Tạp chí Thông tin và Truyền thông: chuyên san các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông
Tạp chí của Bộ Thông tin và Truyền thông (nay là Bộ Khoa học và Công nghệ)
Khai thác hiệu quả các luật kết hợp súc tích có lợi ích và tương quan cao
Bài báo này xét bài toán khai thác các luật kết hợp lợi ích cao từ cơ sở dữ liệu định lượng. Các tiếp cận truyền thống chủ yếu dựa trên độ tin cậy - lợi ích thông thường mà không xem xét mức độ gắn kết thực sự giữa các mục. Do thiếu một độ đo tương quan, nhiều luật được phát hiện có lợi ích cao nhưng các mục trong luật lại ít đồng xuất hiện, khó diễn giải và kém ý nghĩa thực tiễn; đồng thời số lượng luật sinh ra thường rất lớn. Để khắc phục các hạn chế này, bài báo đề xuất một độ đo tin cậy dựa trên lợi ích mới, đồng thời tích hợp thêm độ đo tương quan Bond nhằm bảo đảm các mục trong luật vừa mang lại lợi ích cao vừa có mối liên kết chặt chẽ. Trên nền tảng đó, bài báo đề xuất lớp luật kết hợp súc tích có lợi ích cao và tương quan mạnh, gọi là SCoHUAR, trong đó mỗi luật được biểu diễn dưới dạng rút gọn, đại diện cho một nhóm luật tương đương về độ hỗ trợ. Ngoài ra, bài báo còn trình bày phương pháp phân hoạch tập các SCoHUAR giúp bảo đảm sinh đầy đủ và không trùng lặp các luật SCoHUAR và các kỹ thuật tối ưu để tăng tốc quá trình khai thác. Cuối cùng, thuật toán M-SCoHUAR được thiết kế để khai thác hiệu quả các SCoHUAR, trong đó tích hợp các kết quả lý thuyết được đề xuất. Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng thuật toán được đề xuất có nhiều ưu điểm nổi bật hơn so với các phương pháp trước đây về thời gian thực thi, mức bộ nhớ sử dụng và chất lượng của các mẫu được khám phá.
Chiến lược vùng đệm thích nghi cho khai thác mẫu tuần tự lợi ích cao đều đặn trên dữ liệu tăng trưởng
Khai thác mẫu tuần tự lợi ích cao đều đặn (RHUSP) trên dữ liệu tăng trưởng đối mặt với thách thức lớn trong việc cân bằng giữa hiệu suất tính toán và độ chính xác. Các thuật toán hiện tại sử dụng tỷ lệ vùng đệm cố định (µ) thường gặp hạn chế: giá trị 𝜇 thấp gây lãng phí tài nguyên bộ nhớ, trong khi µ cao dẫn đến rủi ro bỏ sót các mẫu quan trọng. Bài báo này đề xuất thuật toán Adaptive-RIncHusp với chiến lược vùng đệm thích nghi, cho phép tự động điều chỉnh tham số µ tại mỗi lô dữ liệu cập nhật. Phương pháp này tích hợp ba quy tắc suy diễn bổ trợ gồm: tỷ lệ lợi ích, độ khó ngưỡng và tốc độ tăng trưởng, kết hợp với hàm rủi ro độ nhạy cao (f (x)=x0.25) để phát hiện sớm các biến động dữ liệu. Thực nghiệm trên 5 tập dữ liệu chuẩn chứng minh Adaptive-RIncHusp nhanh hơn 8-15% và tiết kiệm 20-40% bộ nhớ so với chiến lược cố định an toàn (µ=0.4) mà vẫn duy trì độ phủ trên 97%. Đồng thời, thuật toán đạt tốc độ tương đương với chiến lược cố định tích cực (µ=0.9) nhưng khắc phục hoàn toàn vấn đề mất mẫu, khẳng định tính hiệu quả trong môi trường dữ liệu biến động.
Áp dụng mạng CNN trong phân loại quang phổ Raman của dung dịch glucose tinh khiết với bộ dữ liệu tăng cường
Trong những năm gần đây, ứng dụng công nghệ học máy trong chẩn đoán tiểu đường theo phương pháp xâm lấn trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong y học. Trong giai đoạn nghiên cứu hiện tại, chúng tôi tạo ra các mẫu dung dịch glucose với 14 mức khác nhau dựa trên nồng độ mol của glucose trong dung dịch, trước khi chiếu tia laser để thu thập quang phổ Raman. Dựa trên kết quả tích cực từ nghiên cứu trước, chúng tôi tái sử dụng phương pháp tăng quy mô bộ dữ liệu bằng kỹ thuật tạo dữ liệu ảo thêm nhiễu jitter. Từ đó một bộ dữ liệu mới được tạo ra, gồm dữ liệu thật và dữ liệu ảo có số mẫu lớn hơn gấp 100 lần. Mô hình mạng nơ-ron được sử dụng là mô hình tích chập một chiều với mục đích xác định mức glucose trong các mẫu. Kết quả cho thấy, kỹ thuật tạo mẫu giả thông qua phương pháp thêm nhiễu jitter nâng cao độ chính xác rõ rệt trong việc giảm thiểu hiện tượng quá khớp của mô hình học sâu, đồng thời đạt độ chính xác cao trong việc phân loại tín hiệu tán xạ Raman.
Việc phát triển các dự án phần mềm thành công luôn là mối quan tâm hàng đầu của các tổ chức, doanh nghiệp. Trong đó, việc đảm bảo chất lượng của phần mềm là ưu tiên cao nhất trong toàn bộ quá trình phát triển cũng như vận hành của phần mềm. Bài báo đề cập việc phát hiện các lỗ hổng của mã nguồn và tập trung vào phân tích cú pháp và ngữ nghĩa của các câu lệnh trong mã nguồn. Mô hình phát hiện lỗ hổng mã nguồn được thực hiện theo quy trình: (i) biểu diễn cú pháp và ngữ nghĩa; (ii) trích xuất đặc trưng của mã nguồn; (iii) cân bằng dữ liệu; (iv) phân loại mã nguồn. Đầu ra của mô hình cho biết mã nguồn đó hoặc bình thường, hoặc có lỗ hổng. Mô hình sử dụng bộ dữ liệu SARD để huấn luyện mô hình học sâu. Mạng học sâu sử dụng mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), mô hình Word2Vec kết hợp LSTM (Long Short-Term Memory) và mô hình Word2Vec với BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) theo ba kịch bản. Kết quả phân loại được đưa qua một hàm softmax để trả về một vector chứa dự đoán xác suất xảy ra của từng loại lỗ hổng. Với tỷ lệ phát hiện lỗ hổng mã nguồn cho kết quả chính xác lên đến 82,63%, tương ứng với tỷ lệ bỏ sót chỉ còn 17,37%. Đây là một kết quả có thể chấp nhận được, chứng minh hiệu quả vượt trội đối với bài toán phát hiện lỗ hổng mã nguồn.
Phòng chống phương tiện bay không người lái dựa trên chiếm quyền điều khiển giao thức: Một số vấn đề kỹ thuật và giải pháp minh họa
Phương tiện bay không người lái (UAV) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong cả lĩnh vực dân sự và quân sự nhờ tính linh hoạt, chi phí vận hành thấp và khả năng thực hiện nhiệm vụ kéo dài. Tuy nhiên, sự phổ biến rộng rãi này cũng đặt ra nhiều thách thức về an ninh, đặc biệt trong việc quản lý và ngăn chặn các hoạt động UAV trái phép. Trong số các kỹ thuật phòng chống UAV hiện nay, phương pháp chiếm quyền điều khiển bằng cách khai thác lỗ hổng trong giao thức điều khiển đang được đánh giá là hướng tiếp cận tiềm năng và tiết kiệm chi phí, đặc biệt phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và ứng dụng trong quốc phòng. Bài báo trình bày một số kết quả nghiên cứu liên quan đến phương án phòng chống UAV thông qua chiếm quyền điều khiển giao thức MAVLink - một giao thức truyền thông nhẹ được sử dụng rộng rãi cho việc điều khiển và truyền thông tin UAV. Kết quả cho thấy, do MAVLink 1.0 thiếu mã hóa và xác thực, kẻ tấn công có thể dễ dàng giành quyền điều khiển UAV. Mô phỏng này góp phần hỗ trợ đào tạo, nghiên cứu trong điều kiện thiếu trang thiết bị thực tế, đồng thời mở ra các hướng nghiên cứu chiến lược phòng chống UAV chủ động và hiệu quả hơn trong tương lai.
Hệ thống giám sát nhiệt độ tự động cho lợn bằng cảm biến thẻ tai tích hợp công nghệ bluetooth và học máy
Hệ thống giám sát nhiệt độ tự động cho lợn, tích hợp cảm biến thẻ tai kết hợp với công nghệ Blue tooth Low Energy (BLE) và các mô hình học máy, mang lại một giải pháp hiện đại và hiệu quả trong việc theo dõi sức khỏe đàn lợn. Các cảm biến được gắn trực tiếp lên thẻ tai có khả năng đo nhiệt độ cơ thể của từng cá thể liên tục, đồng thời thu thập thông tin về điều kiện môi trường như độ ẩm và nhiệt độ chuồng trại. Dữ liệu được truyền về trung tâm xử lý thông qua kết nối BLE và được phân tích trên nền tảng điện toán đám mây. Hệ thống sử dụng các mô hình học máy tiên tiến như PCA SVC, PCA-Decision tree, PCA-Random forest và 1D-CNN để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. Trong số đó, mô hình 1D-CNN cho kết quả nổi bật với độ chính xác lên tới 96,6%, chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc xử lý dữ liệu chuỗi và phát hiện các vấn đề sức khỏe. Việc ứng dụng cảm biến thông minh không chỉ nâng cao độ chính xác, giảm chi phí nhân công, mà còn tối ưu hóa khả năng giám sát theo thời gian thực, góp phần quan trọng trong phòng ngừa dịch bệnh và nâng cao hiệu quả quản lý chăn nuôi.
Một thuật toán định tuyến cân bằng năng lượng trong mạng cảm biến không dây dựa trên SDN
Trong mạng cảm biến không dây (WSN), việc sử dụng năng lượng sao cho hiệu quả để kéo dài thời gian hoạt động của các nút cảm biến là điều cần thiết. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán định tuyến có xét đến mức tiêu thụ năng lượng tại các nút cảm biến. Mục tiêu của thuật toán được đề xuất là cân bằng mức tiêu thụ năng lượng, giảm thiểu số nút phải tiêu thụ nhiều năng lượng nhằm tăng thời gian hoạt động của chúng. Phương pháp của chúng tôi là xây dựng một hàm trọng số cho các kết nối có chứa tham số về năng lượng còn lại tại các nút. Sau đó, sử dụng kỹ thuật định tuyến tập trung dựa trên kiến trúc mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN) để tìm lộ trình có trọng số tốt nhất sử dụng cho việc truyền dữ liệu. Kết quả mô phỏng sử dụng OMNeT++ cho thấy rằng, thuật toán được đề xuất cho phép tăng thời gian hoạt động của các nút, tăng thông lượng so với các thuật toán định tuyến phổ biến hiện hành.
Social Network Recommendations for Friends with Neo4j Graph Database
In recent years, along with the development of the internet, the number of social network users is increasing day by day. Through social networks, users can share, exchange information or make friends with each other. However, with new relationships, users often have a need to assess the credibility of a new friend before making friends on social networks. This paper proposes a friend recommendation system on social networks based on how to calculate the reliability between users. The recommendation system is implemented using the Neo4j graph database. The results of the truth algorithm proposed in this paper are higher than other similar algorithms.
Thuật toán song song khai thác nhanh các mẫu trọng số hữu ích phổ biến từ cơ sở dữ liệu định lượng động
Trong những năm gần đây, bài toán khai thác các mẫu trọng số hữu ích phổ biến (FWUP) đang được quan tâm nghiên cứu. Đây là một là một biến thể của bài toán khai thác mẫu. Một số phương pháp giải quyết khá hiệu quả bài toán này đã được đề xuất. Tuy nhiên, trong thực tế, khi dữ liệu có kích thước lớn và trọng số các mục thường xuyên thay đổi dẫn đến các thuật toán xử lý tốn nhiều thời gian trong quá trình khai thác mẫu. Nếu tận dụng khả năng tính toán song song của các hệ thống tính toán, hoặc của các bộ vi xử lý đa lõi (multi-core) thì có thể cải thiện được thời gian tính toán của các thuật toán. Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu một giải pháp song song hoạt động trên bộ xử lý đa lõi, đặt tên là pdFWUNL, để khai thác các mẫu trọng số hữu ích phổ biến từ cơ sở dữ liệu định lượng động có trọng số các mục thay đổi. Kết quả thực nghiệm cho thấy thời gian khai thác mẫu của thuật toán song song pdFWUNL của chúng tôi hiệu quả hơn phương pháp tuần tự tốt nhất hiện có.
Nghiên cứu phương pháp phát hiện va chạm của cánh tay robot cộng tác 6 bậc tự do
Robot cộng tác (Collaborative robot - Cobot) là những robot có thể tiếp xúc với con người một cách trực tiếp, phát huy đồng thời được các lợi thế của cả con người và robot để tăng hiệu suất công việc. Cobot hoạt động thân thiện và tương tác với con người vì được lập trình để phát hiện va chạm an toàn. Do đó yêu cầu phát hiện chính xác và nhanh chóng các va chạm của cánh tay cobot là một chủ đề thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Nghiên cứu của chúng tôi đề xuất hướng tiếp cận áp dụng hai kỹ thuật học máy có giám sát là SVMR (Support Vector Machine Regression) và 1D CNN (1D Convolutional Neural Network) cho kết quả phát hiện va chạm hiệu quả với cánh tay robot CURA6 trên bộ dữ liệu của Intema.
Thuật toán song song khai thác itemset lợi nhuận phổ biến Skyline
Các itemset lợi nhuận phổ biến Skyline (SFUI) có thể cung cấp nhiều thông tin hữu ích hơn cho việc ra quyết định với việc xem xét cả hai yếu tố là tần suất xuất hiện và lợi nhuận của chúng. Kể từ khi bài toán khai thác itemset lợi nhuận phổ biến Skyline được Goyal V. và các cộng sự đề xuất vào năm 2015, đến nay đã có nhiều thuật toán tuần tự được đề xuất nhằm cải thiện hiệu suất khai thác, tuy nhiên hầu hết các thuật toán đều có hiệu suất kém khi khai thác các tập dữ liệu lớn phổ biến hiện nay. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán song song có tên là ParaSFUI-UF dựa trên thuật toán tuần tự SFUI-UF là một thuật toán khai thác itemset lợi nhuận phổ biến Skyline hiệu quả nhất hiện nay. Các kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán ParaSFUI-UF vượt trội so với thuật toán SFUI-UF.
Về một thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn trên bảng quyết định khi loại bỏ tập đối tượng
Rút gọn hay lựa chọn thuộc tính (RGTT) trên các hệ thông tin quyết định từ lâu đã được coi là bài toán then chốt và không thể thiếu của các lĩnh vực về khai phá cũng như phân tích dữ liệu. Một số tiếp cận theo hướng lý thuyết tập thô cùng các mở rộng đã mang tới nhiều phương pháp RGTT đạt hiệu quả ấn tượng. Tuy nhiên, cho tới nay, một số phương pháp theo lý thuyết tập mờ trực cảm chưa thực sự được biết tới. Các phương pháp theo tiếp cận này có một điểm mạnh là khả năng nâng cao hiệu năng phân lớp trên các bảng quyết định (DT) có tính nhiễu và không nhất quán. Bài báo này xuất phát từ một độ đo khoảng cách giữa hai phân hoạch mờ trực cảm và từ đó đề xuất một thuật toán RGTT hiệu quả. Cụ thể như sau, đầu tiên, chúng tôi thiết kế một thuật toán RGTT trên DT chưa có sự biến động. Tiếp theo, chúng tôi thiết kế một thuật toán gia tăng để xử lý trên DT trong trường hợp xóa bỏ tập đối tượng. Một số kết quả trong quá trình thử nghiệm đã chứng mình rằng, các phương pháp RGTT được đề xuất của chúng tôi có hiệu năng vượt trội khi so sánh với các phương pháp dựa trên cách tiếp cận tập thô, tập mờ về kích thước tập rút gọn (TRG) và hiệu quả phân lớp.
Một phương pháp phân cụm bán giám sát mờ đồng huấn luyện trên dữ liệu đa khung nhìn
Trong thực tế hiện nay, dữ liệu đa khung nhìn ngày càng phổ biến. Dữ liệu đa khung nhìn (Multi-view data) đề cập đến loại dữ liệu bao gồm nhiều quan điểm hoặc góc nhìn về một đối tượng. Dữ liệu trong mỗi khung nhìn riêng lẻ có thuộc tính cụ thể thực hiện nhiệm vụ khám phá tri thức riêng và cung cấp các thông tin về cùng một vấn đề với độ chính xác và độ tin cậy khác nhau. Việc kết hợp nhiều loại thông tin từ các khung nhìn, có thể thu được biểu diễn đầy đủ và chính xác hơn về các đối tượng, dẫn đến việc phân tích dữ liệu và ra quyết định được cải thiện. Phân cụm đa khung nhìn là hướng nghiên cứu đã thu hút được sự quan tâm của các nhà khoa học trong nhiều năm gần đây. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào tập trung vào phân cụm bán giám sát mờ kết hợp thuật toán đồng huấn luyện để đánh giá độ chính xác và chất lượng phân cụm trên tập dữ liệu đa khung nhìn. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới trong phân cụm bán giám sát mờ, sử dụng thuật toán đồng huấn luyện trên dữ liệu đa khung nhìn thu thập từ một nguồn dữ liệu. Đồng thời, bài báo cũng cung cấp các kết quả thực nghiệm để đánh giá tính hiệu quả và độ chính xác của thuật toán đề xuất.
Đánh giá các mô hình học sâu cho bài toán dự đoán lỗi phần mềm trên bộ dữ liệu BugHunter
Dự đoán lỗi phần mềm (SFP) quá trình xác định các mô-đun có khả năng chứa lỗi trước giai đoạn kiểm thử trong vòng đời phát triển phần mềm. Việc dự đoán lỗi sớm trong quá trình phát triển cho phép các nhà phát triển phần mềm tập trung nguồn lực vào các thành phần tiềm ẩn lỗi, từ đó nâng cao chất lượng và độ tin cậy tổng thể của phần mềm. Các kỹ thuật học máy và học sâu đã được áp dụng rộng rãi để huấn luyện các mô hình SFP. Tuy nhiên, những phương pháp này vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự tồn tại của các đặc trưng không liên quan hoặc dư thừa, sự mất cân bằng dữ liệu, hiện tượng quá khớp (overfitting), và cấu trúc mô hình phức tạp. Trong số các bộ dữ liệu được sử dụng cho nhiệm vụ dự đoán lỗi, bộ dữ liệu NASA từ kho PROMISE là bộ phổ biến nhất. Gần đây, bộ dữ liệu BugHunter với số lượng mẫu lớn hơn đáng kể đã được khai thác nhằm huấn luyện các mô hình SFP. Nghiên cứu này trình bày một phân tích so sánh giữa ba mô hình học sâu gồm Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN), Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN), và Bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM), cùng với bốn mô hình học máy bao gồm K-Nearest Neighbors (KNN), Multilayer Perceptron (MLP), Adaptive Boosting (AdaBoost), và Extreme Gradient Boosting (XGB) nhằm đánh giá hiệu năng của các mô hình SFP trên bộ dữ liệu BugHunter. Phương pháp Lasso được sử dụng để lựa chọn đặc trưng, trong khi kỹ thuật Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) được áp dụng nhằm giải quyết vấn đề mất cân bằng dữ liệu, với mục tiêu cải thiện độ chính xác của mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy, CNN và RNN vượt trội hơn các mô hình học máy còn lại và đạt được hiệu suất tổng thể tốt nhất.
Dự báo xu hướng mùa vụ trong các bệnh tai mũi họng: Phân tích so sánh giữa các mô hình học máy thống kê
Bài nghiên cứu này xem xét các mô hình bệnh theo mùa tại một Bệnh viện Tai Mũi Họng bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê và kỹ thuật học máy tiên tiến để cải thiện dự đoán bệnh và hỗ trợ lập kế hoạch chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu đã trải qua quá trình làm sạch cẩn thận để đảm bảo tính chính xác, bao gồm xác định các giá trị ngoại lệ, quản lý các giá trị bị thiếu và chuẩn hóa thông tin. Nghiên cứu này tập trung vào cách các bệnh theo mùa phát triển, sử dụng kết hợp các kỹ thuật khác nhau. Nghiên cứu này sử dụng các công cụ tiên tiến như mạng Long Short-Term Memory (LSTM) và Prophet, cũng như các mô hình đơn giản hơn như Holt-Winters và SARIMA. Để làm cho các mô hình dễ hiểu hơn, có một ứng dụng của các giá trị SHAP (SHapley Additive Explanations). Cuối cùng, bài báo đã sử dụng các biện pháp thống kê và khoảng tin cậy để đánh giá độ chính xác của dự báo. Hơn nữa, để khám phá cách thời tiết ảnh hưởng đến tính thời vụ của bệnh tật, các mối liên hệ giữa các mô hình mắc bệnh và các biến môi trường như nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa cũng đã được xem xét với sự hỗ trợ của dự đoán tương quan. Nhìn chung, phương pháp này cho thấy các mô hình học máy truyền thống và hệ thống có thể theo dõi các đặc điểm bệnh theo mùa. Các tác động không chỉ đơn thuần hiển thị các mô hình bệnh tật mà còn hỗ trợ phân bổ nguồn lực và đưa ra các hướng dẫn để quản lý chăm sóc sức khỏe tốt hơn.
Khmer News Classification in Low-Resource Settings: A comparative Analysis of Embed ding Method
Text classification in low-resource languages like Khmer remains challenging due to linguistic complexity, limited annotated data, and noise from real-world applications. This study addresses these challenges by systematically comparing text embedding techniques for Khmer news classification. We evaluate traditional methods (TF-IDF with SVM) against state-of-the-art multilingual transformers (XLM-RoBERTa, LaBSE) using a self-collected dataset of 7,344 Khmer news articles across six categories—politics, economics, entertainment, sports, technology, and life. The dataset intentionally retains noise (e.g., mixed-language text, unstructured formatting) to reflect practical scenarios. To address Khmer’s lack of word boundaries, we employ word segmentation via khmer-nltk for traditional models, while transformer models leverage their inherent subword tokenization. Experiments reveal that transformer-based embeddings achieve superior performance, with XLM-RoBERTa and LaBSE attaining F1 scores of 94.2% and 94.3%, respectively, outperforming TF-IDF (93.3%). However, the “life” category proves challenging across all models (F1: 85.5–88.1%), likely due to semantic overlap with other categories. Our findings underscore the effectiveness of transformer architectures in capturing contextual nuances for low-resource languages, even with noisy data. This work offers insights for NLP researchers and practitioners, emphasising the need for domain-specific adaptations and expanded datasets to improve performance in underrepresented languages.
Phương pháp xử lý tín hiệu và tạo ảnh 3D cho các vật thể dưới nước bằng công nghệ Sonar chủ động
Bài báo đề xuất phương pháp xử lý tín hiệu và tạo ảnh 3D của các vật thể dưới nước bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng và định vị bằng sóng âm Sonar. Phương pháp tạo ảnh 3D của các vật thể dưới nước đề xuất trong bài báo được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều đầu thu tín hiệu sóng âm (cũng được gọi là ăng ten thu tín hiệu sóng âm), và một số đầu phát tín hiệu sóng âm (cũng được gọi là ăng ten phát tín hiệu sóng âm) nhằm mục đích thu thập dữ liệu để tạo ảnh Sonar 3D có độ phân giải lớn. Dựa trên dữ liệu thu được từ hệ ăng ten đa điểm thu ở dưới nước, thuật toán tạo ảnh Sonar 3D sẽ tính toán giá trị ma trận điểm ảnh trên cơ sở độ mở búp sóng quét của các ăng ten phát tín hiệu sóng âm, khoảng cách điểm phản xạ phát hiện được, tốc độ di chuyển của tàu, v.v. Sau khi xác định được giá trị ma trận ảnh, bức ảnh của vật thể dưới nước được dựng trong không gian 3D. Các kết quả thực nghiệm được thực hiện ở một số vùng hồ nước sâu như hồ Hòa Bình, hồ Đồng Đò và vịnh Hạ Long.
Một phương pháp giấu tin thuận nghịch có khả năng nhúng cao sử dụng kỹ thuật ảnh kép và hệ tính toán cơ số 13
Phương pháp Chen và cộng sự [1] đề xuất một sơ đồ RDH mới dựa trên khai thác biến đổi theo hướng (EMD) với hình ảnh kép. Nhờ khai thác các đặc tính của ma trận EMD, một bit và một chữ số cơ số 5 có thể được giấu trong một ảnh gốc để tạo ra một cặp điểm ảnh chứa thông điệp. Dữ liệu sẽ được nhúng trên 1 trong 4 hướng, trong đó các tác giả nhúng thêm được 1 bit ngoài việc nhúng 1 hệ cơ số 5, nên tỷ lệ nhúng log25+12 =1.66 bpp. Để tăng khả năng nhúng, chúng tôi đề xuất một phương pháp nhúng dựa trên cơ sở số 13. Vì vậy, tỷ lệ nhúng có thể gần bằng: log2132 =1.8502 bpp. Ngoài ra, số lượng ảnh biến đổi trong phương pháp giải quyết vấn đề xuất ra nhỏ hơn, nên chất lượng ảnh tốt hơn phương pháp của Chen và cộng sự.
Phương pháp diễn giải cho mô hình hỏi đáp hình ảnh tiếng Việt
Diễn giải trong mô hình hỏi đáp hình ảnh là chủ đề được quan tâm bởi vì tính minh bạch của mô hình sẽ giúp người sử dụng tin tưởng cũng như hiểu về điểm mạnh và hạn chế của mô hình. Các mô hình đa phương thức như hỏi đáp hình ảnh sử dụng cả hai loại dữ liệu hình ảnh và văn bản, do đó gây thách thức cho các kỹ thuật giải thích thường chỉ áp dụng trên một loại dữ liệu. Trong công trình này, chúng tôi đề xuất kết hợp phương pháp giải thích hình ảnh Grad-CAMn và phương pháp giải thích văn bản Transformer để phân tích hành vi của mô hình. Các kết quả thu được trên tập dữ liệu hỏi đáp tiếng Việt giúp chúng tôi rút ra các nhận xét như sau: i) Transformer thị giác trích xuất đặc trưng toàn cục trong khi ResNet trích xuất đặc trưng cục bộ; ii) mô hình suy luận không tốt với ảnh có nhiều yếu tố gây nhiễu; iii) phương thức văn bản có ít tác động hơn phương thức hình ảnh; iv) mô-đun Pho BERT có sự thiên vị một số câu hỏi nhất định.
Phân tích bài toán truy xuất tài liệu thủ tục hành chính công cho dịch vụ công trực tuyến
Thủ tục hành chính công là các quy trình, phương pháp thực hiện, tài liệu và yêu cầu hoặc điều kiện do các cơ quan nhà nước hoặc cá nhân có thẩm quyền quy định để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến cá nhân hoặc tổ chức. Tuy nhiên, các tổ chức và công dân vẫn gặp khó khăn trong việc tiếp cận thông tin và dịch vụ hành chính công một cách dễ dàng và thuận tiện. Bài viết này nghiên cứu các kỹ thuật tiên tiến để giải quyết thách thức trong việc truy xuất tài liệu cho các dịch vụ hành chính công. Chúng tôi triển khai một quy trình truy xuất kết hợp các mô hình truy xuất truyền thống như TF-IDF và BM25 với các mô hình hiện đại như SBERT và các mô hình tinh chỉnh. Kết quả cho thấy rằng việc kết hợp các mô hình này cải thiện đáng kể hiệu suất truy xuất. Mô hình kết hợp giữa BM25 và SBERT tinh chỉnh đạt điểm F2 cao nhất, cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc truy xuất thông tin
Một kiến trúc tổng hợp mới cho mô tả ảnh
Quá trình tự động sinh ra lời mô tả về sự vật, đối tượng trực quan trong ảnh được gọi là chú thích hình ảnh. Nó liên quan đến việc sử dụng cả thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất các đặc điểm của hình ảnh. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển mô hình SPNER-SAN kết hợp giữa Mạng tự chú ý quan hệ nâng cao (ER-SAN), có dạng cấu trúc giống như Transformer, với Mạng đề xuất đồ thị con (SPN) mới được phát triển của chúng tôi. Mục tiêu chính của sự kết hợp này là cải thiện kết quả của quá trình sinh chú thích cho hình ảnh bằng cách tận dụng các ưu điểm của cả hai thành phần. Thực nghiệm trên bộ dữ liệu Coco chứng minh rằng mô hình SPNER-SAN cải thiện đáng kể chất lượng của câu mô tả sinh ra so với với các phương pháp liên quan. Mô hình đạt hiệu suất cao hơn trên cả 5 chỉ số độ đo so sánh như BLEU, METEOR, ROUGR, CIDER, và SPICE. Điều này cho thấy tính hiệu quả của nó trong việc sinh tự động các chú thích rõ ràng và phù hợp với ngữ cảnh.
Về một thuật toán lai ghép lọc-đóng gói lựa chọn thuộc tính trên hệ thông tin quyết định theo tiếp cận tập thô lân cận mờ
Lý thuyết tập thô lân cận là công cụ hữu hiệu giúp giải quyết rất tốt bài toán lựa chọn thuộc tính trên các hệ thông tin có miền giá trị số liên tục. Tuy nhiên, mô hình này còn gặp nhiều hạn chế trong việc mô tả mối quan hệ từ các đối tượng trong cùng một lớp lân cận. Điều này dẫn tới sự kém hiệu quả về một số độ đo khi chỉ xét tới các lớp lân cận nằm hoàn toàn trong một phân lớp. Rõ ràng, việc bỏ qua những lớp lân cận còn lại sẽ có những ảnh hưởng rất lớn tới hiệu quả, mặc dù chúng vẫn tồn tại những ý nghĩa về mặt thông tin cũng như đóng góp giá trị vào các độ đo. Để giải quyết những khó khăn này, nghiên cứu ban đầu sẽ trình bày về một mở rộng mới được gọi là tập thô lân cận mờ. Mô hình này hiệu quả trong việc giảm thiểu nhiễu và rút gọn không gian tính toán. Bên cạnh đó, mô hình này cũng mô tả đầy đủ đặc trưng mức độ thuộc của các đối tượng trong một lớp lân cận. Dựa trên những ưu điểm của mô hình, nghiên cứu đề xuất một độ đo mới nhằm đánh giá khả năng phân lớp của các hạt thông tin lân cận mờ. Qua đó, những phân tích và chứng minh tính hiệu quả từ độ đo trong việc đánh giá ý nghĩa của các thuộc tính trong hệ thông tin nhất quán và không nhất quán sẽ được làm rõ. Tiếp theo, chúng tôi sẽ định nghĩa lại một rút gọn mới để thiết kế một thuật toán theo hướng tiếp cận lọc-đóng gói nhằm trích chọn một tập con thuộc tính tối ưu trên hệ thông tin quyết định. Một số kết quả thực nghiệm đã chứng minh hiệu quả của thuật toán đề xuất so với một số thuật toán theo tiếp cận tập thô mờ.
Hướng tiếp cận kết hợp giữa hệ suy diễn mờ phức không gian với mô hình CNN trong dự báo biến đổi trên ảnh vệ tinh
Ảnh vệ tinh được chụp khi quan sát trái đất có thể cung cung cấp rất nhiều thông tin quan trọng về thời tiết dự báo, hàng không, quản lý tài nguyên thiên nhiên và ứng phó thiên tai. Nghiên cứu này trình bày một phương pháp mới áp dụng cho bài toán phát hiện thay đổi trong ảnh vệ tinh, sử dụng kết họp mạng thần kinh tích chập (CNN) với hệ suy diễn mờ phức không gian (Spatial CFIS). Trong đó, mô hình CNN được sử dụng trong cả quá trình trích chọn thuộc tính theo từng kênh màu để tiến hành quá trình mờ hóa, quá trình giải mờ. Còn mô hình hệ suy diễn mờ phức không gian có nhiệm vụ mô hình hóa các mối quan hệ không gian và thời gian trong dữ liệu để sinh bộ luật. Thực nghiệm được tiến hành trên Bộ dữ liệu ảnh vệ tinh của Hải quân Hoa Kỳ cũng đã chứng minh tính hiệu quả, ổn định của mô hình đề xuất của chúng tôi so với các phương pháp nghiên cứu liên quan trên cả hai độ đo đánh giá trung bình của các sai số bình phương (RMSE) và độ đo tương quan R bình phương (R2).
Một giải pháp IoT phân loại các hoạt động thể chất của con người dựa trên các cảm biến và thuật toán học có giám sát
Hiện tại, các hoạt động thể chất của con người có thể được phát hiện và phân loại bằng các hệ thống nhận dạng hoạt động. Một trong những vấn đề chính trong các hệ thống nhận dạng hoạt động của con người (HAR) là chi phí, tốc độ và độ chính xác. Với sự tiến bộ của các thiết bị di động và bộ vi xử lý ngày càng tinh vi, cùng với sự tích hợp của nhiều cảm biến khác nhau bao gồm cả máy đo gia tốc, việc nhận dạng hoạt động của con người đã trở nên dễ dàng và nhanh hơn. Tuy nhiên, độ chính xác của phân loại hoạt động dựa trên dữ liệu máy đo gia tốc phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, có thể dẫn đến độ lệch tiềm ẩn trong kết quả. Thông qua nhiều thử nghiệm khác nhau, chúng tôi thấy rằng việc lựa chọn các tính năng tối ưu là rất quan trọng đối với hiệu suất phân loại. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một bộ tính năng đơn giản mang lại kết quả rất hứa hẹn với độ chính xác lên tới 99%.
Phương pháp bổ sung pilot được thử nghiệm cho bộ ước lượng kênh trong hệ thống UWA OFDM
Các pilot gốc không đủ để khôi phục đáp ứng xung kênh một cách chính xác trong các hệ thống OFDM dưới nước (UWA-OFDM). Nghiên cứu trước đây, bao gồm phương pháp PE, RPS đã nâng cao chất lượng ước lượng kênh bằng cách bổ sung các pilot tiềm năng. Pilot được bổ sung từ việc lấy các tín hiệu gần đến chòm sao. Tuy nhiên, các phương pháp này thiếu sự đánh giá pilot nên có thể dẫn đến việc ánh xạ không chính xác và các pilot bổ sung không hiệu quả. Để giải quyết vấn đề này, phương pháp bổ sung pilot được thử nghiệm (TPS) được giới thiệu, bao gồm cả việc lựa chọn và đánh giá các ứng viên pilot. TPS được đánh giá với tín hiệu nhận được nằm giữa khoảng cách gần và xa đến chòm sao. Phương pháp đề xuất được so sánh với các phương pháp MMSE, PE và RPS trong các cấu hình khác nhau, như bộ điều chế MPSK và MQAM. Các kết quả chứng tỏ rằng phương pháp TPS vượt trội so với các phương pháp MMSE, PE và RPS về tỷ lệ lỗi bit (BER).
Using Graph Convolution Neural Networks for Solving Mixed integer Linear Programs
This paper focuses on an exact algorithm for solving NP-hard combinatorial optimization problems which frequently requires significant specialized knowledge and trial and error, especially, Mixed Integer Linear Programs (MILP). This challenging, tedious process can be automated by learning the algorithms instead. In many practical applications, the same optimization problem is tackled again and again on regular basis, maintaining the same problem structure but varying in the data. This offers an opportunity for learning algorithms that employ the structure of such recurrent problems. With the motivation, we present a network model for learning branch-and-bound variable selection policies based on reinforcement learning, which leverages the natural variable constraint bipartite graph representation of MILPs. The model is trained going through mimic learning from the strong branching rule. Experimental results claim that using graph convolutional neural networks for solving MILPs can improve for designing branching rules to solve large problems, and outperforms prior models.
An Ontology-based Sentiment Analysis Ap-proach to Discovering Hidden Affected Objects
Nowadays, the topic of sentiment analysis has attracted a wide range of artificial intelligence technologies such as Natural Language Processing (NLP), neural network. Long Short-Term Memory (LSTM), a deep neural network, has proven the effiency in the task of sentiment classification. However, there is a shortage of semantic knowledge from such classification results. This paper introduces a sentiment analysis approach based on a knowledge model to discover hidden affected objects, which combines ONtology and SentiMent technology, named ONSEM. In order to confirm the efficiency of the ONSEM framework, an experiment on a sentiment analysis dataset was developed and then yielded promising experimental results.
Giải thuật di truyền giải bài toán tối ưu đặt và định tuyến trong mạng ảo hóa
Ngày nay, hạ tầng mạng Internet không ngừng được cải thiện để đáp ứng nhu cầu sử dụng ngày càng cao của người dùng. Việc lắp đặt các thiết bị phần cứng trong trung tâm máy chủ của mạng gặp phải nhiều hạn chế như: khó thay thế thiết bị; chi phí đầu tư, vận hành lớn,... Công nghệ ảo hóa các chức năng mạng (Network Function Virtualization NFV) ra đời đã khắc phục các nhược điểm nêu trên. Trong công nghệ này, các phần cứng chuyên dụng sẽ được triển khai thay thế bằng các phần mềm chạy trong môi trường ảo hoá. Phân bổ tài nguyên là một vấn đề quan trọng trong NFV. Việc phân bổ tài nguyên hợp lý có thể giúp tăng chất lượng dịch vụ và giảm chi phí triển khai. Tối ưu việc phân bổ tài nguyên có thể được thực hiện thông qua việc đặt các chức năng mạng ảo (VNF) trên các máy chủ và tìm đường định tuyến hợp lý cho các dịch vụ mạng. Bài báo này nghiên cứu bài toán đặt các chức năng mạng ảo và định tuyến cho các chuỗi dịch vụ để đáp ứng hai mục tiêu: i) giảm chi phí triển khai; ii) giảm độ trễ của các chuỗi dịch vụ. Tối ưu đa mục tiêu được chuyển về tối ưu đơn mục tiêu (SO-VPTR) bằng cách tiếp cận tổng có trọng số. Nghiên cứu đề xuất mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp (MILP) để giải tối ưu hoá đơn mục tiêu này. Mô hình MILP có thể đưa ra lời giải chính xác cho các bộ dữ liệu có kích thước nhỏ. Để tìm lời giải cho các bộ dữ liệu có kích thước lớn hơn, nghiên cứu đề xuất thuật toán di truyền để giải bài toán. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu khác nhau đã chứng minh hiệu quả của thuật toán đề xuất
Một phương pháp xây dựng hệ thống nhận dạng hành vi của người trong thời gian thực dựa trên các thuật toán học máy
Một trong những vấn đề quan trọng trong hệ thống nhận dạng hành vi của người (Human Áctivity Recognition– HAR) đó là giá thành, tốc độ và độ chính xác. Cùng với sự phát triển của các thiết bị di động, các bộ vi xử lý ngày càng hiện đại đi cùng với việc tích hợp nhiều cảm biến khác nhau bao gồm cả gia tốc kế đã giúp việc nhận dạng hành vi người trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn. Tuy nhiên, độ chính xác của việc phân loại hành vi dựa trên cảm biến gia tốc còn phụ thuộc rất nhiều yếu tố khác nhau dẫn đến kết quả có thể có sự sai lệch. Bằng nhiều thử nghiệm khác nhau, chúng tôi nhận thấy rằng việc lựa chọn các thuộc tính tối ưu có quan hệ quyết định tới hiệu suất của việc phân loại. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một bộ thuộc tính đơn giản nhưng cho kết quả rất khả quan với độ chính xác tới 99%. Chúng tôi đã thực nghiệm và so sánh với một vài thuật toán phân loại khác nhau trên tập dữ liệu thu thập từ một số tình nguyện viên.
Hệ gợi ý mua sắm dựa theo phiên làm việc với mô hình mạng học sâu đồ thị
Phân tích phiên làm việc của khách hàng để dự báo khả năng họ sẽ lựa chọn sản phẩm nào tiếp theo là một bài toán dự báo khá phổ biến trong ngành thương mại điện tử. Việc dự báo này giúp cho doanh nghiệp đưa ra các ý tưởng bán hàng phù hợp trong quá trình người dùng tương tác với hệ thống bán hàng của mình. Bài báo này đề xuất hướng sử dụng mạng học sâu đồ thị để xây dựng mô hình gợi ý dựa vào phiên làm việc của khách hàng. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc sử dụng đồ thị rất phù hợp trong việc biểu diễn dữ liệu lựa chọn sản phẩm thông qua hành vi nhấp chuột trong phiên làm việc của khách hàng và mô hình gợi ý sử dụng GNN cho kết quả dự báo với 2 chỉ số đánh giá mô hình Recall@20 và MRR@20 tốt hơn so với các mô hình trước đây.