- Banner được lưu thành công.
Đại học Deakin (Australia) và Đại học Quốc gia TP HCM cùng phát triển các dự án nghiên cứu chung trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).
Nội dung được hai bên ký trong biên bản ghi nhớ chiều 8/4 với các dự án hợp tác ứng dụng AI vào ngành y tế, nông nghiệp, quản lý hành chính công, xây dựng đô thị thông minh... tại Việt Nam. Các dự án hợp tác nhằm góp phần cùng TP HCM thực hiện Chương trình nghiên cứu và phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo giai đoạn 2020-2030.
Theo Giám đốc Đại học Quốc gia TP HCM Vũ Hải Quân, trong hơn 10 năm qua, đơn vị đã có nhiều hợp tác nghiên cứu và đồng hướng dẫn nghiên cứu sinh với các giáo sư của Viện Trí tuệ Nhân tạo Ứng dụng, Đại học Deakin (A2I2). Đại học Quốc gia TP HCM xác định Đại học Deakin là đối tác hợp tác chiến lược trong lĩnh vực AI và công nghệ thông tin giai đoạn tới.
Hiện, A2I2 có hơn 120 nhà nghiên cứu AI và kỹ sư phần mềm xuất sắc từ nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó có 7 nhà nghiên cứu xếp hạng top 3 tại Australia và 15 nhà nghiên cứu hàng đầu toàn cầu. A2I2 đã có hàng trăm công bố tạp chí và bài báo hội nghị Q1, thành lập một số công ty khởi nghiệp và sở hữu nhiều bằng sáng chế quốc tế.
Hình 1. PGS.TS Vũ Hải Quân, Giám đốc Đại học Quốc gia TP HCM (trái) và GS Iain Martin, Phó hiệu trưởng Đại học Deakin tại lễ ký chiều 8/4.
Để tăng cường hợp tác trong nghiên cứu, Giám đốc Đại học Quốc gia TP HCM đề nghị các giáo sư từ viện A2I2 hướng dẫn các đề tài khoa học của sinh viên Việt Nam từ bậc đại học đến thạc sĩ. Ông Quân mong muốn mời các các giáo sư của A2I2 tham gia các bài học trực tuyến giảng dạy cho sinh viên, học viên cao học Việt Nam có các hướng tiếp cận mới nhất về nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Mục đích giúp các nhà khoa học trẻ tại Đại học Quốc gia TP HCM có cơ hội tiếp tục học lên bậc tiến sĩ và cao hơn trong lĩnh vực AI áp dụng cho các ngành khác nhau.
Ngoài ra, hai bên sẽ hợp tác gia tăng số lượng và quy mô chương trình trao đổi sinh viên. Thông qua trao đổi sinh viên, hai bên sẽ phát triển cơ chế thúc đẩy nhà khoa học kết nối, cùng thực hiện các dự án nghiên cứu, đồng tổ chức hội nghị, hội thảo khoa học quốc tế. Hai cơ sở giáo dục sẽ hợp tác xây dựng các chương trình đào tạo ngắn hạn về quản trị đại học và quản lý công cho lãnh đạo, quản lý các trường đại học, cơ quan nhà nước và doanh nghiệp...
Nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo được Đại học Quốc gia TP HCM tập trung đẩy mạnh. Trong dự thảo khung chương trình khoa học và công nghệ nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, Đại học Quốc gia TP HCM đặt mục tiêu có ít nhất 20 sản phẩm mới từ công nghệ chủ chốt như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn, IoT...; chế tạo thành công một chip AI; hình thành ít nhất 20 nhóm nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trong đó có tối thiểu 5 nhóm nghiên cứu mạnh và 10 nhóm nghiên cứu liên ngành.
Nguồn: VNExpress
- Banner được lưu thành công.
Tòa nhà trung tâm khởi nghiệp sáng tạo TP HCM diện tích hơn 17.000 m2 hoàn thiện trên 90%, dự kiến đi vào hoạt động vào quý 3 hoặc quý 4 năm nay.
Thông tin do bà Phan Thị Quý Trúc, Phó phòng quản lý công nghệ và thị trường công nghệ (Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM) chia sẻ tại hội nghị triển khai các hoạt động khởi nghiệp đổi mới sáng tạo trên địa bàn thành phố, sáng 3/4.
Tòa nhà Trung tâm khởi nghiệp sáng tạo TP HCM khởi công hơn 3 năm trước đặt tại số 123 Trương Định, quận 3. Tòa nhà có 11 tầng, trong đó 8 tầng nổi, 3 tầng hầm. Khu vực tầng 1 - 3 là nơi triển khai các hoạt động hỗ trợ của nhà nước về khởi nghiệp đổi mới sáng tạo. Tầng 4 - 8, dự kiến thu hút khu vực tư nhân tham gia phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp các lĩnh vực ưu tiên của thành phố.
Theo bà Trúc, trung tâm khởi nghiệp sáng tạo là đơn vị sự nghiệp công lập do chính quyền TP HCM quản lý. Đây là đầu mối kết nối, tổ chức các hoạt động, cung cấp các dịch vụ hỗ trợ cho hoạt động hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo. Trung tâm cũng được coi là một "hub" làm động lực hình thành mạng lưới hỗ trợ hoạt động khởi nghiệp sáng tạo ở quận huyện, viện trường, doanh nghiệp... và các địa phương kết nối với TP HCM. Đây là nơi triển khai các chính sách hỗ trợ cộng đồng khởi nghiệp đổi mới sáng tạo TP HCM khi thực hiện Nghị quyết 98 như miễn giảm thuế, hỗ trợ không hoàn lại dự án khởi nghiệp từ 40 - 400 triệu đồng, thử nghiệm chính sách về sản phẩm dịch vụ mới, thu hút chuyên gia và nhà khoa học cho các trung tâm nghiên cứu chuẩn quốc tế.
"Không gian và mô hình hoạt động của trung tâm theo hướng mở để cộng đồng và doanh nghiệp có thể dễ dàng tiếp cận và tìm hiểu thông tin liên quan đến hệ sinh thái khởi nghiệp của TP HCM", bà Trúc nói. Trung tâm khởi nghiệp sáng tạo TP HCM cũng là đơn vị vận hành nền tảng trực tuyến (H.O.I.P) tập trung hệ thống dữ liệu của hệ sinh thái, để các doanh nghiệp, startup đăng ký và tham gia các chính sách hỗ trợ của thành phố. Ngoài ra, Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM đang tổ chức đặt hàng nghiên cứu xây dựng báo cáo thường niên về hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo TP HCM năm 2024, xây dựng mô hình đại học khởi nghiệp, xây dựng khung chương trình đào tạo tổng thể về khởi nghiệp sáng tạo...
Theo Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM Nguyễn Việt Dũng, thành phố đã ban hành nghị quyết hỗ trợ không hoàn lại cho các dự án khởi nghiệp sáng tạo và đang trong giai đoạn tiếp nhận hồ sơ của các tổ chức. Ông cho biết, Sở đang hoàn thiện thủ tục để tiếp tục trình HĐND thông qua chính sách về miễn giảm thuế cho tổ chức cá nhân hoạt động trong lĩnh vực khởi nghiệp sáng tạo. Lãnh đạo Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM mong muốn với những chính sách cụ thể, đa dạng cần có sự quan tâm, phối hợp cộng đồng khởi nghiệp để tạo ra hiệu quả đột phá.
Báo cáo của Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM trong năm 2023, thành phố hỗ trợ nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo cho hơn 2.500 doanh nghiệp; ươm tạo 308 dự án khởi nghiệp. Thành phố hỗ trợ 40 dự án khởi nghiệp tiếp cận vốn đầu tư mạo hiểm; hơn 1.800 doanh nghiệp áp dụng tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật, nâng cao năng suất chất lượng dựa trên khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo...
Tuy nhiên, theo báo cáo phân tích hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo Việt Nam 2023 do nhóm chuyên gia Ngân hàng Thế giới thực hiện chỉ ra một số tồn tại của hệ sinh thái trong nước. Cụ thể, nhóm chuyên gia cho rằng, chất lượng và mức độ hỗ trợ của các chính sách nhà nước đưa ra còn thấp, chưa có cơ chế đầu tư mạo hiểm. Nguyên nhân do các chương trình hỗ trợ bị tình trạng thiếu kinh phí, phân mảnh, cơ chế chưa phù hợp với thông lệ quốc tế. Nhóm chuyên gia chỉ ra vấn đề thủ tục hành chính còn phức tạp, chưa rõ ràng ở một số lĩnh vực. Về đào tạo, hiện các startup chưa có chương trình dạy về nâng cao năng lực quản lý, vận hành doanh nghiệp khởi nghiệp thật sự có chất lượng...
Tại cuộc họp Ban Điều hành Đề án "Hỗ trợ hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo quốc gia đến năm 2025" (Đề án 844) do Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức sáng 28/3, nhiều ý kiến nêu những khó khăn trong việc thúc đẩy các trung tâm đổi mới sáng tạo và hỗ trợ khởi nghiệp sáng tạo trên cả nước. Các ý kiến đề xuất Chính phủ ban hành Nghị định để có cơ sở pháp lý cho hoạt động này.
Nguồn: https://vnexpress.net/trung-tam-khoi-nghiep-sang-tao-tp-hcm-hoat-dong-nam-nay-4730059.html
Tại cuộc họp Ban Điều hành Đề án "Hỗ trợ hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo quốc gia đến năm 2025" (Đề án 844) do Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức sáng 28/3, nhiều ý kiến nêu những khó khăn trong việc thúc đẩy các trung tâm đổi mới sáng tạo và hỗ trợ khởi nghiệp sáng tạo trên cả nước. Các ý kiến đề xuất Chính phủ ban hành Nghị định để có cơ sở pháp lý cho hoạt động này.
- Banner được lưu thành công.
Vào lúc 10:00 sáng thứ Ba, ngày 09/04/2024, Khoa CNPM đã tổ chức buổi seminar với chủ đề “A Hybridized Network Analysis and Community Detection for Unraveling Disease Spreading Covid-19 Pandemic Mechanisms”, với sự tham gia của các Thầy, Cô Giảng viên trong khoa, dưới sự trình bày TS. Nguyễn Thị Xuân Hương đã diễn ra thành công tốt đẹp.
Bài báo phân tích bối cảnh đại dịch Covid-19 đã gây ra cuộc khủng hoảng sức khỏe toàn cầu chưa từng có, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn về cơ chế lây lan dịch bệnh để có chiến lược giảm thiểu tác động của nó. Mặt khác các kỹ thuật phân tích mạng và phát hiện cộng đồng đã được chứng minh là có giá trị trong việc làm sáng tỏ các hoạt động phức tạp của các bệnh truyền nhiễm. Do đó các tác giả đã nghiên cứu đề xuất một phương pháp tiếp cận kết hợp các thuật toán phân tích mạng và phát hiện cộng đồng để nắm bắt rõ hơn các cơ chế lây lan của Covid-19. Bằng cách xem xét cấu trúc của mạng lây truyền bệnh và xác định các cộng đồng riêng biệt trong đó, nghiên cứu cung cấp sự hiểu biết toàn diện về cường độ của đại dịch và góp phần xây dựng các biện pháp can thiệp để giảm thiểu sự lây lan.
Khoa CNPM hy vọng rằng seminar đã góp phần tạo nên một diễn đàn bổ ích, thúc đẩy sự giao lưu kiến thức, từ đó khích lệ nghiên cứu và phát triển sự nghiệp nghiên cứu khoa học.
Khoa CNPM xin chân thành cảm ơn TS. Nguyễn Thị Xuân Hương đã dành thời gian chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm quý báu của mình, cũng như tất cả Thầy, Cô đã tham gia và đóng góp vào sự thành công của buổi seminar. Hãy tiếp tục theo dõi và tham gia các sự kiện sắp tới của chúng tôi để cập nhật thêm nhiều kiến thức bổ ích và cơ hội giao lưu hấp dẫn!
- Banner được lưu thành công.
Bài báo: "PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRONG KHÔNG ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DINO"
Sinh viên thực hiện:
• Lê Hữu Độ- KTPM2022.1- Tác giả chính
• Ngô Hương Giang- KTPM2022.1- Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
• ThS. Võ Duy Nguyên
• ThS. Trần Thị Hồng Yến
• ThS. Nguyễn Thành Hiệp
Tóm tắt bài báo:
Trong thời gian gần đây, việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị bay không người lái đã làm tăng sự phát triển đáng kể của các tác vụ liên quan đến xử lý ảnh chụp từ trên không. Ba tác vụ cơ bản trong lĩnh vực này bao gồm phân lớp, phát hiện đối tượng và phân đoạn. Tuy nhiên, nói riêng về nhiệm vụ phát hiện đối tượng, các nhà nghiên cứu thường tập trung vào việc cải tiến các mô hình truyền thống, tức các mô hình thuộc loại một giai đoạn hoặc hai giai đoạn. Song, chúng ta cũng chứng kiến sự xuất hiện và phát triển đáng chú ý của các mô hình phát hiện đối tượng end-to-end. Trong số các phương pháp này, nổi bật có DINO (DETR withImproved deNoising anchor boxes), một phương pháp end-to-end đầu tiên đạt kết quả SOTA trên bảng xếp hạng. Chúng tôi đã tiến hành các thực nghiệm trên bộ dữ liệu không ảnh VisDrone với nhiều backbone khác nhau để đánh giá toàn diện hiệu suất của phương pháp DINO và thu được nhiều kết quả đáng chú ý. Đây là một kết quả cạnh tranh đầy hứa hẹn cho những phương pháp end-to-end khác.
"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."
---------------------------------------
Hội nghị Quốc gia về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin lần thứ XXVI, REV-ECIT 2023 (The 26nd National Conference on Electronics, Communications and Information Technology), viết tắt là REV-ECIT, Thời gian tổ chức: 16/12/2023
Nguồn: Trường Đại học Công nghệ Thông tin
- Banner được lưu thành công.
Bài báo: "𝗔𝗲𝗿𝗶𝗮𝗹 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗔𝗻 𝗜𝗻-𝗗𝗲𝗽𝘁𝗵 𝗦𝘁𝘂𝗱𝘆 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗛𝗼𝗿𝗶𝘇𝗼𝗻𝘁𝗮𝗹 𝘁𝗼 𝗢𝗿𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲𝗱 𝗩𝗶𝗲𝘄𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁"
Link bài báo: https://ieeexplore.ieee.org/document/10453557/
Sinh viên thực hiện:
• Ngô Hương Giang - KTPM2022.1 - Đồng tác giả
• Toàn Lê - KTPM2022.3 - Đồng tác giả
• Nguyễn Xuân Quang- KTPM2022.3- Đồng tác giả
• Đoàn Danh Dự- KTPM2022.1- Đồng tác giả
• Nguyễn Vũ Bình- KTPM2022.1- Đồng tác giả
• Lê Hữu Độ- KTOM2022.1- Đồng tác giả
• Lê Duy Nguyên- KTPM2022.2- Đồng tác giả
• Trần Nguyễn Chí Huy- KTPM2022.1- Đồng tác giả
Người hướng dẫn:
• ThS. Võ Duy Nguyên
• TS. Nguyễn Duy Khánh
• TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang
Tóm tắt bài báo:
- Bảng tiếng Anh
The development of technological devices, such as satellites and drones, has made it easier to collect images and videos from the air. From these vast data sources, the problem of detecting objects in aerial images is formed to serve situations: rescue missions, social scenarios, security needs, and more. This issue attracts a lot of attention from researchers in computer vision because of its high applicability in real life. However, this problem faces many significant challenges due to the complex factors of environments. To overcome these difficulties, many studies focus on developing effective models for detecting and tracking objects from UAV systems. In this paper, our primary emphasis is comprehensive survey of methodologies pertaining to horizontal and oriented object detection. After researching many practical and innovative techniques in different approaches, we have carefully selected 15 methods for horizontal object detection and 18 for oriented object detection that were recently researched and developed to conduct classifications, surveys and assessments. We also provide a taxonomy mind map to assist readers in gaining an overview of the methods we surveyed. Additional, we examine 17 aerial image datasets collected from platforms and in various locations worldwide. These are typical datasets widely used to serve two primary tasks: horizontal object detection and oriented object detection. Then, we compared the experimental resultsof the previously introduced methods on four typical datasets: VisDrone, UAVDT, DOTAv1.0, and HRSC2016. The above datasets present diversity in the number of classes and the complexity of real-life conditions. Furthermore, they have been tested with various methods and shown remarkable results. For the reasons mentioned, we believe that updating and synthesizing the latest research will provide complete and comprehensive information, helping researchers to have more survey material for the development of the field of object detection in the future.
- Bảng tiếng Anh
Sự phát triển của các thiết bị công nghệ, như vệ tinh và máy bay không người lái, đã giúp việc thu thập hình ảnh và video từ trên không trở nên dễ dàng hơn. Từ những nguồn dữ liệu khổng lồ này, bài toán phát hiện vật thể trong ảnh chụp từ trên không được hình thành để phục vụ các tình huống: nhiệm vụ cứu hộ, kịch bản xã hội, nhu cầu an ninh, v.v. Vấn đề này thu hút rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu về thị giác máy tính vì tính ứng dụng cao trong đời sống. Tuy nhiên, vấn đề này phải đối mặt với nhiều thách thức đáng kể do các yếu tố phức tạp của môi trường. Để khắc phục những khó khăn này, nhiều nghiên cứu tập trung phát triển các mô hình hiệu quả để phát hiện và theo dõi vật thể từ hệ thống UAV. Trong bài viết này, trọng tâm chính của chúng tôi là khảo sát toàn diện các phương pháp liên quan đến phát hiện đối tượng theo chiều ngang và định hướng. Sau khi nghiên cứu nhiều kỹ thuật thực tế và sáng tạo theo nhiều cách tiếp cận khác nhau, chúng tôi đã lựa chọn cẩn thận 15 phương pháp phát hiện vật thể nằm ngang và 18 phương pháp phát hiện vật thể định hướng được nghiên cứu và phát triển gần đây để tiến hành phân loại, khảo sát và đánh giá. Chúng tôi cũng cung cấp bản đồ tư duy phân loại để hỗ trợ người đọc có được cái nhìn tổng quan về các phương pháp chúng tôi đã khảo sát. Ngoài ra, chúng tôi kiểm tra 17 bộ dữ liệu hình ảnh trên không được thu thập từ các nền tảng và ở nhiều địa điểm khác nhau trên toàn thế giới. Đây là những bộ dữ liệu điển hình được sử dụng rộng rãi để phục vụ hai nhiệm vụ chính: phát hiện đối tượng ngang và phát hiện đối tượng định hướng. Sau đó, chúng tôi so sánh kết quả thử nghiệm của các phương pháp được giới thiệu trước đó trên bốn bộ dữ liệu điển hình: VisDrone, UAVDT, DOTAv1.0 và HRSC2016. Các bộ dữ liệu trên thể hiện sự đa dạng về số lượng lớp và độ phức tạp của điều kiện thực tế. Hơn nữa, chúng đã được thử nghiệm bằng nhiều phương pháp khác nhau và cho thấy kết quả đáng chú ý. Vì những lý do nêu trên, chúng tôi tin rằng việc cập nhật, tổng hợp các nghiên cứu mới nhất sẽ cung cấp thông tin đầy đủ và toàn diện, giúp các nhà nghiên cứu có thêm tài liệu khảo sát phục vụ phát triển lĩnh vực phát hiện vật thể trong tương lai.
"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."
---------------------------------------
IEEE Access là một tạp chí khoa học bình duyệt truy cập mở được xuất bản bởi Viện Kỹ sư Điện và Điện tử, được thành lập vào năm 2013. Tổng biên tập sáng lập là Michael Pecht và tổng biên tập hiện tại là Derek Abbott. Tạp chí đã giành được một Giải thưởng PROSE vào năm 2015 cho tạp chí mới hay nhất trong khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học. Tạp chí IEEE Access thuộc xếp hạng cao nhất SCIE-Q1.
