Nhằm tạo ra diễn đàn mang tính học thuật cho trao đổi chuyên môn, hợp tác nghiên cứu khoa học (NCKH) và phát động phong trào NCKH trong giảng viên và sinh viên để góp phần nâng cao chất lượng đào tạo tại các trường đại học, tạo ra sự liên kết trong cộng đồng nghiên cứu khoa học giữa khoa CNTT và các học viện, trường đại học, cao đẳng, doanh nghiệp. Khoa CNTT, trường ĐH Công nghiệp TP.HCM tổ chức thường kỳ Hội nghị khoa học cấp Khoa SSRC (Student Scientific Research Conference). Xem biểu mẫu tại: Biểu mẫu Hướng dẫn cách sử dụng hệ thống: Hướng dẫn
Hệ thống tuyển dụng và tìm việc làm tích hợp AI trong tự động hóa sàng lọc và đề xuất công việc
Sự bùng nổ của kinh tế số đã thúc đẩy các nền tảng tuyển dụng phát triển mạnh mẽ, tuy nhiên các doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc sàng lọc khối lượng lớn hồ sơ ứng viên (CV). Các phương pháp tuyển dụng truyền thống chủ yếu dựa vào sàng lọc thủ công hoặc đối sánh từ khóa đơn giản, dẫn đến tốn kém thời gian và dễ bỏ sót nhân tài. Nghiên cứu này đề xuất hệ thống tuyển dụng JobsNow, ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hóa quy trình bóc tách dữ liệu CV và cung cấp thuật toán so khớp (Job Matching) thông minh. Thông qua việc kết hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với bộ máy tìm kiếm Algolia Search, hệ thống thực hiện so khớp ngữ nghĩa giữa năng lực ứng viên và yêu cầu công việc. Kết quả thực nghiệm cho thấy JobsNow giúp giảm 65% thời gian sàng lọc hồ sơ sơ bộ và nâng cao độ chính xác trong việc đề xuất việc làm. Hệ thống được phát triển trên nền tảng ReactJS, Spring Boot, PostgreSQL và AWS S3. Trong tương lai, hệ thống hướng tới việc tích hợp phỏng vấn tự động bằng AI và phân tích xu hướng thị trường lao động.
Bản quyền (c) 2026 Hội nghị khoa học cấp Khoa - FIT.IUH
THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHĂM SÓC SỨC KHỎE CÁ NHÂN HÓA DỰA TRÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Trong kỷ nguyên y tế số, sự chuyển dịch từ y học phản ứng sang chăm sóc sức khỏe chủ động, cá nhân hóa là một tất yếu khách quan, được thúc đẩy bởi sự gia tăng của các bệnh mãn tính. Tuy nhiên, các ứng dụng mHealth hiện tại đối mặt với những hạn chế lớn, bao gồm dữ liệu phân tán (PGHD), thiếu tính cá nhân hóa và chưa tận dụng triệt để AI. Bài báo này trình bày toàn diện việc thiết kế, phát triển và đánh giá hệ thống "HealthCare Now". Nghiên cứu sử dụng Kiến trúc Microservices mạnh mẽ điều phối bốn miền cốt lõi thông qua Nginx, kết hợp Node.js, Spring Boot và FastAPI. Hệ thống áp dụng giao tiếp hướng sự kiện qua RabbitMQ và lưu trữ Polyglot Persistence với MongoDB và Redis. Về mặt phân tích, nền tảng áp dụng Học máy kết hợp: XGBoost cho dự đoán sinh lý động; LSTM Autoencoders để phát hiện bất thường chuỗi thời gian; CNN-LSTM cho số hóa OCR; và RAG kết hợp LLM để loại bỏ ảo giác trong tư vấn y tế. Kết quả đánh giá cho thấy kiến trúc ASGI dựa trên FastAPI vượt trội hơn hẳn các framework WSGI, đạt độ chính xác lâm sàng cao, khả năng mở rộng mạnh mẽ và khả năng xử lý thời gian thực xuất sắc.
APPLYING N8N AND RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION TO A ROOM RENTAL SHARING MANAGEMENT SYSTEM
Rapid population growth in large urban areas has significantly increased the demand for rental accommodations, especially among students and migrant workers. However, the current process of searching for rental rooms still faces many challenges due to fragmented information across different platforms, lack of transparency, and difficulties in verifying the reliability of listings. To address these issues, this study proposes the development of an intelligent room rental search system using modern technologies such as ReactJS, Django, n8n, and SQLite. In this system, n8n plays an important role in automating data processing workflows, integrating multiple services, and improving operational efficiency, while the Retrieval-Augmented Generation (RAG) model is incorporated to enhance contextual search and recommendation capabilities. The proposed platform aims to improve development efficiency and provide a better user experience by offering personalized rental suggestions based on users’ actual needs. In addition, features such as user identity verification and a transparent review system are implemented to increase trust and security during rental transactions. Experimental results indicate that the proposed solution effectively improves query quality, enhances user experience, and contributes to the development of a smarter, more modern, and sustainable rental ecosystem.
Design and Evaluation of a Face Verification Pipeline for Real-Time Online Assessment: A Case Study with InsightFace Models
The rapid development of online assessment systems has created a growing demand for reliable identity verification mechanisms to ensure fairness and trustworthiness of evaluation results. This study presents the design and evaluation of a real-time face verification pipeline for online assessment systems, implemented and validated through the real-time online assessment (PretestBooth) system. The proposed pipeline adopts an embedding-based approach, consisting of face preprocessing and feature matching in the embedding space using cosine similarity with an optimized decision threshold. System performance is evaluated using standard biometric metrics, including False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR), to simultaneously reflect security and reliability aspects of the verification process. The system leverages the InsightFace framework with two models, Buffalo_S and Buffalo_L, to analyze the trade-off between performance and computational cost under the same deployment conditions. Experimental results demonstrate that both models achieve high verification accuracy. Buffalo_S shows a clear advantage in terms of lower latency and faster inference speed, making it more suitable for real-time systems, while Buffalo_L exhibits better stability under varying data conditions. These findings highlight the trade-off between speed and stability and confirm the feasibility of deploying face verification pipelines in real-time online assessment systems.
HỆ THỐNG QUẢN LÝ SỰ KIỆN CÓ TÍCH HỢP CÔNG CỤ GỢI Ý THÔNG MINH, QUÉT MÃ QR VÀ TRÒ CHƠI TƯƠNG TÁC NHẰM NÂNG CAO TRẢI NGHIỆM NGƯỜI DÙNG CHO KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Bài báo nghiên cứu đề xuất một hệ thống quản lý sự kiện thông minh nhằm khắc phục những hạn chế của phương pháp quản lý thủ công truyền thống vốn thường gây chậm trễ, tốn kém nguồn lực và dễ sai sót dữ liệu. Hệ thống này được phát triển dựa trên kiến trúc Microservices kết hợp cùng các công nghệ hiện đại như ReactJS, Spring Boot, Redis và WebSocket, nổi bật với ba giải pháp cốt lõi: tích hợp mô hình trí tuệ nhân tạo Gemini-2.5 Flash để tự động lập kế hoạch và sinh báo cáo tổng kết, ứng dụng công nghệ quét mã QR để kiểm soát điểm danh nhanh chóng, và tổ chức các trò chơi tương tác trực tuyến nhằm gia tăng mức độ gắn kết của người tham dự. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống giúp rút ngắn đến 90% thời gian xử lý nghiệp vụ; trong đó, tính năng AI tạo kế hoạch đạt tỷ lệ thành công 96% chỉ trong vài giây, khâu điểm danh bằng mã QR đạt độ chính xác 98.5% với tốc độ xử lý gần như tức thời (120ms - 250ms/lượt), và tính năng trò chơi tương tác duy trì độ trễ rất thấp (dưới 150ms) ngay cả khi xử lý 100 người dùng đồng thời. Nhìn chung, đây là một giải pháp chuyển đổi số toàn diện, giúp tự động hóa quy trình tổ chức, tối ưu hóa nhân lực và cải thiện mạnh mẽ trải nghiệm của cả ban tổ chức lẫn người tham gia.
Công cụ điểm danh dựa trên mô hình nhận diện khuôn mặt SCRFD - ArcFace kết hợp mã QR - OTP
Việc quản lý điểm danh hiện nay thường tốn nhiều thời gian và khó ngăn chặn triệt để tình trạng học hộ. Các hệ thống và công cụ sử dụng phần cứng sinh trắc học truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế về giới hạn bộ nhớ, chi phí triển khai và nguy cơ lây nhiễm chéo. Đồng thời, phương pháp sử dụng mã điểm danh tĩnh lại dễ bị chụp ảnh để gian lận từ xa. Nhằm khắc phục những hạn chế này, nghiên cứu đề xuất công cụ điểm danh bảo mật hai lớp dưới dạng ứng dụng chạy trên thiết bị di động cá nhân của sinh viên, tích hợp nhận diện khuôn mặt kết hợp với mã xác thực và mật khẩu ngắn hạn. Cụ thể, người học bắt buộc phải vượt qua bước xác thực khuôn mặt trước khi được công cụ cấp quyền quét mã hoặc nhập mật khẩu ngắn hạn. Toàn bộ giải pháp được phát triển theo cấu trúc máy chủ và máy khách, tối ưu hoá tốc độ nhận diện và quản lý dữ liệu truy xuất nhanh qua bộ nhớ đệm. Kết quả thực nghiệm trên 1000 mẫu thử cho thấy giải pháp nhận diện khuôn mặt đạt hiệu quả cao, giúp cân bằng giữa tính bảo mật nghiêm ngặt và trải nghiệm người dùng. Giải pháp đề xuất không chỉ loại bỏ hành vi gian lận mà còn đảm bảo hiệu năng xử lý tức thời và dễ dàng triển khai quy mô lớn trực tiếp trên thiết bị di động cá nhân.
Hệ thống cảnh báo ngập lụt đa phương thức: Kết hợp mạng cảm biến IoT và Crowdsourcing phục vụ điều hướng giao thông
Tại Thànhphố Hồ Chí Minh, quá trình đô thị hóa kết hợp với biến đổi khí hậu đã làm trầm trọng thêm tình trạng ngập lụt cục bộ. Bài báo này đề xuất một kiến trúc hệ thống lai (Hybrid Architecture) phục vụ cảnh báo và điều hướng thời gian thực, tích hợp mạng lưới vạn vật kết nối (IoT) và phương pháp thu thập dữ liệu cộng đồng (Crowdsourcing). Ở phân hệ vật lý, hệ thống triển khai mô hình phân cấp Node-Gateway, ứng dụng vi điều khiển ESP32 và sóng vô tuyến LoRa nhằm khỏa lấp các vùng lõm viễn thông, truyền dẫn đo lường thủy văn qua giao thức MQTT. Ở phân hệ phần mềm, một nền tảng hướng sự kiện (Event-Driven Architecture) được xây dựng để xử lý song song dữ liệu cảm biến và các báo cáo từ cộng đồng (user-generated reports), sử dụng hệ quản trị PostGIS để xác thực chéo không gian. Đóng góp khoa học then chốt của nghiên cứu là việc đề xuất và hiện thực hóa thuật toán định tuyến Bidirectional A* nhận thức ngập lụt (Flood-aware). Thuật toán tối ưu hóa đồ thị giao thông thông qua một hàm chi phí đa biến, tích hợp hàm phạt ngập từng phần (piecewise penalty), trọng số loại đường và hàm suy giảm hàm mũ đối với dữ liệu cộng đồng. Đánh giá thực nghiệm chỉ ra hệ thống đạt độ ổn định cao, triệt tiêu hiệu quả các báo cáo giả mạo và cung cấp khả năng tìm đường tránh ngập với độ trễ tính toán vi giây.
Building an AI-Based Dental Appointment and Treatment Scheduling Website for Tan Tam Dental Clinic to Enhance Communication Efficiency
In the context of digital transformation in the healthcare sector, the application of modern technologies to improve service quality and customer experience has become increasingly essential. This study presents the design and development of an AI-based dental appointment and treatment scheduling website for Tan Tam Dental Clinic, aiming to optimize patient management and enhance communication between patients and the clinic. The system provides a user-friendly interface that allows patients to easily register, book appointments, and access their medical history. It also supports doctors and staff in managing schedules, patient records, and treatment processes efficiently. A key feature of the system is the integration of an AI chatbot, which assists users by providing basic dental consultations, answering frequently asked questions, and suggesting appropriate services based on symptoms. Technically, the system is developed using modern web technologies including React, TypeScript, and Tailwind CSS for the frontend, and NestJS, Node.js, and PostgreSQL for the backend. Additional tools such as JWT for authentication, WebSocket for real-time updates, Cloudinary for media management, and SendGrid for email notifications are also integrated. The proposed system contributes to improving operational efficiency, reducing manual workload, and enhancing patient experience, thereby supporting the digital transformation process in dental healthcare services.
SmartRental: A Hybrid Layer-2 Blockchain and Multi-Agent LLM System with Semantic Caching for Efficient Residential Property Rental Management
Thị trường cho thuê bất động sản (PropTech) hiện nay đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng như: thiếu tính minh bạch trong giao dịch, gian lận thông tin đăng tải, và quy trình quản lý thủ công kém hiệu quả. Để giải quyết các vấn đề này, bài báo đề xuất hệ thống SmartRental, một nền tảng quản lý bất động sản thông minh dựa trên kiến trúc lai (Hybrid Architecture). Hệ thống kết hợp sự linh hoạt của hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống với tính bất biến của Blockchain Layer-2 (Polygon) nhằm tối ưu chi phí (Gas fee) và đảm bảo tính pháp lý của các hợp đồng thuê nhà. Bên cạnh đó, SmartRental tích hợp hệ thống Trí tuệ nhân tạo Đa tác tử (Multi-Agent LLM) theo mô hình ReAct để tự động hóa các nghiệp vụ phức tạp như tư vấn pháp lý, kiểm duyệt nội dung đa phương thức và trích xuất dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Đóng góp cốt lõi của nghiên cứu là việc đề xuất cơ chế Semantic Cache trong bài toán Text-to-SQL chuyên ngành bất động sản. Bằng cách kết hợp mô hình Vector Embedding và thuật toán Cosine Similarity, hệ thống giảm thiểu đáng kể số lần gọi trực tiếp tới LLM. Kết quả thực nghiệm cho thấy cơ chế Semantic Cache giúp giảm độ trễ truy vấn trung bình từ 3.25s xuống 0.41s (giảm 87.4%), đạt tỷ lệ Cache Hit 78% với mức suy giảm độ chính xác không đáng kể. Đồng thời, việc tích hợp mạng Polygon Testnet giúp giảm chi phí Gas lên tới 99.5% so với mạng Ethereum Layer-1, khẳng định tính khả thi trong việc triển khai quy mô lớn. Hệ thống cung cấp một khuôn mẫu (framework) mạnh mẽ cho các nền tảng PropTech thế hệ mới.
An AI-Driven Integrated Peer-to-Peer Lending Platform for Credit Risk Assessment and Auditable Loan Processing
Nghiên cứu này trình bày nền tảng cho vay ngang hàng P2P tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ đánh giá rủi ro tín dụng và xử lý khoản vay có khả năng kiểm toán. Hệ thống kết hợp ứng dụng di động, cổng quản trị, xác thực người dùng, eKYC, chấm điểm tín dụng bằng AI, ký số, đồng bộ nghiệp vụ tài chính với Apache Fineract và ghi nhận bằng chứng kiểm toán qua Hyperledger Fabric. Mô hình chấm điểm tín dụng sử dụng XGBoost để dự đoán xác suất vỡ nợ, chuẩn hóa điểm về thang 150–750 và lựa chọn ngưỡng đánh giá theo hướng ưu tiên phát hiện rủi ro. Kết quả thử nghiệm trên 9.000 bản ghi cho thấy mô hình đạt ROC AUC 0,9758 và khả năng phát hiện nhóm vỡ nợ rất cao. Kết quả cho thấy mô hình có thể hỗ trợ sàng lọc rủi ro tín dụng, tuy nhiên quyết định phê duyệt cuối cùng vẫn cần dựa trên KYC, đánh giá của nhân viên, trạng thái hợp đồng và dữ liệu đồng bộ từ hệ thống tài chính.
INTEGRATING BLOCKCHAIN AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DEVELOPING A MODERN REAL ESTATE RENTAL PLATFORM
The traditional real estate rental market is currently facing numerous risks related to transparency, particularly issues such as fraudulent information and non-committal transaction processes. This thesis proposes a comprehensive real estate rental management and operation system that integrates modern technologies to enhance trust between landlords and tenants. The core of the system lies in a well-structured transaction management process, covering multiple stages: handling concurrent rental requests, approving deposit eligibility, and implementing a “first-to-pay priority” mechanism to ensure fairness and eliminate booking conflicts. The platform also incorporates Artificial Intelligence (AI) as an intelligent virtual assistant, supporting users by answering inquiries and automatically generating attractive property descriptions. To overcome geographical barriers, the system integrates direct communication through built-in Voice over IP (VoIP) calling features. From a technological and security perspective, the system establishes a fully digitized legal workflow. Digital signatures are implemented using the VNPT SmartCA solution to ensure the legal validity of electronic contracts. Blockchain technology, specifically Ethereum-based network, is utilized to record and verify contract terms, creating a transparent and immutable ledger that users can independently verify. In addition, the system automates financial management, including handling deposits and monthly rental payments. A dispute resolution mechanism is also developed, allowing users to submit contract termination requests and feedback, while administrators can intervene and resolve conflicts based on immutable evidence stored on the blockchain. Technically, the system is built on a modern Microservices architecture, optimizing scalability and operational flexibility for future expansion. The solution combines NestJS and Python for the backend, alongside a multi-platform ecosystem including Next.js and React.js for web interfaces, and React Native for mobile applications. The use of both PostgreSQL \& MongoDB for off-chain data management ensures high query performance, delivering a secure, transparent, and practical platform that effectively meets the real-world demands of the digital real estate market.
HỆ THỐNG KHÓA THÔNG MINH ỨNG DỤNG RFID VÀ NHẬN DẠNG VÂN TAY TRONG QUẢN LÝ PHÒNG LAB
Trong bối cảnh chuyển đổi số tại giáo dục đại học, nhu cầu hiện đại hóa công tác quản lý phòng thực hành ngày càng trở nên cấp thiết. Bài báo đề xuất hệ thống khóa thông minh ứng dụng RFID và nhận dạng vân tay cho quản lý phòng Lab tại Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh. Hệ thống được xây dựng theo kiến trúc IoT, trong đó luồng thiết bị dùng MQTT theo cơ chế publish/subscribe và các nghiệp vụ quản trị, tra cứu dùng REST; thiết bị ESP32 thu nhận dữ liệu định danh và trao đổi với máy chủ để xác thực, phân quyền và điều khiển mở khóa. Giải pháp hỗ trợ kiểm soát truy cập theo vai trò, theo lịch học, đồng bộ dữ liệu vân tay định kỳ và ghi nhật ký theo thời gian thực phục vụ giám sát, truy vết. Kết quả thử nghiệm bước đầu cho thấy hệ thống vận hành ổn định, độ trễ phản hồi thấp và độ chính xác xác thực cao, phù hợp để thay thế quy trình quản lý chìa khóa thủ công theo hướng số hóa, minh bạch và có khả năng mở rộng.
IELTS Master English AI: An AI-Powered IELTS Preparation Platform with LLM-Based Assessment, Multi-Metric Pronunciation Scoring, and Adaptive Spaced Repetition
Automated assessment of subjective English language skills remains an open challenge in computer-assisted language learning. This paper presents a comprehensive preparation platform for the International English Language Testing System (IELTS) built on an event-driven hybrid architecture that separates artificial intelligence inference from core application logic via asynchronous message brokering. The platform implements three principal techniques: large language model based writing and speaking grading with structured rubric output aligned to official IELTS band descriptors, multimodal speaking assessment combining local speech-to-text transcription with direct audio analysis for pronunciation and fluency evaluation, and adaptive spaced repetition vocabulary scheduling with bounded interval growth. Preliminary validation on 30 humanscored IELTS essays demonstrates strong inter-rater agreement between the automated grader and human examiners, achieving a Pearson correlation of 0.97, a quadratic-weighted Cohen’s kappa of 0.96, and 96.7% of predicted scores falling within half a band of the human reference. A dedicated multi-metric pronunciation scoring pipeline achieves strong error-severity discrimination with a Spearman rank correlation of −0.957. Stochastic simulation further verifies that the spaced repetition implementation produces bounded, adaptive review intervals that correctly differentiate across learner proficiency levels.
DuTu Pulmo: Towards Intelligent Telehealth with YOLOv11-Driven Lung Disease Detection from Chest X-Rays
Lung cancer and chronic respiratory diseases remain leading causes of morbidity and mortality in Vietnam, with over 24,000 new lung cancer cases annually, approximately 75% of which are diagnosed at advanced stages. Diagnosis based on chest X-rays depends heavily on radiologists, who face increasing workload pressure alongside a low physician-to-population ratio, leading to delays and missed abnormalities. This paper presents DuTu Pulmo, an AI-assisted telehealth platform that integrates deep-learning-based chest X-ray analysis with a full clinical workflow system. The core component is a YOLOv11 object detection model fine-tuned on the VinDrCXR dataset of over 18,000 annotated images, enabling simultaneous detection and localization of 14 pulmonary abnormalities. Detected findings are categorized into four risk levels and visualized with color-coded bounding boxes to facilitate rapid clinical interpretation. The system adopts a microservice architecture, including physician and patient interfaces, a backend for electronic health records and real-time services, and a dedicated AI inference module. A retrieval-augmented generation (RAG) chatbot further supports patient guidance and symptom triage. Experimental results achieve 91.9% precision, 67.5% recall, and 82.1% mAP@50, with inference time under 5 seconds per image, demonstrating a scalable solution for AI-assisted respiratory care in resource-limited settings
Xây Dựng Hệ Thống Quản Lý Khóa Học Trực Tuyến Tích Hợp AI
Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ ở lĩnh vực giáo dục, các hệ thống học trực tuyến ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc phổ cập tri thức và nâng cao kỹ năng người học. Đại dịch COVID-19 đã đẩy nhanh quá trình này, khiến nhu cầu về các nền tảng LMS linh hoạt, có khả năng cá nhân hóa trải nghiệm học tập tăng vọt trên toàn cầu. Tuy vậy, phần lớn hệ thống LMS phổ biến hiện nay chủ yếu tập trung vào quản lý nội dung và theo dõi tiến độ học tập theo cách thức cố định, thiếu khả năng đánh giá năng lực người học một cách thích nghi và tự động sinh nội dung kiểm tra phù hợp với từng cá nhân. Khoảng cách này đặt ra yêu cầu thiết kế một LMS thế hệ mới, trong đó trí tuệ nhân tạo được tích hợp trực tiếp vào các luồng nghiệp vụ cốt lõi. Bài báo này trình bày hệ thống LMS được xây dựng nhằm giải quyết bốn thách thức chính: (i) đánh giá trình độ đầu vào người học theo chuẩn CEFR một cách chính xác và hiệu quả thông qua bài kiểm tra xếp lớp thích nghi dựa trên mô hình Rasch, (ii) tự động sinh câu hỏi kiểm tra bám sát nội dung bài giảng thực tế nhờ kỹ thuật RAG, (iii) chatbot gia sư AI tích hợp RAG hỗ trợ học viên trực tiếp trên nội dung bài giảng, (iv) chatbot hỗ trợ 24/7 cung cấp tư vấn cá nhân hóa dựa trên hồ sơ học viên.
MỘT KHUNG TIẾP CẬN AI TÍCH HỢP CHO TỐI ƯU HÓA PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ VÀ TỰ ĐỘNG HÓA ĐÁNH GIÁ ĐÓNG GÓP TRONG HỌC TẬP THEO DỰ ÁN
Tóm tắt nội dung—Trong đào tạo đại học, việc phân chia nhiệm vụ cảm tính thường dẫn đến mất cân bằng khối lượng công việc và thiếu khách quan trong đánh giá đóng góp. Bài báo này đề xuất hệ thống quản lý dự án học tập tích hợp Trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa quy trình phối hợp nhóm. Cơ chế phân công nhiệm vụ được xây dựng dựa trên bài toán tối ưu đa mục tiêu, kết hợp giữa Học tăng cường (Reinforcement Learning) để tích lũy kinh nghiệm thực hiện và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đánh giá sự phù hợp kỹ năng. Đối với khâu đánh giá đóng góp, hệ thống áp dụng phương pháp phân tích đa chỉ số với hàm phạt bất đối xứng để xác định trọng số thực tế. Các dữ liệu này sau đó được xử lý qua Generative AI để tự động sinh báo cáo định tính, giúp giảng viên nắm bắt chính xác năng lực sinh viên. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống giúp tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao tính minh bạch trong môi trường học tập theo dự án.
Leafy: Nền Tảng AIoT Hỗ Trợ Chẩn Đoán và Điều Trị Bệnh Lá Cà Phê
Bệnh lá cà phê gây thiệt hại nghiêm trọng đối với sản lượng nông nghiệp tại Việt Nam, tuy nhiên, việc chẩn đoán kịp thời tại chỗ vẫn là một thách thức lớn đối với nông dân ít có cơ hội tiếp cận với các chuyên gia nông nghiệp. Bài báo này trình bày Leafy - một nền tảng nông nghiệp thông minh kết hợp ba thành phần cốt lõi: một quy trình AI hai giai đoạn (YOLOv8n để phát hiện và cắt vùng lá, MobileNetV2 để phân loại bệnh), một hệ thống RAG đa pha xây dựng trên LangGraph để tạo ra các kế hoạch điều trị có cơ sở khoa học, và mô-đun IoT để thu thập dữ liệu môi trường từ các thiết bị ESP32-CAM qua giao thức MQTT. Mô hình MobileNetV2, được huấn luyện qua 2-stage (hai giai đoạn) (head training và fine-tuning), đạt val_accuracy 92,80% trên tập kiểm định với macro F1-score ở mức 0,93. Giai đoạn fine-tuning sử dụng optimizer AdamW với weight decay, giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa so với Adam thông thường. YOLOv8n, được huấn luyện trong 50 epoch, đạt mAP@50 là 97,8% và mAP@50-95 là 83,3%. Trên các thiết bị di động, mô hình obileNetV2 được quantized (lượng tử hóa) sang định dạng TensorFlow Lite để cho phép inference (suy luận) real-time (thời gian thực) ngay cả khi không có kết nối internet. Hệ thống backend bao gồm mười hai microservices độc lập được triển khai bằng Spring Boot 3 (Java 21) và Python FastAPI, dựa trên routing (định tuyến) đám mây qua Spring Cloud Gateway và Netflix Eureka, kết hợp asynchronous communication (giao tiếp bất đồng bộ) qua Apache Kafka tuân theo kiến trúc Transactional Outbox. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đáp ứng hiệu quả các yêu cầu chẩn đoán tại hiện trường và mở ra những định hướng mới cho các ứng dụng AI trong nông nghiệp thông minh tại Việt Nam.
Development of a Real-Time Lecturer Attendance and Student Check-in System
Traditional attendance management in higher edu cation relies heavily on manual roll calls, consuming 6–10 minutes per session and remaining vulnerable to proxy attendance fraud, equivalent to a 10–15% [1] loss of instructional time. This paper presents QRCampus, an integrated smart attendance ecosystem that combines Dynamic Quick Response code verification with Artificial Intelligence-based computer vision to address these challenges in real-time educational environments. The system architecture employs a Node.js backend with PostgreSQL and Redis, leveraging WebSocket for real-time synchronization between a web dashboard and a React Native mobile application. A dual-verification mechanism– comprising Dynamic QR codes refreshing every 5 seconds, device identifier binding, and Global Positioning System geofencing– ensures physical presence validation at the correct time and location. For automated fraud detection, the system integrates the YOLOv8s object detection model, achieving a mean Average Precision (mAP@0.5) of 95.20% at 12 15ms inference speed, enabling cross-verification between actual headcounts and registered attendance records. Concurrently, a face recognition pipeline employing OpenCV Haar Cascade detection, heuristic accessory filtering, image normalization to 112×112 pixels, Vision Transformer Tiny with ArcFace loss ViT-Tiny ArcFace for 512-dimensional embedding extraction, and Cosine Similarity for identity verification enables reliable impersonation detection. Experimental evaluation demonstrates that QRCampus reduces attendance processing time by up to 90%, eliminates manual administrative errors, and effectively detects proxy attendance attempts. The main contributions are: The main contributions are: (i) a dual-verification architecture combining Dynamic QR codes, Device ID binding, and GPS geofencing for tamper-resistant presence validation; (ii) a custom trained YOLOv8s model on a 13,606-image classroom dataset, achieving mAP@0.5 of 95.20% for real-time headcount cross verification; (iii) deployment of a pre-trained ViT-Tiny ArcFace pipeline (5.5M parameters) attaining 99.67% on LFW, applied directly for impersonation detection without retraining; and (iv) a full-stack real-time ecosystem unifying Node.js, PostgreSQL, Redis, WebSocket, and React Native on a single platform
Phân Tích Ảnh Hưởng Của Phân Phối Dữ Liệu Không Đồng Nhất Trong Học Liên Kết Cho Bài Toán Phân Loại Bệnh Lá Lúa
This study analyzes the impact of heterogeneous data distribution on the performance of federated learning in classifying rice leaf diseases in the Mekong Delta, Vietnam. The dataset was constructed from publicly available sources combined with 2,000 field-collected images from various rice-growing regions. A deep learning model was initially used to detect and extract diseased areas to create a dataset refined for the classification task. To simulate the heterogeneity of data across rice-growing regions, a Dirichlet-based partitioning method was applied with different concentration parameters. This study conducts a comprehensive assessment of the impact of data heterogeneity and proposes an improved convolutional learning framework combined with LCSNet a more compact convolutional neural network model to optimize classification performance and reduce system resource overhead. Experimental results show that data imbalance significantly affects convergence and causes performance disparities among clients. However, the proposed method effectively addresses these challenges, and even under conditions of severe non-independence and homogeneity α = 0.5 FedPerGC still achieves reliable detection with F1 scores ranging from approximately 94.95% to 96.69%. These findings provide valuable insights into the behavior of linked learning systems in real-world data environments. Furthermore, they affirm the feasibility of balancing accuracy with computational cost when deploying on edge devices in agricultural settings in the Mekong Delta.
Application of Hybrid U-Net Model in Skin Lesion Boundary Segmentation
The diagnosis of dermatological diseases through dermoscopy images has been a subject of extensive research aimed at assisting medical experts in the early detection of life-threatening lesions, such as skin cancer, especially within the constraints of limited healthcare resources. Recent advancements in deep learning models have been highly regarded for their capacity to automatically extract complex features and process large-scale datasets with high precision. However, current direct diagnostic approaches applied to original dermoscopy images often suffer from significant error margins. These inaccuracies are primarily attributed to various noise factors, including the presence of hair, medical rulers, air bubbles, and uneven lighting conditions that obscure the lesion boundaries. To enhance the robustness and accuracy of skin lesion diagnosis, this project proposes a collaborative model leveraging the Hybrid U-Net architecture. This architecture integrates a ResNet-34 backbone as an encoder to capture multi-scale spatial features and incorporates the concurrent Spatial and Channel Squeeze and Excitation (scSE) attention mechanism. The inclusion of scSE blocks allows the model to recalibrate feature maps by emphasizing informative spatial regions and channel characteristics. This approach ensures more accurate representation of lesion boundaries and effectively eliminates background noise before the final classification stage. Experimental results on the preprocessed HAM10000 dataset demonstrate that the proposed model achieves a mean Dice score of 0.9466 and IoU of 0.9051, outperforming all compared architectures in both mean score and standard deviation — indicating a favorable accuracy-stability trade-off for clinical dermoscopy segmentation.
Advanced Retrieval-Augmented Generation with Structure-Aware Chunking and Ensemble Retrieval for University Regulation Question-Answering
This paper presents an advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture tailored for answering complex questions regarding policies and regulations in the field of higher education. Traditional RAG systems often suffer from context fragmentation, hallucination, and the lexical gap when dealing with rigid legal documents. To address these issues, we propose a novel framework comprising Structure-Aware Chunking with Metadata Inheritance, indexing-time Document Expansion, and Ensemble Retrieval. We conduct a comprehensive ablation study across four distinct pipelines to analyze latency-accuracy trade-offs: Baseline (Vanilla RAG), Lite (Hybrid Retrieval + 7B LLM), SOTA (Document Expansion + 5-Ensemble + 8B LLM), and SOTA Pruned (Optimized 3-Ensemble + Augmented Text Reranker + 4B LLM). Evaluated on a rigorously curated 1000-sample benchmark dataset at the Industrial University of Ho Chi Minh City, the results unveil crucial performance trade-offs. All advanced pipelines drastically improve Context Recall (e.g., 0.604 in SOTA Pruned vs. 0.288 in Baseline). While the Lite pipeline offers the best latency and high semantic quality (BERTScore 0.723), the SOTA pipeline maximizes factual grounding (Faithfulness 7.00/10). Notably, the SOTA Pruned pipeline achieves the highest Helpfulness (7.44/10) and Correctness (7.25/10) despite operating with half the parameters. Employing the G-EVAL (LLM-as-a-Judge) framework, our study exposes the inadequacy of traditional n-gram metrics (BLEU, ROUGE) for modern LLM evaluation and establishes a theoretical ceiling for RAG performance when confronted with implicit institutional knowledge.
Multimodal Mamba Fusion for Noise-Robust EEG Biometric Identification
Brain-derived signals offer a spoof resistant biometric modality, but electroencephalogram (EEG) authentication remains brittle under environmental noise and stricter held-out-subject protocols. Building on our two-stage WaveNet+ResNet pipeline, we introduce a multimodal Mamba augmented framework that (i) augments a WaveNet denoiser with a selective state-space (Mamba) block, (ii) adds a parallel spectrogram branch that performs frequency- and time-axis Mamba sweeps, and (iii) fuses the two views with a gated self-attention fusion module trained with an embedding-level mixer gate. We perform a systematic four-version comparison (V1: WaveNet only; V2: WaveNet+Mamba; V3: tuned Mamba quick run; V4: full multimodal with gated self-attention fusion) on the PhysioNet Auditory-Evoked-Potential dataset under a held-out-subject open-set protocol with session-disjoint closed set retrieval (holdout subjects {2,5,7,12}, three random seeds, three noise families). The proposed multimodal model attains the best Precision@1 on all three noise families (82.4% Gaussian, 87.7% power-line, 83.8% EMG); the corresponding Stage I reconstruction quality is SI-SNR 12.15/32.38/13.83dB. We also expose a verification gap (AUROC ≈ 0.50) on held-out subjects that motivates calibration as future work.
CoffeeA: The Data Was the Bug, Rebuilding Coffee Leaf Disease Classification from the Ground Up
Reported accuracies for coffee leaf disease classification-Citations on public benchmarks are frequently overstated because The underlying datasets retain a considerable number of near- duplicate samples that are not filtered before partitioning into training and test subsets. Motivated by this gap, the present study addresses a single guiding research question: once stringent Data quality control has been enforced, which includes elements within A classification pipeline is responsible for genuine, statistically significant defensible accuracy gains? Our answer is CoffeeA, a framework that contribute the following four reproducible elements. (1) Five publicly available coffee corpora (totalling 58,383 raw images) are unified and processed through a two-stage deduplication scheme—first an exact MD5 byte hash, then a perceptual dHash at 17×16 resolution (256-bit)—retaining 6,294 genuinely unique images and discarding 89.2% of redundant content; one striking observation is that JMuBEN preserves only 2.5% of its original images as truly unique. (2) A K-fold (k = 5) ensemble of DINOv2 ViT-L/14 backbones are built using selective fine-tuning restricted to the last three Transformer blocks, on-the-fly switching between Mixup and CutMix, EMA weight averaging, and label smoothing. (3) A 12-pass multi-scale Test-Time Augmentation procedure is applied to the K-fold ensemble and then paired with single-parameter temperature scaling (T ∗ = 0.55); together they cut Expected Calibration Error by 93.3% (from 0.0833 down to 0.0056) without affecting top-1 accuracy. (4) Every reported number is accompanied by 95% bootstrap confidence intervals together with two-tailed exact McNemar tests across seven baseline configurations. The proposed K-fold ensemble (without TTA) reaches 97.88% accuracy and 97.85% macro-F1 (95% CI: [96.84%, 98.83%], a statistically significant improvement relative to the frozen+Ensemble ELM reference (McNemar p = 0.0052). A finding that runs against common expectations is that, On deduplicated data, K-fold fine-tuning is the only component contributing a meaningful gain (+1.69 pp accuracy / +1.37 pp F1), whereas handcrafted descriptors and multi-scale TTA are essentially neutral for classification accuracy.
Design and Implementation of a Real Time Data Platform for the Stock Market Integrating Anomaly Detection and MLOps
This paper presents the design and implementation of a real time data platform for stock market applications, built on modern data engineering principles and machine learning lifecycle management. In financial markets, data is generated continuously, changes rapidly, and requires low latency processing. Traditional batch processing systems therefore face limitations in providing timely information for market monitoring and analysis. The proposed architecture follows an event driven design, in which stock price data is collected from external sources, transmitted through Apache Kafka, processed by Apache Flink and dedicated workers, and then stored in ClickHouse and ScyllaDB to support both analytical queries and low-latency access. In addition to the stock price data flow, the system integrates financial news collection, sentiment analysis, anomaly detection using Bayesian Online Change Point Detection, and a Whale ML model for forecasting trends in subsequent trading sessions after significant market movements. The processes of model training, experiment tracking, model version management, and inference serving are standardized according to MLOps practices through Airflow, MLflow, and MinIO. Experimental deployment results show that the system can process near real time data, provide APIs and visual dashboards, detect abnormal signals, and support predictive model operation within a unified architecture.
ÁP DỤNG MÁY HỌC VÀO ƯỚC LƯỢNG CÔNG SỨC PHÁT TRIỂN TRONG PHƯƠNG PHÁP PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM LINH HOẠT
Software effort estimation in Agile Software Development remains challenging because traditional approaches such as Planning Poker and expert judgment are often subjective and inconsistent. This study investigates the application of Machine Learning techniques for Story Point estimation using a large-scale public dataset containing 23,313 issue reports collected from 16 open-source Agile projects. Textual information from issue titles and descriptions is processed using TF-IDF, Word2Vec, and Doc2Vec feature extraction techniques before being evaluated with several regression-based models, including Random Forest, Support Vector Regression, Gradient Boosting, XGBoost, and Long Short-Term Memory networks. In addition to reproducing previous Story Point estimation approaches, this study proposes and compares Support Vector Regression and XGBoost Regressor models to improve prediction performance. Experimental results demonstrate that Machine Learning-based approaches can effectively reduce estimation errors and improve the consistency of Agile software effort estimation on large-scale datasets.
An Event-Driven Edge AI System for Multi-Camera Surveillance
Trong bối cảnh các hệ thống giám sát thông minh ngày càng phát triển, việc triển khai trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên thiết bị biên (edge) đang trở thành một xu hướng quan trọng nhằm giảm độ trễ, hạn chế phụ thuộc vào mạng và nâng cao quyền riêng tư. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng đặt ra nhiều thách thức liên quan đến tài nguyên tính toán hạn chế và khả năng xử lý đồng thời nhiều luồng video thời gian thực. Bài báo này đề xuất một hệ thống giám sát đa camera dựa trên kiến trúc event-driven edge AI, trong đó mỗi camera đảm nhiệm một chức năng chuyên biệt, bao gồm nhận diện khuôn mặt tại cửa ra vào và phát hiện, theo dõi, đếm số người trong không gian quan sát. Các thông tin từ các camera được hợp nhất ở mức sự kiện (event-level fusion) nhằm suy luận các hành vi ngữ cảnh với chi phí tính toán thấp. Để đảm bảo hiệu năng và độ ổn định, hệ thống áp dụng nhiều kỹ thuật tối ưu như xử lý đa giai đoạn (multi-stage processing), tracking-by-detection, làm mượt số lượng (count smoothing) và phát hiện vượt đường ảo (virtual line crossing). Toàn bộ hệ thống được triển khai trên nền tảng Raspberry Pi 5, qua đó chứng minh khả năng vận hành hiệu quả của các mô hình AI trong môi trường tài nguyên hạn chế. Kết quả thực nghiệm cho thấy giải pháp đề xuất có khả năng giám sát thời gian thực hiệu quả, đồng thời đảm bảo tính riêng tư và tối ưu chi phí cho các ứng dụng an ninh hiện đại.
Mô Hình Hệ Thống Quản Trị Tác Vụ Phân Tán Tích Hợp Khoa Học Dữ Liệu Dự Báo Rủi Ro Tiến Độ Và Tối Ưu Hóa Nguồn Lực Doanh Nghiệp Trên Kiến Trúc Cloud-Native
Quản trị tiến độ và tối ưu hóa nguồn lực là yếu tố sống còn đối với các doanh nghiệp (B2B) trong kỷ nguyên chuyển đổi số. Tuy nhiên, hầu hết các phần mềm quản lý dự án hiện có trên thị trường đều mang tính thụ động, chủ yếu tập trung vào việc ghi nhận dữ liệu mà thiếu đi khả năng cảnh báo sớm, dẫn đến rủi ro trễ hạn và quá tải tài nguyên. Bài báo này đề xuất "Mô hình Hệ thống Quản trị Tác vụ Phân tán Tích hợp Khoa học Dữ liệu", nhằm chuyển đổi quy trình quản lý từ thụ động sang chủ động định hướng. Về mặt Khoa học Máy tính, hệ thống được thiết kế theo kiến trúc vi dịch vụ (Microservices) bản địa đám mây (Cloud-Native), đóng gói và triển khai tự động nhằm đảm bảo tính sẵn sàng cao và khả năng xử lý lượng lớn truy cập theo thời gian thực. Về mặt Khoa học Dữ liệu, hệ thống tích hợp các mô hình Học máy (Machine Learning) đóng vai trò như một "cố vấn ảo", phân tích dữ liệu tương tác để đánh giá độ lệch chuẩn tiến độ và dự báo sớm rủi ro. Kết quả thực nghiệm cho thấy kiến trúc đề xuất không chỉ tối ưu hóa năng lực tính toán mà còn cung cấp một giải pháp Phần mềm như một Dịch vụ (SaaS) có khả năng tích hợp liền mạch với các phân hệ ERP, mang lại giá trị thương mại và khởi nghiệp đột phá cho hệ sinh thái văn phòng thông minh.
HỆ THỐNG BẢO MẬT NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT SỬ DỤNG RASPBERRY PI
Bài báo nghiên cứu và hiện thực hóa hệ thống xác thực khuôn mặt an toàn trên thiết bị nhúng Raspberry Pi 4 Model B. Trọng tâm của nghiên cứu là sự kết hợp giữa thuật toán phát hiện khuôn mặt YuNet, mô hình trích xuất đặc trưng MobileFaceNet và cơ chế chống giả mạo dựa trên phân tích kết cấu hình ảnh. Hệ thống không chỉ nhận diện danh tính mà còn có khả năng phân biệt giữa khuôn mặt thật và các hình thức tấn công bằng ảnh chụp (Print Attack) hoặc video (Replay Attack). Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao với thời gian xử lý đáp ứng yêu cầu thời gian thực.
Image Captioning for Visually Impaired Users Using the VizWiz Dataset
Historically, images have posed significant barriers for visually impaired individuals in accessing information and understanding their surrounding environment. In this study, we develop an image captioning system that automatically generates English textual descriptions from input images, with the goal of supporting visually impaired users in perceiving visual content through language. The proposed approach is evaluated on the VizWiz dataset and investigates several deep learning architectures, including a MobileNetV3-based encoder, a Vision Transformer-based encoder, and the pre-trained vision-language model BLIP for image caption generation. Experimental results are assessed using standard captioning metrics such as BLEU-1, BLEU-4, METEOR, ROUGE-L, and CIDEr. The results show that BLIP achieves the best overall performance, while ViT slightly outperforms MobileNetV3 on most semantic metrics. Beyond its technical contribution, this research also has practical and humanitarian value by helping visually impaired people access visual information more effectively in everyday digital contexts
PHÂN TÍCH ẢNH X-QUANG PHỔI PHÁT HIỆN COVID–19 BẰNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP VÀ GRAD–CAM
Sàng lọc tổn thương phổi bằng X-quang ngực có giá trị bổ trợ trong bối cảnh quá tải và nghi ngờ COVID–19. Bài báo trình bày khung phân loại đa lớp trên ảnh X-quang nhằm phân biệt COVID–19 với phổi bình thường, viêm phổi virus và các mảng mờ phổi chồng lấp. Chúng tôi áp dụng chuẩn hóa ảnh, tăng cường dữ liệu thời gian huấn luyện và học chuyển giao từ ImageNet cho bốn kiến trúc: CNN cơ sở, ResNet50, DenseNet121 và EfficientNetB3, với hai giai đoạn tinh chỉnh. Dữ liệu chủ đạo từ COVID–19 Radiography Database; các bộ COVIDx CXR–2 và NIH ChestX-ray8 được dùng để làm giàu và kiểm định ngoài. Trong thiết lập thực nghiệm, ResNet50 đạt chỉ số cao nhất (độ chính xác 94,20%; AUC 0,9921), DenseNet121 theo sát phía sau, EfficientNetB3 thấp hơn dưới cùng cấu hình siêu tham số. Grad–CAM cho thấy mô hình tập trung vào vùng nhu mô ngoại vi đáy phổi, phù hợp học thuyết và hạn chế bám vào nhiễu nền.
Thiết kế và triển khai pipeline MLOps cho hệ gợi ý sản phẩm trên dữ liệu RetailRocket
Hệ gợi ý sản phẩm giữ vai trò quan trọng trong các nền tảng thương mại điện tử, tuy nhiên chất lượng mô hình đơn lẻ là chưa đủ nếu thiếu một quy trình huấn luyện, theo dõi, phục vụ suy luận và trình diễn được tích hợp thành một vòng đời học máy hoàn chỉnh. Bài báo này trình bày việc thiết kế và triển khai một pipeline MLOps theo hướng local-first cho hệ gợi ý sản phẩm trên bộ dữ liệu RetailRocket. Hệ thống được xây dựng với các thành phần chính gồm tiền xử lý dữ liệu, xây dựng đặc trưng, huấn luyện mô hình, theo dõi thí nghiệm bằng MLflow, quản lý đặc trưng bằng Feast, cung cấp REST API bằng FastAPI, giao diện trình diễn bằng Streamlit, và tự động hóa huấn luyện cục bộ bằng GitHub Actions kết hợp self-hosted runner. Pipeline gợi ý được tổ chức theo kiến trúc hai giai đoạn gồm candidate generation và reranking bằng XGBoost. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình XGBoost hiện tại vượt baseline dựa trên độ phổ biến ở mức reranking, với Precision@10 đạt 0.1345 và NDCG@10 đạt 0.9515. Ngoài ra, ở mức đánh giá proxy end-to-end trên 200 người dùng, pipeline gợi ý đề xuất cũng tốt hơn baseline popularity\_global, với Precision@10 tăng từ 0.0035 lên 0.0105 và NDCG@10 tăng từ 0.0181 lên 0.0614. Các kết quả này cho thấy kiến trúc MLOps được đề xuất không chỉ hữu ích cho phát triển và quản lý mô hình mà còn hỗ trợ trình diễn end-to-end của hệ gợi ý trong môi trường triển khai cục bộ.
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF AN END-TO-END MLOPS FRAMEWORK FOR AUTOMATED NEWS RECOMMENDATION: FROM WEB CRAWLING TO PRODUCTION DEPLOYMENT
Bài báo trình bày việc thiết kế và triển khai một khung làm việc (framework) MLOps tinh gọn (Lightweight MLOps) được tối ưu hóa cho hệ thống gợi ý tin tức tự động. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp cho phép các tổ chức nhỏ triển khai hệ thống AI tự động hóa mà không cần hạ tầng Cloud đắt đỏ. Framework giải quyết các thách thức về sự lỗi thời của mô hình bằng cách tích hợp module cào tin WISE dựa trên quy tắc và phân tích cú pháp DOM với kiến trúc lưu trữ tinh gọn sử dụng SQLite. Hệ thống sử dụng PhoBERT để nhúng ngữ nghĩa và thuật toán hiệu chỉnh kép nhằm tăng cường tính đa dạng của gợi ý. Để đảm bảo hiệu suất liên tục, chúng tôi triển khai chiến lược giám sát trôi dạt dữ liệu tự động thông qua độ đo KL Divergence và kích hoạt quy trình huấn luyện lại bằng trình lập lịch nội bộ. Kết quả thực nghiệm thông qua phương pháp kiểm thử ngược thời gian (Time-split Backtesting) trên tập dữ liệu hơn 5.000 bài báo cho thấy hệ thống đạt độ trễ suy luận dưới 50ms và duy trì độ chính xác ổn định.
Phân Tích Sự Khác Biệt Giữa Google Meridian Và Meta Robyn Trong Mô Hình Marketing Mix Modeling
Trong bối cảnh các quy định về quyền riêng tư dữ liệu ngày càng thắt chặt và việc loại bỏ cookie bên thứ ba, mô hình Marketing Mix Modeling (MMM) đã trở lại thành giải pháp ưu tiên trong đo lường hiệu quả tiếp thị. Trong số các khung mã nguồn mở phổ biến hiện nay, Meta Robyn và Google Meridian đại diện cho hai triết lý phương pháp luận khác biệt: tối ưu hóa đa mục tiêu bằng thuật toán tiến hóa kết hợp hồi quy Ridge so với suy luận Bayesian phân cấp với lấy mẫu MCMC. Mặc dù được sử dụng rộng rãi trong ngành, các nghiên cứu so sánh định lượng độc lập về hai khung này vẫn còn hạn chế. Nghiên cứu này thực hiện một phân tích so sánh có hệ thống trên bộ dữ liệu công khai dt_simulated_weekly (208 quan sát, 12 biến), triển khai song song hai khung trong điều kiện chuẩn hóa: cùng tập biến đầu vào, cùng khoảng thời gian mô hình hóa, và 3 lần chạy độc lập với các seed khác nhau. Chúng tôi đánh giá hai khung theo bốn tiêu chí: (1) độ chính xác dự báo qua NRMSE và R², (2) độ ổn định tham số qua độ lệch chuẩn của ước lượng ROI giữa các lần chạy, (3) chẩn đoán hội tụ, và (4) kiểm định ý nghĩa thống kê của sự khác biệt giữa hai khung qua kiểm định Wilcoxon signed-rank. Kết quả cho thấy Meridian đạt độ ổn định hội tụ cao hơn nhờ các phân phối tiền nghiệm Bayesian, trong khi Robyn cho ra các ước lượng ROI cân bằng hơn nhờ tối ưu hóa đa mục tiêu Pareto. Nghiên cứu cũng chỉ ra một xem xét phương pháp luận quan trọng: hiệu năng của framework nhạy cảm với mức độ phù hợp giữa cấu trúc dữ liệu và giả định mô hình hóa. Nghiên cứu đóng góp một khung tham chiếu có khả năng tái lập, giúp các nhà phân tích và nhà ra quyết định lựa chọn công cụ MMM phù hợp với đặc thù dữ liệu và bối cảnh ra quyết định của doanh nghiệp.
Developing a Yarn Manufacturing Management System Integrating Event-driven Architecture and Spatial Verification
This paper presents the design and implementation of a real-time Manufacturing Execution System (MES) specifically tailored for the Brotex yarn factory. Traditional monolithic manufacturing management systems often encounter issues with information latency and difficulties in controlling large-scale personnel. To address these challenges, this study proposes an architecture that combines an Event-Driven Architecture using WebSocket Secure (WSS) via Laravel Reverb and a Geolocation management mechanism applying the Haversine formula. The system provides solutions to prevent Race Conditions through Pessimistic Locking and incorporates Poka-yoke mechanisms in resource allocation. Experimental results demonstrate that the system completely eliminates latency in Production Order (PO) transmission, achieving a response time of under 500ms, while simultaneously preventing 100\% of location spoofing attempts in personnel management.
Đánh giá hiệu năng xử lý dữ liệu lớn: So sánh kiến trúc Hadoop YARN MapReduce và Cloud–Native (Spark, MinIO, Kubernetes K3s) trên môi trường ảo hóa
Sự tăng trưởng nhanh chóng của dữ liệu đã thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về các kiến trúc xử lý dữ liệu lớn có khả năng mở rộng và hiệu năng cao. Bài báo đánh giá và so sánh hiệu năng giữa Hadoop YARN MapReduce và kiến trúc Cloud–Native tích hợp Apache Spark, MinIO, Kubernetes K3s, triển khai trên môi trường Ubuntu ảo hóa chạy trên các máy chủ vật lý Windows với một node điều khiển và ba node workers. Đánh giá sử dụng dữ liệu giao dịch tiền điện tử thực tế từ sàn Binance gồm ba loại: dữ liệu nến theo chu kỳ một phút, dữ liệu giao dịch theo từng lệnh và dữ liệu thống kê tổng hợp 24 giờ, kiểm thử trên 6 mức kích thước từ 100 MB đến 4 GB, mỗi cấu hình thực thi năm lần nhằm đảm bảo độ tin cậy thống kê. Ba chỉ số được đo lường gồm: thời gian lưu trữ dữ liệu đầu vào (T1), thời gian thực thi pipeline qua năm giai đoạn từ đọc, làm sạch, biến đổi, khai phá đến lưu trữ vào PostgreSQL (T2), và tổng thời gian thực thi (T3 = T1 + T2). Kết quả cho thấy Hadoop có lợi thế về thời gian lưu trữ đầu vào, trong khi Cloud–Native vượt trội về tổng thời gian thực thi ở tất cả 6 mức kích thước trong môi trường ảo hóa.