc tại phòng E7.3 với chủ đề "Flow Visualization - Phương pháp nghiên cứu và ứng dụng". Buổi seminar đã nhận được sự tham gia nhiệt tình của các Thầy, Cô và Giảng viên trong Khoa, và đặc biệt là phần trình bày từ TS. Huỳnh Minh Đức.
Nội dung của bài thuyết trình là giới thiệu tổng quan các phương pháp nghiên cứu và ứng dụng trong thực tế của hướng nghiên cứu trực quan hóa dòng chuyển động của chất khí và chất lỏng (flow visualization – flow viz).
Chi tiết bài viết tại đây
- Details
✍️✍️ Bài báo: "𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱 𝗖𝗡𝗡 𝗮𝗻𝗱 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲𝗿-𝗕𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗢𝗿𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲𝗱 𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗗𝗲𝘁𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗶𝗻 𝗔𝗲𝗿𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗲𝗿𝘆"
👨💻👩💻 SINH VIÊN THỰC HIỆN:
• Nguyễn Xuân Quang - KTPM2022 - Đồng tác giả
• Lê Toàn - KTPM2022 - Đồng tác giả
• Trần Nguyễn Chí Huy - KTPM2022 - Đồng tác giả
• Nguyễn Vũ Bình - KTPM2022 - Đồng tác giả
👨💼👩💼 Người hướng dẫn:
• TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang
Tóm tắt:
Bài nghiên cứu này đánh giá phương pháp Oriented RepPoints – một kỹ thuật để phát hiện các vật thể nhỏ có hướng tùy ý trong hình ảnh từ trên cao. Bài báo đã thử nghiệm với nhiều kiến trúc mạng khác nhau như ResNet, ConvNeXt và PVT, trong đó các mô hình đơn giản như ResNet-50 và ConvNeXt cho thấy kết quả tốt hơn trong việc phát hiện các vật thể nhỏ và có hướng đa dạng. Bài nghiên cứu cũng chỉ ra một số thách thức như các vật thể có hình dạng giống nhau và dữ liệu huấn luyện hạn chế, giúp cung cấp cái nhìn rõ hơn cho việc lựa chọn kiến trúc mạng trong các ứng dụng thực tế.
"Chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Khoa Công nghệ Phần mềm, PTN Truyền thông Đa phương tiện và nhóm nghiên cứu UIT-Together đã tạo điều kiện giúp chúng em có thể nghiên cứu và hoàn thành bài báo này."
-----------------------------------
Journal of Computing and Information Technology là Tạp chí được xếp loại Q4 tại Scimago, thuộc danh mục Scopus
- Details
Nhằm thúc đẩy sự trao đổi và nâng cao chuyên môn, vào sáng ngày 05/11/2024, Khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức một buổi seminar học thuật tại phòng E7.3 với chủ đề hấp dẫn: "YOSCA: Confidence Adjustment for Better Object Detection in Aerial Images." Sự kiện đã thu hút sự tham gia nhiệt tình của các Thầy, Cô và Giảng viên trong Khoa, dưới sự trình bày xuất sắc của CN. Nguyễn Hữu Lợi.
Buổi seminar đã mang đến cái nhìn sâu sắc về vấn đề các đối tượng nhỏ là một thách thức đáng kể khi đánh giá ảnh chụp từ UAV. Mặc dù các mô hình YOLO đã thành công trong việc phát hiện các đối tượng thông thường, nhưng chúng vẫn còn nhiều hạn chế trong việc phát hiện các đối tượng nhỏ.Bài báo đề xuất một phương pháp kết hợp các kết quả của mô hình YOLO với phiên bản YOLO được tăng cường SAHI, sau khi điều chỉnh điểm tin cậy của các hộp giới hạn bằng cách sử dụng một phương pháp dựa trên Mô hình hỗn hợp Gauss, để cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện các phương tiện nhỏ mà không ảnh hưởng đến khả năng phát hiện các phương tiện lớn. Phương pháp kết hợp này tăng cường phạm vi phát hiện bằng cách chuẩn hóa đầu ra của các mô hình dựa trên dữ liệu tổng hợp, bao gồm loại bỏ các trùng lắp và chuẩn hóa điểm tin cậy, sau đó hợp nhất kết quả của hai bộ phát hiện. Chúng tôi tiến hành đánh giá phương pháp được đề xuất với các phiên bản YOLO khác nhau: YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 và YOLOv8. Kết quả thử nghiệm trên hai bộ dữ liệu ảnh chụp từ trên không bằng máy bay không người lại, cụ thể là Visdrone và DroneVehicle, chứng minh độ chính xác cao hơn của mAP trên tất cả các mô hình được thử nghiệm.
Dưới đây là một số tóm tắt về kết quả .
Hình 1: SAHI framework trên các mô hình phát hiện đối tượng
Hình 2: Phương pháp cải tiến dựa trên kết hợp tập kết quả của YOLO và SAHI và điều chỉnh độ tin cậy bằng công thức (1)
Công thức (1)