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
AI HỖ TRỢ GỢI Ý VÀ TỰ ĐỘNG TẠO ƯU ĐÃI GIẢM GIÁ THÔNG MINH CHO HỆ THỐNG ĐẶT VÉ MÁY BAY ĐA NỀN TẢNG
Bài báo này trình bày một mô hình AI hỗ trợ gợi ý và tự động tạo ưu đãi giảm giá thông minh dành cho hệ thống đặt vé máy bay trực tuyến. Mục tiêu là khắc phục hạn chế của các chương trình khuyến mãi cố định bằng cách sử dụng phân cụm hành vi khách hàng và tối ưu hóa lợi nhuận kỳ vọng. Hệ thống AI vận hành theo quy trình hybrid, bắt đầu bằng việc áp dụng thuật toán K-Means để phân nhóm người dùng theo đặc trưng hành vi (giá trị giao dịch trung bình, tần suất đặt vé, điểm thân thiết). Sau đó, một mô hình heuristic mô phỏng độ nhạy cảm giá được dùng để ước lượng xác suất mua hàng cho từng mức giảm giá, từ đó xác định tỷ lệ khuyến mãi tối ưu nhằm tối đa hóa lợi nhuận thay vì chỉ tăng tỷ lệ chuyển đổi. Toàn bộ quy trình được triển khai dưới dạng module Python có thể gọi qua REST API. Để minh họa tính ứng dụng, mô hình được tích hợp vào một nền tảng đặt vé máy bay đa tầng, với backend Spring Boot + MySQL đảm nhận xử lý dữ liệu, và frontend ReactJS + Vite + TailwindCSS phục vụ giao diện người dùng. Hệ thống hỗ trợ thanh toán qua PayPal và mã QR Code nội địa. Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy mô hình có khả năng phân biệt các nhóm khách hàng và tạo ra chiến lược ưu đãi khác nhau, góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh và trải nghiệm người dùng.
Bản quyền (c) 2025 Hội nghị khoa học cấp Khoa - FIT.IUH
TUKI TOEIC: An AI-Powered Personalized TOEIC Preparation System
The TUKI TOEIC system is developed to support English learners in preparing for the TOEIC examination with a personalized and adaptive learning pathway. The platform provides practice for all four skills (Listening, Reading, Speaking, and Writing), with a particular focus on interactive speaking training through the Tuki Speaking Bot, an AI-based conver sational partner that offers instant feedback on pronunciation, grammar, and fluency. TUKI TOEIC is implemented on both web and mobile platforms using Next.js, NestJS, and React Native, combined with modern AI technologies for speech recognition, text-to-speech, and natural language processing. Personalization in TUKI TOEIC is driven by semantic embedding models and cosine similarity, where each learner’s utterance or response is converted into a semantic vector. This enables the system to provide appropriate feedback and content for each user, while understanding their strengths and areas for improvement to optimize the conversational experience. In addition, the system employs a personalized learning-path algorithm, spaced repetition-based vocabulary tracking, and a Retrieval-Augmented Generation (RAG) speaking bot integrated with Qdrant and Gemini. Together, these components turn TUKI TOEIC from a traditional exam-preparation tool into an intelligent adaptive learning platform that continuously monitors progress, provides targeted feedback, and helps learners improve their TOEIC skills efficiently and naturally.
SOCIAL NETWORK PLATFORM SUPPORTING ENGLISH LEARNING AND MULTIMEDIA COMMUNICATION
In the context of the growing prevalence of on line learning, integrating social elements into foreign language learning environments has become an inevitable trend. However, most existing English learning platforms still lack meaningful learner interaction, fail to leverage multimedia effectively, and provide limited personalization in learning pathways. This paper introduces Social-Learning, an English-learning social network platform developed using a Client-Server architecture. The plat form seamlessly combines learning features (listening, writing, and speaking practice, personalized vocabulary building, and learning path recommendations) with social networking function alities (posting, commenting, making friends) and multimedia communication tools (messaging, voice calls, video calls). The system is built with Next.js, Node.js, Express.js, React Native, Supabase, and MongoDB, aiming to deliver a dynamic, interactive, and accessible learning environment. The primary goal of the platform is to enhance learner motivation, strengthen community engagement, and expand the potential applications of artificial intelligence in personalizing English learning content.
Hệ Thống Quản Lý Sự Kiện Có Tích Hợp Công Cụ Gợi Ý Thông Minh Nhằm Tăng Hiệu Quả Truyền Thông
Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, hoạt động tổ chức sự kiện đang dần được số hóa nhằm nâng cao hiệu quả quản lý, tối ưu trải nghiệm người tham dự và tăng cường năng lực truyền thông. Nhằm đáp ứng nhu cầu đó, nhóm nghiên cứu đề xuất và phát triển “Hệ thống quản lý sự kiện có tích hợp công cụ gợi ý thông minh nhằm tăng hiệu quả truyền thông”, một nền tảng trực tuyến hỗ trợ toàn diện quá trình lập kế hoạch, tạo nội dung và đánh giá hiệu suất truyền thông sự kiện. Hệ thống ứng dụng mô hình Gemini-2.5 Flash để phân tích dữ liệu và sinh gợi ý nội dung thông minh, giúp người tổ chức tự động xây dựng kế hoạch chi tiết, tối ưu chiến lược truyền thông và rút ngắn thời gian triển khai. Bên cạnh đó, hệ thống còn hỗ trợ tự động tạo bài tổng kết sau sự kiện, tổng hợp phản hồi, hình ảnh và chỉ số tương tác để đánh giá hiệu quả và cải thiện chất lượng các sự kiện sau. Về mặt kỹ thuật, giao diện được phát triển bằng ReactJS kết hợp TailwindCSS nhằm mang lại trải nghiệm người dùng thân thiện, trong khi Spring Boot và MongoDB đảm bảo khả năng xử lý dữ liệu nhanh và ổn định. Việc triển khai trên nền tảng điện toán đám mây giúp hệ thống linh hoạt, dễ mở rộng và truy cập mọi lúc, mọi nơi. Hệ thống này hướng tới mục tiêu hiện đại hóa quy trình tổ chức sự kiện, nâng cao hiệu quả truyền thông, và tăng cường tính minh bạch, chuyên nghiệp trong công tác quản lý.
Xây dựng công cụ gợi ý luyện tập hỗ trợ người dùng trong hệ thống quản lý phòng gym
Bài báo này trình bày việc ứng dụng Google Gemini API kết hợp với các kỹ thuật thiết kế câu lệnh để phát triển công cụ gợi ý kế hoạch tập luyện và dinh dưỡng cá nhân hóa cho người dùng phòng gym. Hệ thống được xây dựng dưới dạng API trung gian, tích hợp vào hệ thống quản lý phòng gym nhằm hỗ trợ tư vấn cho người dùng. Công cụ tương tác với Gemini API thông qua cơ chế tạo prompt động giàu ngữ cảnh, khai thác dữ liệu chi tiết từ hồ sơ sức khỏe, thể trạng và mục tiêu luyện tập của từng cá nhân. Kết quả thử nghiệm với ba kịch bản gồm giảm mỡ, tăng cơ và cải thiện sức khỏe ở người có bệnh lý nền cho thấy công cụ hoạt động ổn định, tạo ra các gợi ý chi tiết, an toàn và tuân thủ định dạng JSON. Giải pháp này góp phần tự động hóa quy trình quản lý và tư vấn, hỗ trợ huấn luyện viên, đồng thời nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa trong lĩnh vực thể hình.
WHOINVOICE: Công cụ tạo và xác thực hóa đơn điện tử dựa trên công nghệ Blockchain
Trong bối cảnh chuyển đổi số toàn diện tại Việt Nam, việc triển khai hóa đơn điện tử đã trở thành yêu cầu tất yếu, tuy nhiên vẫn tồn tại nhiều hạn chế về hạ tầng và bảo mật trong các hệ thống tập trung truyền thống. Nghiên cứu này đề xuất WHOINVOICE, một công cụ tạo và xác thực hóa đơn điện tử dựa trên công nghệ Blockchain, kết hợp với IPFS và chữ ký số RSA-PSS nhằm đảm bảo tính toàn vẹn, minh bạch và chống giả mạo dữ liệu. Công cụ lưu trữ dữ liệu hóa đơn trên IPFS, ghi nhận các giá trị băm, chữ ký số và metadata lên Blockchain Polygon thông qua hợp đồng thông minh (smart contract), cho phép người dùng xác minh hóa đơn nhanh chóng bằng mã hóa đơn hoặc bằng bản mềm hóa đơn PDF. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác xác thực 100\% trong các trường hợp thử nghiệm, chứng minh khả năng áp dụng thực tiễn của Blockchain trong quản lý hóa đơn điện tử, đồng thời mở ra hướng phát triển các giải pháp xác thực phi tập trung trong lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam.
Việc chia sẻ và quản lý tài liệu học tập, nghiên cứu là nhu cầu quan trọng trong các trường đại học và tổ chức đào tạo, góp phần nâng cao hiệu quả học tập và lan tỏa tri thức. Tuy nhiên, hiện nay nhiều hệ thống vẫn còn phân tán, thiếu tính liên kết, gây khó khăn trong việc tìm kiếm, tái sử dụng và truy cập tài liệu phù hợp. Bài báo này đề xuất xây dựng “Hệ thống chia sẻ tài liệu - Docshare” nhằm khắc phục các hạn chế trên. Ngoài ra, hệ thống còn cung cấp các tính năng như phân quyền người dùng, quản lý tải lên, xem trước và tải xuống tài liệu. Giải pháp này không chỉ tối ưu hóa quy trình lưu trữ và chia sẻ tài liệu, mà còn giúp người dùng tiết kiệm thời gian, nâng cao trải nghiệm tra cứu và thúc đẩy môi trường học tập thông minh, hiện đại.
Application of Event-Driven Microservices in a Real-Time Product Recommendation System
Abstract — This paper presents the design and implementation of a real-time product recommendation system based on an event-driven microservices architecture. Traditional recommendation engines are commonly deployed as synchronous services tightly coupled to monolithic back-end systems, which leads to scalability limitations and increased response latency under high traffic. In this work, we employ Apache Kafka as a central event log to decouple services and to stream user interaction events, such as product views, add-to-cart actions, and purchases. An event-collector service cleans and enriches click events using Kafka Streams state stores, while a recommendation engine service consumes enriched events to update a user–item interaction matrix and to generate both collaborative filtering and content-based recommendations. Recommended items are cached in a key–value store to support low-latency API queries from the front-end. Experimental results on a realistic e-commerce scenario show that the proposed architecture can handle high-throughput event ingestion while maintaining real-time recommendation latency, demonstrating the suitability of event-driven microservices for scalable personalization in modern web applications. Tóm tắt nội dung — Bài báo này trình bày thiết kế và hiện thực một hệ thống gợi ý sản phẩm thời gian thực dựa trên kiến trúc microservices điều khiển theo sự kiện. Hệ thống sử dụng Apache Kafka làm nhật ký sự kiện trung tâm để tách rời các dịch vụ và truyền các sự kiện tương tác người dùng như xem sản phẩm, thêm vào giỏ hàng và mua hàng. Dịch vụ thu thập sự kiện chịu trách nhiệm làm sạch và làm giàu dữ liệu nhấp chuột bằng Kafka Streams, trong khi dịch vụ máy gợi ý tiêu thụ các sự kiện đã làm giàu để cập nhật ma trận tương tác người–sản phẩm và sinh ra gợi ý theo hai hướng Collaborative Filtering và Content-Based Filtering. Các danh sách gợi ý được lưu trong bộ nhớ đệm khóa–giá trị để phục vụ truy vấn thời gian thực từ phía giao diện người dùng. Thực nghiệm trên kịch bản thương mại điện tử mô phỏng cho thấy kiến trúc đề xuất có thể xử lý lượng lớn sự kiện với độ trễ gợi ý thấp, phù hợp cho các hệ thống cá nhân hóa ở quy mô lớn.
PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG QUẢN LÝ BÀI TẬP VÀ CHẤM ĐIỂM TỰ ĐỘNG CHO MÔN LẬP TRÌNH
Hệ thống cho phép giảng viên tạo và quản lý các lớp học, tạo các bài tập lập trình và theo dõi tiến độ của sinh viên thông qua một môi trường web tích hợp và an toàn. Sinh viên có thể nộp code trực tiếp lên nền tảng, nơi code được tự động biên dịch và thực thi dựa trên một bộ test case được xác định trước. Mỗi bài nộp được đánh giá dựa trên nhiều tiêu chí như: tính chính xác, thời gian thực thi và hiệu quả bộ nhớ. Điều này giúp đảm bảo bài nộp được chấm điểm một cách khách quan nhất có thể. Hệ thống cũng cung cấp những phản hồi tức thì cho sinh viên giúp sinh viên có thể xác định và sửa lỗi một cách nhanh chóng, từ đó thúc đẩy việc học tập và cải tiến liên tục. Bên cạnh đó, công cụ chấm điểm tự động còn giúp giảm đáng kể khối lượng công việc của giảng viên, đồng thời duy trì tính công bằng và minh bạch trong tất cả các bài đánh giá.
PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ TUYỂN DỤNG NHÂN SỰ THÔNG MINH
Nghiên cứu này trình bày "Giải pháp Ngưỡng Thích Ứng Trực Tuyến" (Adaptive Threshold Online), một phương pháp sàng lọc hồ sơ ứng viên (CV) với khả năng tự động điều chỉnh tiêu chí đánh giá theo thời gian thực. Thuật toán cốt lõi sử dụng công thức cập nhật động (Incremental Mean and Variance) để tính toán và duy trì hiệu quả các tham số thống kê—như điểm trung bình (mean) và độ lệch chuẩn (standard deviation)—từ phân phối điểm của các hồ sơ đã được xử lý. Ngưỡng sàng lọc mới được xác định một cách linh hoạt, dựa trên sự kết hợp giữa các yếu tố thống kê (phân phối chất lượng CV) và các yếu tố nhu cầu thực tế (như số lượng vị trí tuyển dụng so với số lượng CV đã nộp). Mặc dù có thể bắt đầu bằng một ngưỡng mặc định (ví dụ: 0.6), hệ thống sẽ liên tục cập nhật ngưỡng này. Mỗi CV mới nộp vào sẽ được so sánh ngay lập tức với ngưỡng động hiện tại để đưa ra quyết định chấp nhận/từ chối (pass/fail). Cách tiếp cận này cung cấp một cơ chế sàng lọc thông minh, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng cao với các kịch bản tuyển dụng đa dạng—dù tin tuyển dụng có nhiều hay ít CV, với chất lượng hồ sơ tốt hay không tốt.
FITX GYM – HỆ THỐNG QUẢN LÝ TRANG THIẾT BỊ PHÒNG GYM THÔNG MINH TÍCH HỢP NỀN TẢNG CLOUD AWS
Trong bối cảnh số hóa, việc quản lý thiết bị tại các phòng gym ngày càng phức tạp khi số lượng máy móc và chi nhánh tăng cao, trong khi nhiều đơn vị vẫn quản lý thủ công dẫn đến sai sót và thiếu đồng bộ. Từ thực tế đó, nhóm đã phát triển FitX Gym – hệ thống quản lý thiết bị phòng gym thông minh hoạt động trên nền tảng AWS. Hệ thống được xây dựng với giao diện React kết hợp với Tailwind, backend Node.js/ExpressJS triển khai qua AWS Lambda, dữ liệu lưu trữ trong DynamoDB, hình ảnh quản lý bằng S3 và xác thực người dùng qua Cognito. FitX Gym hỗ trợ đầy đủ vòng đời thiết bị từ nhập hàng, bảo trì, điều chuyển đến thanh lý, đồng thời cung cấp dashboard theo dõi tình trạng thiết bị theo thời gian thực. Nhờ triển khai trên AWS, hệ thống vận hành ổn định, tối ưu hiệu năng và tự động hóa quy trình 24/7. Trong tương lai, nhóm dự kiến tích hợp IoT (ESP32) để thu thập dữ liệu cảm biến, phát hiện hư hỏng sớm và hướng đến mô hình quản lý phòng gym thông minh toàn diện hơn.
Thiết kế và triển khai nền tảng Smart Room 24/7 dựa trên kiến trúc IoT phân lớp, mở rộng linh hoạt và sẵn sàng cho AI
Các hệ thống Internet vạn vật (IoT) truyền thống thường gặp hạn chế về mở rộng, bảo trì và bảo mật do phần cứng và logic nghiệp vụ gắn chặt với nhau. Bài báo này đề xuất một kiến trúc nền tảng IoT cho hệ thống Phòng thông minh (Smart Room), sử dụng kiến trúc phân lớp và thiết kế nhẹ để có thể triển khai trên thiết bị hạn chế tài nguyên như Raspberry Pi và ESP32. Nền tảng gồm ba lớp độc lập: Lớp giao diện, lớp backend 3-Tier xử lý nghiệp vụ và lưu trữ, lớp Thiết bị với các node biên thu thập cảm biến và điều khiển thiết bị. Các lớp giao tiếp qua Wi-Fi, Bluetooth và RESTful API trên HTTP/HTTPS, cho phép triển khai hoặc thay thế từng lớp mà không phải thiết kế lại toàn hệ thống. Về bảo mật, hệ thống kết hợp các cơ chế bảo mật doanh nghiệp với giao thức nhẹ dựa trên mã hóa và token giữa Backend – Gateway – Thiết bị để bảo vệ dữ liệu trên kênh không dây nhưng vẫn giữ footprint nhỏ và hỗ trợ tích hợp cảm biến, thiết bị mới với chi phí chỉnh sửa tối thiểu.
Hệ thống quản lý sáng kiến có tích hợp bảo mật bằng chữ ký số tại Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM
Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ trong giáo dục đại học, việc đổi mới phương thức quản lý và công nhận sáng kiến trở thành yêu cầu cấp thiết nhằm nâng cao hiệu quả, tính minh bạch và bảo mật thông tin. Thực tế tại Trường Đại học Công Nghiệp TP.HCM cho thấy quy trình quản lý sáng kiến hiện còn thủ công, tốn thời gian, chi phí và tiềm ẩn rủi ro về dữ liệu. Nhằm khắc phục những hạn chế đó, bài báo đề xuất và triển khai “Hệ thống quản lý sáng kiến có tích hợp bảo mật bằng chữ ký số tại Trường Đại học Công Nghiệp TP.HCM” với mục tiêu hướng tới số hóa toàn diện quy trình đăng ký, phê duyệt và lưu trữ sáng kiến, đồng thời đảm bảo tính pháp lý, xác thực và an toàn dữ liệu. Hệ thống được xây dựng trên nền tảng ReactJS, Java Spring Boot, PostgreSQL, kết hợp cơ chế chữ ký số RSA-2048 nhằm tăng cường bảo mật và xác thực người dùng. Giải pháp giúp rút ngắn thời gian phê duyệt, giảm chi phí vận hành, đồng thời nâng cao tính minh bạch và hiệu quả quản lý trong toàn bộ quy trình.
Smart IoT Kitchen Safety Detection And Alert System
With the growing demand for automation and safety in kitchen environments, this study designs and develops an IoTbased smart kitchen safety detection and alert system. The system adopts a microservices architecture with key modules including a devices-service for device management and an alerts-service for real-time alert processing. The hardware implementation utilizes an ESP32 microcontroller integrated with temperature, humidity, smoke, and gas (MQ2) sensors for environmental monitoring. Data are transmitted via the MQTT protocol, processed in real time through Apache Kafka, and visualized in a mobile application built using React Native (Expo). Experimental results demonstrate stable real-time monitoring performance, low latency, and a user-friendly interface. Core functionalities such as early gas leak detection, high temperature alerts, and multichannel notifications (FCM, email, SMS) significantly enhance both safety and user convenience. This study highlights the potential of integrating IoT and microservices to develop scalable,intelligent smart kitchen management systems, contributing to advancements in smart home.
Applying Spring AI Function Calling for a Task-Oriented Chatbot in Supermarket E-Commerce
In the era of digital transformation, integrating artificial intelligence (AI) into e-commerce systems has become crucial to enhance automation and customer experience. This study presents a task-oriented chatbot system for supermarket e-commerce using the Spring AI Function Calling framework, enabling context-aware and goal-driven customer interactions. The backend, developed with Java Spring Boot, provides a scalable and modular foundation for integrating AI functions into enterprise web applications. Spring AI serves as the core, connecting to Google Gemini APIs to handle natural language understanding and execute domain-specific operations such as product lookup, order management, and user data retrieval. A React Native mobile application ensures seamless interaction across Android and iOS, while MySQL manages structured data efficiently. Experimental results show that the proposed chatbot reduces response time, improves accuracy, and automates customer service workflows effectively. This research highlights the potential of combining Spring AI Function Calling with modern backend and mobile technologies to build intelligent, extensible assistants for e-commerce platforms.
NGHIÊN CỨU, SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CÁC MÔ HÌNH AI CHO VIỆC TUYỂN DỤNG NHÂN SỰ
Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) — cụ thể là Gemini, Cohere AI và OpenAI — trong việc tối ưu hóa quy trình tuyển dụng nhân sự. Trong bối cảnh chuyển đổi số đang gia tăng tại Việt Nam, nghiên cứu so sánh năng lực của các mô hình này trong việc tự động phân tích hồ sơ và xếp hạng ứng viên. Phương pháp thực nghiệm bao gồm việc so khớp 500 hồ sơ với 15 bản mô tả công việc, tạo ra 22.500 lượt so sánh. Các kết quả tự động này được đối chiếu với "điểm chuẩn" (ground truth) được thiết lập thông qua khảo sát 234 chuyên gia trong ngành. Các phát hiện chỉ ra một sự đánh đổi rõ rệt giữa các chỉ số hiệu suất. OpenAI ("GPT-4o-mini") đạt độ chính xác cao nhất ở mức 88,51%, khiến nó trở nên vượt trội trong việc hiểu ngữ nghĩa phức tạp. Ngược lại, Google Gemini ("Flash 2.0") chứng tỏ là mô hình nhanh nhất với thời gian xử lý 2,11 giây — nhanh hơn 40% so với OpenAI — mặc dù có độ chính xác thấp hơn. Trong khi đó, Cohere ("Command") thể hiện độ nhất quán cao nhất (±2,52 %), mang lại sự ổn định cho các ứng dụng doanh nghiệp. Nghiên cứu kết luận rằng không có mô hình nào là tối ưu tuyệt đối; doanh nghiệp nên lựa chọn mô hình dựa trên các ưu tiên cụ thể như độ chính xác, tốc độ hoặc độ ổn định, hoặc áp dụng phương pháp kết hợp.
Intelligent Medical Examination Management System Integrating Recommendation System and Chatbot for Multi-Specialty Clinics
Vietnam’s multi-specialty clinics rely on outdated manual processes, including queuing for registration, handwritten patient records prone to errors, manual clinical notes, and cash/bank transfer payments. Staff manually crossreference separate ledgers, causing severe congestion during peak hours. These inefficiencies prolong examinations, increase patient waiting times, foster dissatisfaction, risk record mix-ups, and violate priority principles for policy beneficiaries, the elderly, pregnant women, and emergencies, delaying timely care. With Vietnam’s population aging rapidly—projected to surpass 20% over 60 by 2030 —coupled with rising chronic diseases and modern lifestyle demands, the traditional system faces immense pressure. Vietnam lags regionally in healthcare access, underscoring the need for digital transformation per the national strategy by 2025. Revita addresses these challenges as an intelligent management application for multi-specialty clinics. It integrates AI to auto-prioritize appointments per legal regulations , enables 24/7 online booking, manages real-time doctor schedules with conflict alerts, and streamlines registration, electronic records, and bank transfer payments. Additionally, Revita features an AI chatbot for direct patient assistance during visits and an NLP-based diagnosis recommendation system that extracts symptoms from notes to suggest accurate options. This allows doctors to focus on treatment, reduces waiting times, minimizes errors, and boosts efficiency, ensuring faster, equitable healthcare for all.
Hệ thống quản lý và kiểm kê tài sản bằng công nghệ RFID cho Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM
Tại Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, việc quản lý và kiểm kê tài sản hiện vẫn chủ yếu thực hiện thủ công phương pháp truyền thống, gây tốn thời gian, dễ sai sót và khó đồng bộ giữa các đơn vị. Nhằm khắc phục những hạn chế này, nhóm nghiên cứu đề xuất và phát triển hệ thống quản lý tài sản và kiểm kê tài sản ứng dụng công nghệ RFID. Hệ thống bao gồm thẻ RFID gắn trên từng tài sản, đầu đọc di động phục vụ công tác kiểm kê định kỳ cùng phần mềm quản lý tập trung hoạt động trên nền tảng web và ứng dụng di động. Hệ thống được thiết kế và triển khai thử nghiệm tại một số phòng học thuộc Khoa Công nghệ Thông tin nhằm đánh giá hiệu quả thực tế, với kỳ vọng giúp tự động hóa quy trình kiểm kê, giảm thiểu sai sót, nâng cao độ chính xác, góp phần tăng tính minh bạch và hiệu quả trong công tác quản lý tài sản của nhà trường.
From Zero to Golden: A Self-Validating Multi-Agent Framework to Solve the Text-to-SQL Cold Start
The adoption of Text-to-SQL in enterprises faces a major barrier: data cost. The most powerful AI models require extensive training on expensive ”golden data,” which must be custom-built for each application’s database schema. In the absence of data, off-the-shelf solutions such as static system prompts, while incurring operational costs, yield unstable results with low accuracy and fail to accumulate value over time. To resolve the paradox that ”without data, the system cannot operate, and without operation, there is no data,” we introduce Trustay-AI — an intelligent AI architecture that requires no prior training, utilizing four coordinated agents to accurately simulate expert reasoning: an Orchestrator Agent for intent understanding, a SQL Generation Agent with self-correction capabilities, a Response Generator Agent to format results into user-friendly outputs, and a Validator Agent to ensure the final result is logically correct. The core value of Trustay-AI lies in its ”knowledge harvesting” capability — each SQL query validated as correct by the Validator Agent is automatically stored in a canonical SQL knowledge repository, not only enabling faster responses for subsequent queries but, more importantly, serving as valuable data assets that accumulate over time. Our experiments demonstrate that this architecture achieves an impressive accuracy of approximately 80.0%, significantly surpassing the 45.8% baseline achieved by conventional static system prompt approaches. This accumulated canonical SQL repository constitutes the ”golden data” that enterprises can leverage to finetune specialized models in the future, thoroughly addressing the challenges of cost and dependency on initial training data
NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP KHUYẾN NGHỊ THÔNG MINH DỰA TRÊN SEMANTIC SIMILARITY VÀ PHÂN TÍCH NỘI DUNG
This study focuses on the development and evaluation of an intelligent recommendation solution based on semantic similarity and content analysis for product data. Instead of relying on traditional keyword-based search, the solution leverages vector embeddings to capture user intent and contextual meaning, thereby improving the accuracy of recommendations. Moreover, the approach combines semantic queries with content analysis to simulate the discovery of related products, enabling users to explore information in a natural and intuitive manner. Although implemented at a demo scale, the results demonstrate the potential of the model to be extended into personalized recommendation systems, trend prediction, and decision support applications. This work highlights the effectiveness of applying semantic similarity and content analysis in the development of modern recommendation models
Development of a 2D Casual Idle RPG Game Using Unity With Integrated Data Storage
Idle role-playing games (RPGs) on mobile platforms have become increasingly popular thanks to their low interaction cost and highly replayable progression loops. However, many casual idle RPG titles are implemented with ad-hoc architectures that make it difficult to extend gameplay systems and reliably persist player data across sessions and devices. This paper presents the design and implementation of a 2D casual idle Roguelike RPG developed using the Unity game engine with an integrated data storage mechanism. The game features an autobattle combat system, random skill selection on level-up, item and equipment management, and a lightweight event system for daybased in-run progression. From a technical perspective, we adopt a data driven architecture based on ScriptableObjects and JSON configuration files, combined local JSON file storage for offline persistence with cloud-based data storage through PlayFab for synchronized accounts. The paper describes the overall system architecture, core gameplay loops, combat and upgrade logic, as well as the data persistence layer. We also report evaluation results on performance (frame rate and memory usage) and user experience through small-scale playtests on Android devices. The proposed approach demonstrates that a modular datadriven design in Unity can support an extensible idle RPG while maintaining acceptable performance on low-end hardware and providing reliable player data storage
AI-Powered Smart Platform for Room Rental Management and Search in Vietnam
In the context of rapid urbanization in Vietnam, the demand for transparent and intelligent room rental platforms has significantly increased, especially in major cities such as Ho Chi Minh City and Hanoi. However, existing solutions remain limited in data transparency, identity verification, and integrated payment services. This paper presents Nha Chung—an AIpowered web platform designed to support room rental management and intelligent searching. The system is developed using a client–server architecture with Next.js, React, and TailwindCSS for the frontend, and NestJS with MongoDB for the backend. It integrates ZaloPay for cashless payments, AWS S3 and Cloudinary for document and media storage, and Redis for caching. To enhance reliability and safety, the platform applies FPT.AI’s OCR and Face Match technologies for user identity verification, and combines ElasticSearch with Gemini AI to enable semantic search through natural language queries. The implemented solution improves rental efficiency by providing smart recommendations, secure transactions, and real-time management features. Experimental results show that the system operates stably and provides accurate AI-assisted matching between tenants and landlords, contributing to the digital transformation of the Vietnamese rental marke
BringEdu: An Intelligent Educational Bridge Between Tutors and Learners Integrating AI Chatbot and Blockchain
BringEdu is an innovative educational platform designed as an intelligent bridge connecting tutors and students. This project addresses the limitations of traditional matching platforms by seamlessly integrating cutting-edge technologies. The AI Chatbot, powered by Gemini API and a Qdrant vector database, provides instant, personalized 24/7 academic assistance and answers student queries effectively. An intelligent matching system, utilizing the Goong API and the Haversine formula, automatically suggests the most suitable tutors for students and relevant job posts for tutors based on geographical proximity and specific requirements. Furthermore, Blockchain technology, implemented via Smart Contracts, ensures transparent, secure, and automated management of tutoring agreements and financial transactions, fostering absolute trust among users. Developed on a robust technology stack including Next.js for the frontend, Nest.js for the backend, MongoDB for the database, and Cloudinary for media storage, BringEdu aims to create a comprehensive, efficient, and pioneering educational ecosystem that revolutionizes how tutoring connections are made and managed
HỆ THỐNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ TIN TỨC HỖ TRỢ SINH VIÊN
Tại nhiều trường đại học, mỗi khoa thường vận hành một kênh tin tức riêng biệt, dẫn đến tình trạng thông tin phân mảnh, khó truy cập tập trung và gây khó khăn trong quản lý. Bài báo này đề xuất thiết kế và triển khai một hệ thống thu thập và xử lý tin tức tập trung hỗ trợ sinh viên. Hệ thống sử dụng kỹ thuật web crawler bất đồng bộ để tự động thu thập và chuẩn hóa dữ liệu định kỳ, lưu trữ vào nền tảng quản lý nội dung tập trung. Hơn nữa, hệ thống còn tích hợp công cụ tìm kiếm Elasticsearch và mô hình AI để hỗ trợ các tính năng nâng cao như truy vấn ngữ nghĩa và tóm tắt tự động. Giải pháp giúp nâng cao đáng kể tính minh bạch thông tin, giảm trùng lặp và tối ưu hiệu quả truyền thông nội bộ trong toàn trường.
Lotus: Hệ thống quản lý căn hộ trong tòa nhà chung cư
Lotus là hệ thống quản lý chung cư được phát triển nhằm tự động hóa và tối ưu hóa các hoạt động vận hành trong tòa nhà. Hệ thống hỗ trợ các chức năng cốt lõi như quản lý cư dân, căn hộ, đăng ký giữ xe, phí dịch vụ, phản ánh – yêu cầu, và thông báo, thông qua ứng dụng web và mobile. Nền tảng tích hợp trợ lý ảo 24/7, cá nhân hóa giao tiếp và cung cấp hỗ trợ tức thời cho cư dân. Đối với ban quản lý, Lotus cung cấp công cụ phân tích dữ liệu, gợi ý điều chỉnh chính sách và tạo báo cáo tự động. Nhờ đó, hệ thống giúp chuyển đổi phương thức quản lý truyền thống sang mô hình hiện đại, dữ liệu hóa và lấy cư dân làm trung tâm.
Hệ thống web và ứng dụng quản lý đặt dịch vụ vệ sinh và sửa chữa trang thiết bị cho các hộ gia đình
Hệ thống Thợ Xịn là một nền tảng kết nối hộ gia đình với thợ sửa chữa và vệ sinh đã được xác minh. Dành cho Khách hàng: Cung cấp ứng dụng di động để tìm thợ, đặt lịch, theo dõi đơn hàng, chat/gọi điện, và thanh toán qua SePay. Dành cho Thợ: Cung cấp ứng dụng riêng để quản lý hồ sơ, nhận và xử lý yêu cầu dịch vụ, theo dõi thu nhập. Dành cho Quản trị: Cung cấp trang web (dashboard) để duyệt thợ, quản lý người dùng, theo dõi đơn hàng và doanh thu.
Hệ thống quản lý đào tạo doanh nghiệp tích hợp trí tuệ nhân tạo nội bộ TMS (Training Management System)
Đào tạo doanh nghiệp yêu cầu hệ thống linh hoạt, bảo mật và tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả học tập. Bài báo trình bày hệ thống quản lý đào tạo (Training Management System - TMS) được thiết kế theo kiến trúc Microservices và nguyên lý Domain-Driven Design, phục vụ đào tạo doanh nghiệp với các tính năng độc đáo: mô hình AI được huấn luyện nội bộ (không phụ thuộc API bên thứ ba), chatbot AI hỗ trợ học viên, tạo slide tự động, tóm tắt bài học thông minh, điểm danh QR code và giám sát thi trực tuyến chống gian lận. Hệ thống hỗ trợ hai hình thức đào tạo: E-learning và Tập trung, với quy trình quản lý chương trình đào tạo, học phần, khóa học, lớp học, kỳ thi độc lập, ngân hàng câu hỏi, khảo sát và báo cáo toàn diện. Chúng tôi phân tích tuân thủ ISO/IEC 25010 qua tám đặc tính chất lượng: Functional Suitability, Performance Efficiency, Compatibility, Usability, Reliability, Security, Maintainability và Portability. Kiến trúc DDD (Domain-Driven Design) phân tách miền thành các Bounded Context rõ ràng (Course Management, Learning Activity, Assessment, Survey, Organization, AI Services), mỗi context sở hữu mô hình miền và cơ sở dữ liệu MySQL riêng. Đánh giá định tính cho thấy hệ thống đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ phức tạp của đào tạo doanh nghiệp, giảm chi phí vận hành nhờ AI nội bộ, tăng cường bảo mật dữ liệu và cải thiện trải nghiệm người dùng. Bài báo đóng góp kiến trúc tham chiếu cho TMS doanh nghiệp, chiến lược tích hợp AI tự chủ, và phương pháp đánh giá tuân thủ tiêu chuẩn chất lượng phần mềm.
STUDYSHARE- Hệ thống quản lý chia sẻ Tài liệu học tập thông minh tích hợp AI dành cho công đồng nghiên cứu
Trong bối cảnh số hóa giáo dục, nhu cầu lưu trữ, chia sẻ và khai thác tài liệu học tập ngày càng tăng, đòi hỏi các hệ thống hỗ trợ quản lý học liệu phải linh hoạt, chính xác và an toàn hơn. Nghiên cứu này trình bày StudyShare, một hệ thống quản lý và chia sẻ tài liệu học tập được tích hợp các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm hỗ trợ kiểm tra mức độ tương đồng nội dung, tóm tắt tài liệu và gợi ý học liệu liên quan. Hệ thống kết hợp mô hình ngôn ngữ all-MiniLM-L6-v2 để biểu diễn văn bản dưới dạng vector ngữ nghĩa và sử dụng Cosine Similarity cùng thuật toán tìm kiếm HNSW trong Elasticsearch để xác định sự tương đồng giữa các tài liệu. Đồng thời, StudyShare ứng dụng Gemini AI nhằm hỗ trợ tóm tắt tự động và hỗ trợ kiểm duyệt nội dung có dấu hiệu vi phạm. Kết quả bước đầu cho thấy hệ thống vận hành ổn định, đáp ứng tốt nhu cầu chia sẻ, tìm kiếm và kiểm tra trùng lặp nội dung trong môi trường học thuật. Những tính năng này góp phần hỗ trợ sinh viên, giảng viên và nhà nghiên cứu quản lý tài liệu thuận tiện và hiệu quả trong không gian học thuật số.
Nonefinity Agent is an AI platform that enables users to quickly build intelligent chatbots from their own documents and knowledge sources without advanced programming or infrastructure. Uploaded documents are automatically processed, vectorized, and securely stored for semantic understanding and context-aware responses. Users can configure chatbot behavior via an intuitive interface, ensuring transparency and control. The platform leverages FastAPI, ReactJS, MinIO, MongoDB, Qdrant, and Redis, and supports SDK and third-party integrations for seamless deployment. It provides a scalable, efficient, and user-friendly solution for AI-powered conversational agents in customer service, education, and knowledge management.
Hệ thống số hóa quy trình báo lỗi và sửa chữa thiết bị máy tính áp dụng tại Khoa Công nghệ Thông tin
Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, đặc biệt là các thiết bị máy tính, đóng vai trò nền tảng trong hoạt động giảng dạy và học tập tại các trường đại học. Tuy nhiên, tại Khoa Công nghệ Thông tin – Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM, quy trình quản lý sửa chữa thiết bị hiện còn thủ công, thiếu hệ thống, dẫn đến khó khăn trong việc theo dõi, thiếu minh bạch và chậm trễ trong xử lý sự cố. Bài báo này đề xuất xây dựng "Hệ thống số hóa quy trình báo lỗi và sửa chữa thiết bị máy tính áp dụng tại Khoa Công nghệ Thông tin" nhầm số hóa và tối ưu hóa quy trình này. Hệ thống được phát triển dựa trên nền tảng các công nghệ chính như Nextjs cho giao diện, Nestjs cho backend và sử dụng cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Giải pháp này cho phép người dùng từ giảng viên đến kỹ thuật viên dễ dàng báo lỗi, theo dõi trạng thái xử lý theo thời gian thực, quản lý lịch sử sửa chữa và đề xuất thay thế linh kiện một cách tập trung. Qua đó, hệ thống không chỉ nâng cao hiệu suất làm việc, tiết kiệm thời gian mà còn cung cấp dữ liệu thống kê chính xác, hỗ trợ ban quản lý khoa đưa ra các quyết định bảo trì và nâng cấp hiệu quả, góp phần vào công cuộc chuyển đổi số tại nhà trường.
A Dual-Mode AI Chatbot (RAG and SQL Agent) for a Microservice-based Supermarket System
In the current context of digital transformation and the modern retail industry, applying information technology to business management has become essential. This paper proposes a multi-platform smart supermarket sales system using a Microservices architecture. Each business domain is encapsulated in a separate service, communicating via HTTP REST, routed through an API Gateway, and using Eureka for service discovery. The system is built on Spring Boot 3.x, Spring Cloud 202x, and Spring Data JPA with MariaDB. It integrates Spring Security with JWT for authentication, OpenFeign for REST client communication, and AWS S3 for file storage. The system also features an intelligent AI chatbot assistant, developed with Python (FastAPI) and LangChain, which plays a key role. It communicates via WebSocket, leverages a dual-mode architecture (RAG and SQL Agent) to access real-time business data, and provides a highly personalized experience.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG MUA SẮM TRỰC TUYẾN ĐA VAI TRÒ
Sự phát triển của thương mại điện tử mở ra cơ hội để các cửa hàng truyền thống mở rộng kênh bán hàng lên môi trường trực tuyến. Bài báo này trình bày việc xây dựng một hệ thống mua sắm trực tuyến đa vai trò hoạt động trên nền tảng web, cho phép người bán đăng tải và quản lý sản phẩm, người mua tìm kiếm và đặt hàng từ nhiều cửa hàng khác nhau, trong khi quản trị viên giám sát và điều phối hoạt động toàn hệ thống. Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc Microservices, trong đó các chức năng lõi như xác thực, quản lý người dùng, sản phẩm, giỏ hàng, đơn hàng, thanh toán và thông báo được tách thành những dịch vụ độc lập, giao tiếp với nhau thông qua API. Cách tiếp cận này giúp nền tảng dễ dàng mở rộng, triển khai linh hoạt và nâng cao tính sẵn sàng so với mô hình nguyên khối. Người mua có thể mua sắm từ bất kỳ đâu chỉ với thiết bị có kết nối Internet nhưng vẫn nhận được sản phẩm và dịch vụ giao hàng từ các cửa hàng yêu thích, trong khi các nhà bán lẻ nhỏ và vừa giảm nguy cơ mất khách vào các sàn thương mại điện tử lớn nhờ sở hữu một cổng bán hàng trực tuyến thuận tiện.
StarEdu - Nền tảng học tập và luyện thi tiếng Anh cá nhân hóa tích hợp AI
Trong bối cảnh toàn cầu hóa và chuyển đổi số trong giáo dục, việc phát triển công cụ học tiếng Anh thông minh là cần thiết để nâng cao năng lực ngoại ngữ cho người học Việt Nam. Nhóm nghiên cứu đề xuất StarEdu – hệ thống học tiếng Anh tích hợp AI đa nền tảng, hỗ trợ toàn bộ quy trình luyện tập, đánh giá và cải thiện 4 kỹ năng nghe – nói – đọc – viết. Hệ thống ứng dụng Azure Speech Recognition API với thuật toán Pronunciation Assessment để đánh giá phát âm chi tiết từng âm vị, Google Gemini AI để phân tích ngữ cảnh và chấm điểm, phản hồi và gợi ý cải thiện tự động. Giao diện được xây dựng bằng React 19, Vite, Tailwind CSS kết hợp Node.js, Express.js, TypeScript, MongoDB ở backend, mang lại trải nghiệm học tập hiện đại, cá nhân hóa lịch trình và tiết kiệm thời gian cho người dùng.
HỆ THỐNG HỌC VÀ LUYỆN THI TIẾNG ANH (TOEIC) ỨNG DỤNG HỖ TRỢ HỌC TẬP CÁ NHÂN HÓA DỰA TRÊN AI
Trước sự bùng nổ của đào tạo trực tuyến, các phương thức quản lý truyền thống tại nhiều trung tâm ngoại ngữ đang bộc lộ hạn chế do dữ liệu phân mảnh và quy trình thủ công thiếu đồng bộ. Nghiên cứu này đề xuất giải pháp hệ thống quản trị TOEIC tập trung, hướng đến việc chuẩn hóa toàn diện quy trình từ biên soạn, kiểm duyệt đến phát hành học liệu (ngữ pháp, từ vựng, bài học). Hệ thống tích hợp quản lý ngân hàng đề thi, theo dõi kết quả học viên và hỗ trợ tham số cấu hình linh hoạt. Mục tiêu cốt lõi là tối ưu hóa vận hành, giảm thiểu sai sót tác nghiệp, và cung cấp dữ liệu hỗ trợ ra quyết định. Kết quả kỳ vọng bao gồm tinh gọn bộ máy, minh bạch hóa kết quả đào tạo và sẵn sàng cho việc mở rộng quy mô. Tương lai, hệ thống định hướng phát triển mô hình đa chi nhánh (multi-tenant) và tích hợp phân tích dữ liệu chuyên sâu.
GYM147 - HỆ THỐNG QUẢN LÝ PHÒNG GYM ỨNG DỤNG AI TRONG TỐI ƯU HÓA TRẢI NGHIỆM THÀNH VIÊN
Trong bối cảnh số hóa mạnh mẽ ngành dịch vụ sức khỏe và thể chất, nhu cầu cá nhân hóa trải nghiệm luyện tập và quản lý thành viên tại các phòng gym trở thành tiêu chuẩn tất yếu của quản trị hiện đại. Bài báo này trình bày GYM147, một hệ thống quản lý phòng gym thông minh tích hợp công nghệ AI, IoT và kiến trúc microservices, nhằm tối ưu hóa hiệu quả vận hành và nâng cao mức độ cá nhân hóa cho từng thành viên. Hệ thống tập trung vào mô-đun đề xuất lộ trình tập luyện cá nhân hóa, sử dụng các thuật toán nhúng vector và tìm kiếm ngữ nghĩa với sự hỗ trợ của các Large Language Models như OpenRouter API và Text-Embedding-Ada. Bài báo này trình bày chi tiết kiến trúc hệ thống, các thuật toán cốt lõi, quy trình kiểm tra và kết quả đánh giá. Kết quả đánh giá cho thấy GYM147 đem đến một trải nghiệm hoàn toàn mới cho người dùng khi sử dụng, đạt được tính cạnh tranh khi có điểm khác biệt với các hệ thống khác.
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH NHÚNG TRONG CÔNG CỤ CHATBOT AI TÌM KIẾM PHÒNG TRỌ
Trong thực tế, người dùng thường tìm phòng trọ bằng ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ: “Tìm phòng yên tĩnh, gần chợ”), nhưng các công cụ tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống nên thường chỉ hiểu ngữ nghĩa ở mức gần đúng, dẫn đến trả về kết quả không liên quan và gây lãng phí thời gian. Để giải quyết vấn đề này, nhóm đưa ra giải pháp “ ứng dụng mô hình nhúng trong công cụ chatbot AI tìm kiếm phòng trọ ”. Với giải pháp này, chúng ta có một công cụ chatbot AI – hỗ trợ người dùng tìm kiếm phòng trọ bằng cách đưa từ khóa tìm kiếm theo ngôn ngữ tự nhiên. Công cụ chatbot AI tìm kiếm phòng trọ được tích hợp trong hệ thống quản lý, tìm kiếm phòng trọ, trong công cụ chatbot AI này dùng mô hình nhúng để nâng cao độ chính xác của việc truy vấn dữ liệu. Công cụ sử dụng nomic-embed-text để mã hóa truy vấn và dữ liệu phòng trọ thành vector, kết hợp với Llama 3.2 để phân tích và trích xuất thông tin quan trọng từ câu hỏi người dùng. Dựa trên cơ sở dữ liệu vector (MongoDB) và thuật toán cosine similarity, công cụ có khả năng hiểu ý định tìm kiếm và xử lý các truy vấn không trùng từ khóa, từ đó trả về kết quả phù hợp hơn. Kiến trúc triển khai của công cụ bao gồm React, Node.js–Express và Ollama AI Server, kết hợp cơ chế tìm kiếm nhanh, cache vector và khả năng mở rộng tốt. Kết quả thử nghiệm cho thấy công cụ chatbot AI này cải thiện độ chính xác từ 70–80%, tăng tốc độ truy xuất và mang lại trải nghiệm tốt hơn đáng kể so với phương pháp tìm kiếm truyền thống. Từ khóa: mô hình nhúng, tìm kiếm ngữ nghĩa, vector embedding, cosine similarity, ollama AI, nomic-embed-text, chatbot AI tìm kiếm phòng trọ.
A Dynamic Plugin-Driven Micro-frontend Shell for Configurable WebXR Experiences
This paper introduces a novel content-defined runtime micro-frontend architecture specifically designed for immersive WebXR applications. Unlike traditional micro-frontend models—typically based on route-level composition or build-time bundling—our system dynamically loads, mounts and updates UI modules (“plugins”) in real time based solely on backend-delivered content. The architecture integrates three core innovations: (1) a runtime plugin orchestrator supporting dynamic module loading and unified lifecycle management; (2) a plugin lifecycle contract enabling heterogeneous frontend modules to operate consistently; and (3) an overlay-driven micro-frontend shell offering seamless immersive interaction independent of the VR scene. We implement the architecture in a large-scale WebXR campus exploration system featuring 22 interactive locations and multiple plugin types including gallery, iframe and notification modules. Experimental evaluation demonstrates significant improvements in extensibility, reconfigurability and development agility compared to monolithic VR UI frameworks. Results confirm that the proposed architecture reduces deployment overhead, enhances modularity and enables non-technical operators to configure VR experiences without code changes. This work contributes a new perspective on micro-frontend design for immersive systems and opens pathways toward future AI-driven adaptive VR interfaces.
PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG RAU HỌ CẢI ỨNG DỤNG IoT VÀ AI
Cruciferous vegetables play an essential role in Vietnamese agriculture, providing vital nutrients for consumers and contributing significantly to the agricultural economy. However, traditional methods for monitoring crop quality and detecting diseases remain limited in both accuracy and efficiency. This study proposes a comprehensive monitoring system that integrates Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) technologies to track environmental conditions and detect diseases in cruciferous crops. The system employs Node.js for the backend, ReactJS and React Native for user interfaces, and MongoDB for data storage using the bucket pattern and vector database models. Notably, two parallel AI architectures are implemented: the YOLO model for automatic disease detection from periodic images, and a Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework combined with VGG16 for providing detailed crop condition analysis. Experimental results on 100 samples achieved 90% accuracy, demonstrating the system’s effectiveness. This research offers a practical solution to help farmers accurately monitor environmental conditions, detect diseases early, and make timely cultivation decisions, while also enhancing transparency for consumers regarding the origin and quality of agricultural products.
VVSMARTCARE - Proactive Cardiovascular Care Platform
VVSmartCare là nền tảng chăm sóc tim mạch chủ động dựa trên kiến trúc vi dịch vụ và hướng sự kiện. Hệ thống tích hợp mô hình AI để dự đoán nguy cơ tim mạch, gợi ý theo dõi sau khám và cung cấp chatbot hỗ trợ y khoa. Dữ liệu được xử lý thời gian thực qua Kafka, bảo đảm khả năng mở rộng và hiệu năng. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và có tiềm năng ứng dụng trong mô hình chăm sóc sức khỏe thông minh.
A Task-Oriented AI Agent with Dynamic Time-Window Logic for Car Care Service Scheduling
In the context of the rapidly expanding vehicle care service industry, car care centers are encountering increasing challenges in management and customer experience optimization. This study aims to design and develop a Smart Car Spa Management System (SCSMS) to address these issues through a comprehensive and technology-driven approach. The proposed system adopts a monolithic architecture with a layered structure, implemented using Spring Boot 3.5.4 and Java 21. It employs PostgreSQL for database management, Redis for caching, AWS S3 for file storage, and integrates PayOS to facilitate secure online payments. To ensure cross-platform accessibility, the system includes both a web application (built with Next.js and React) and a mobile application (developed with React Native and Expo), delivering a seamless user experience across devices. The system provides essential functionalities such as automated booking management, service and product administration, inventory control, order and payment processing, service workflow tracking, multi-branch management, and role-based access control. A key highlight of the system is the integration of an AI-powered chatbot, which assists customers in efficiently searching for products, services, and available booking slots. Experimental results indicate that the SCSMS significantly optimizes management processes, enhances operational efficiency, improves customer satisfaction, and supports managerial decision-making through comprehensive analytical and statistical reporting.
A Conversational AI for Recommendation and Booking on a Multi-Platfor m Movie System
In the current context of digital transformation, the application of information technology in business managementespecially in the entertainment and cinema industries-has become essential. This paper proposes a multi-platform movie ticket booking system called Go Cinema. The system is designed to support both customers and administrators, providing detailed information about movie schedules and films, while allowing users to select seats and make online payments flexibly through a mobile application and web platform. The highlight of Go Cinema lies in its robust backend architecture, real-time seat reservation, handling the booking and payment flow, integration with multiple payment gateways (PayOS and VNPay), and an AI-powered customer support chatbot. The system is built using advanced technologies such as Java Spring Boot 3, Spring Security (JWT), and MariaDB for the backend; AWS S3 for cloud storage; and a comprehensive DevOps pipeline utilizing Docker, Jenkins, and Nginx for automated deployment and reverse proxy. This architecture ensures scalability, security, and ease of maintenance.
An Intelligent AI-Integrated Online Learning Management System
The integration of AI chatbots into learning management systems presents a significant opportunity to personalize the educational experience. To fully realize this potential, the core challenge of "context-awareness" understanding who the learner is, their progress, and the specific lesson content must be addressed. This paper introduces Cognistream, an intelligent LMS architecture designed to solve this challenge. The core contribution of the system is the "Dynamic Prompt Adaptation" architecture. This architecture utilizes a "Conversation Analyzer" and a "Context Fetcher" module to automatically enrich user queries with real-time academic data, including user progress, lesson content, and video transcripts, before calling the Gemini API. To validate, we deployed the system on a secure, high-performance architecture (NestJS, Next.js, Docker, Cloudflare Tunnel) and conducted an empirical analysis. The research results indicate two key findings: the context-aware AI provides significantly more accurate and personalized responses compared to a generic AI model; and the deployment architecture not only ensures security (origin IP hiding) but also achieves outstanding access performance with an average page load time of 656ms. This research confirms the value of integrating context-aware AI in creating truly personalized learning pathways.
Integrating Conversational AI Into A Movie Streaming Platform: Architecture, Rag Workflow, And Empirical Evaluation
We describe the integration of an AI chatbox into CartoonToo, a web-based movie streaming platform backed by AWS (S3/CloudFront/Cognito) and Spring Boot services. The assistant is implemented with a retrieval-augmented generation (RAG) pipeline that grounds answers in the platform’s own knowledge sources—movie catalog metadata, payment and VIP FAQs, and active promotion policies. A compact intent router steers queries to task-specific prompts, while guardrails enforce domain scope and privacy. From a software-engineering viewpoint, we present an end-to-end Web Engineering workflow covering requirements, implementation, CI/CD, observability, and latency/cost controls (Caching, evidence prefetch). We conduct an empirical evaluation combining functional testing, personalization quality analysis, and performance benchmarking, measuring technical quality (human-judged answer accuracy, p95 latency), intent-recognition F1, and the effect of fast-path and fallback mechanisms on cost and reliability. The results show that the assistant reliably handles normal, abnormal, and boundary cases, keeps p95 latency under 2 seconds, and reduces LLM calls and operating cost via no-train ML and caching. We conclude with trade-offs among quality, safety, and cost, current limitations (coverage, Vietnamese/English handling), and planned extensions such as tier-aware personalization and smaller on-prem models.
Hệ thống quản lý khóa luận tốt nghiệp sau đại học cho Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM
Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đang được đẩy mạnh tại các cơ sở đào tạo sau Đại học, công tác quản lý quy trình thực hiện đề án, đồ án, luận văn và luận án vẫn còn được thực hiện thủ công, phân tán và thiếu sự liên thông giữa các đơn vị. Điều này làm gia tăng khối lượng công việc hành chính, gây khó khăn trong việc giám sát tiến độ, đồng thời hạn chế tính minh bạch và hiệu quả quản lý. Bài báo này giới thiệu giải pháp xây dựng hệ thống quản lý quy trình thực hiện đề án, đồ án, luận văn và luận án sau Đại học với mục tiêu số hóa, chuẩn hóa và tự động hóa toàn bộ quy trình nghiệp vụ. Hệ thống được phát triển theo kiến trúc đa tầng, hỗ trợ phân quyền linh hoạt, quản lý quy trình theo luồng công việc và đồng bộ hóa dữ liệu giữa các đơn vị, bảo đảm tính nhất quán và an toàn thông tin. Đồng thời, hệ thống cho phép chuẩn hóa cấu trúc hồ sơ thông qua các mẫu thống nhất, kết hợp với chức năng tự động điền thông tin dựa trên dữ liệu sẵn có, giúp giảm thời gian thao tác và hạn chế sai sót trong xử lý hồ sơ. Việc triển khai giải pháp này không chỉ đơn giản hóa quy trình hành chính, mà còn tăng cường khả năng giám sát, tra cứu và điều hành hoạt động đào tạo, qua đó nâng cao tính minh bạch, hiệu quả và thống nhất trong công tác quản lý đào tạo sau đại học. Giải pháp góp phần thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực giáo dục, hướng tới mô hình quản trị học thuật hiện đại, hiệu quả và bền vững.
Xây dựng Hệ thống Quản lý và Cho thuê Bất động sản ứng dụng Công nghệ Blockchain
Thị trường cho thuê bất động sản (BĐS) truyền thống ngày càng phức tạp và bị ảnh hưởng bởi sự thiếu minh bạch, các tranh chấp hợp đồng và các hoạt động gian lận, chẳng hạn như đăng tin BĐS giả mạo. Thách thức này đòi hỏi một giải pháp hiện đại, an toàn và minh bạch để quản lý các hợp đồng cho thuê và xác minh thông tin tài sản, đáp ứng nhu cầu của cả chủ sở hữu và người thuê. Để giải quyết những thách thức này, khóa luận này trình bày việc phát triển một nền tảng đỗi mới cho việc quản lý và cho thuê BĐS, được hỗ trợ bởi Hyperledger Fabric (Blockchain) và Chaincode (Hợp đồng thông minh). Hệ thống này cho phép chủ sở hữu đăng tin BĐS một cách an toàn và người thuê xác minh, thuê BĐS, đồng thời tự động hóa toàn bộ vòng đời của hợp đồng cho thuê. Tận dụng số cái và sự bất biến của Hyperledger Fabric, nền tảng đảm bảo tính minh bạch về nguồn gốc tài sản, ngăn chặn gian lận, và tạo điều kiện cho một hồ sơ nhanh chóng, chính xác, và chống giả mạo về tất cả các hợp đồng và giao dịch. Được xây dựng bằng các công nghệ tiên tiến, hệ thống sử dụng NestJS cho backend, NextJS cho giao diện web, và PostgreSQL để quản lý dữ liệu off-chain (ngoài chuỗi). Hiện đang trong giai doạn thử nghiệm, hệ thống đã chứng minh được tiềm năng của mình như một giải pháp an toàn và hiệu quả. Kế hoạch tương lai của chúng tôi nhằm mục đích mở rộng việc áp dụng nền tảng, trao quyền cho thị trường BĐS bằng một giải pháp đáng tin cậy, minh bạch và tiên tiến để quản lý việc cho thuê tài sản.
A Multimodal AI Assistant for Movie Discovery: Integrating Image Recognition into Movie Ticketing Systems
In the current context of digital transformation, enhancing user experience through artificial intelligence has become a critical factor for success in the entertainment and cinema industries. This paper presents CineJoy, a comprehensive movie ticket booking system featuring an advanced multi-modal AI assistant designed to create a seamless and intuitive movie discovery journey. Users can interact with the system not only through traditional text-based queries but also via image uploads, such as movie posters, promotional images, or scenes from a film. The system's core innovation is a two-stage retrieval architecture that combines AI-powered recognition with intelligent backend logic. Initially, the platform leverages Google's Gemini Vision API for multi-modal analysis to identify a movie title from the user-provided image. To address potential inaccuracies from AI recognition, a robust fuzzy matching algorithm is implemented on the backend. This algorithm employs techniques such as keyword extraction, Levenshtein distance, and a weighted scoring system to intelligently and accurately map the recognized name to the corresponding movie within the database. Upon successful identification, the AI assistant presents detailed movie information, available showtimes, and context-aware conversational prompts to enhance user engagement and guide them through the booking process. The CineJoy platform is developed using React (Vite) for the frontend, with a backend powered by NodeJS and ExpressJS, and MongoDB for data storage. User authentication and data protection are secured using JWT (JSON Web Tokens). Future work will focus on expanding the AI's capabilities to include deep personalization based on user profiles and action-oriented tasks for post-booking customer support.
INTELINK: A SECURE DOMAIN SHORTENING PLATFORM WITH ADVANCED ACCESS ANALYSIS
Abstract. In the digital era, long and complex URLs not only cause inconvenience in sharing but also raise concerns about user privacy and link security. This issue becomes more critical for web administrators who need to track and analyze access data effectively to optimize user engagement. To address this problem, Intelink is introduced as a secure domain shortening platform integrating protection and advanced analytics. The system shortens URLs while ensuring data safety through FormatPreserving Encryption (FPE), JWT, and OAuth2 authentication. Additionally, Intelink analyzes HTTP requests, extracts user and IP data via MaxMind GeoIP2, and visualizes them through interactive charts using Chart.js and Recharts. The platform is developed using modern technologies including Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, React, React Native (Expo), TypeScript, Vite, Tailwind CSS, Docker, Nginx, Terraform, and deployed on Google Cloud Platform (GCP) with integrated VNPay payment gateway. Experimental results show that Intelink operates stably, supports thousands of shortened links and requests, and provides real-time analytics that enhance management efficiency and decision-making accuracy. Tóm tắt. Trong kỷ nguyên số, các URL dài và phức tạp không chỉ gây bất tiện khi chia sẻ mà còn tiềm ẩn rủi ro về quyền riêng tư và an toàn liên kết. Vấn đề này đặc biệt quan trọng đối với các quản trị viên web khi việc theo dõi và phân tích dữ liệu truy cập là yếu tố then chốt để tối ưu tương tác người dùng. Để giải quyết bài toán này, Intelink được phát triển như một nền tảng rút gọn tên miền an toàn, tích hợp bảo mật và phân tích chuyên sâu. Hệ thống rút gọn liên kết nhưng vẫn đảm bảo an toàn dữ liệu nhờ cơ chế mã hóa bảo toàn định dạng (FPE), xác thực JWT và OAuth2. Bên cạnh đó, Intelink thu thập và phân tích yêu cầu HTTP, nhận dạng người dùng và IP qua MaxMind GeoIP2, đồng thời trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ tương tác thông qua Chart.js và Recharts. Nền tảng được xây dựng trên các công nghệ hiện đại như Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, React, React Native (Expo), TypeScript, Vite, Tailwind CSS, Docker, Nginx, Terraformvà triển khai trên Google Cloud Platform (GCP) cùng tích hợp cổng thanh toán VNPay. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, xử lý hàng nghìn liên kết rút gọn và truy cập, cung cấp phân tích thời gian thực giúp nâng cao hiệu quả quản lý và độ chính xác trong ra quyết định.
DIATECH – HỆ THỐNG CHĂM SÓC SỨC KHỎE THÔNG MINH CHO BỆNH NHÂN TIỂU ĐƯỜNG
Hiện nay, sức khỏe luôn là yếu tố quan trọng và được đặt lên hàng đầu, đặc biệt là với những người đang phải đối mặt với bệnh tiểu đường – căn bệnh cần được theo dõi và điều trị thường xuyên. Với tình hình đó, nhóm đã thực hiện nghiên cứu và giới thiệu DIATECH, một hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh dành cho bệnh nhân tiểu đường, nhằm tăng cường khả năng tương tác giữa bệnh nhân và bác sĩ. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, DIATECH tận dụng các nền tảng hiện đại như ReactJS và React Native để xây dựng giao diện người dùng thân thiện. Hệ thống sử dụng Node.js để xử lý dữ liệu, MongoDB để quản lý thông tin hiệu quả và Firebase để đồng bộ dữ liệu theo thời gian thực. Ngoài ra, DIATECH còn ứng dụng các công nghệ tiên tiến như RAG và N8N, giúp tự động hóa quy trình xử lý, tìm kiếm thông tin và phản hồi thông minh. Hiện tại, ứng dụng đã được triển khai trên cả hai nền tảng web và di động, cho thấy tính khả thi và khả năng áp dụng trong thực tế. Hệ thống không chỉ hỗ trợ bác sĩ trong việc khám và theo dõi tình trạng bệnh nhân mà còn cung cấp các phân tích, cảnh báo sức khỏe và gợi ý chế độ dinh dưỡng phù hợp. Trong tương lai, nhóm sẽ tiếp tục mở rộng hệ thống với các công cụ phân tích hiện đại hơn, hướng đến mục tiêu trở thành một giải pháp chăm sóc và điều trị toàn diện cho bệnh nhân tiểu đường, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và hiệu quả điều trị.
DEEPEYEX: AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED DIAGNOSTIC SUPPORT SYSTEM FOR EYE DISEASES
The increasing prevalence of eye diseases in modern society highlights the urgent need for diagnostic solutions that are fast, accurate, and easily accessible. DeepEyeX is proposed as an intelligent healthcare system that supports eye disease diagnosis based on artificial intelligence (AI) and a microservice architecture. The system employs a Convolutional Neural Network (CNN) combined with pre-trained EfficientNet-B3 to analyze retinal images, enabling early detection of diseases such as diabetic retinopathy and glaucoma, while also allowing patients to self-screen for conditions such as conjunctivitis at home. The system architecture includes an admin website for doctors, developed with React Router, and both a web and mobile application for patients, built with Next.js and React Native, supporting appointment booking, diagnosis, and medication purchase. The backend is implemented using Golang (Gin Framework) for business logic processing and Python (FastAPI) for the AI inference service, interconnected through API Gateway Kong within a microservice architecture. Furthermore, the system integrates the Gemini chatbot for automated consultation, VNPAY for online payment, Firebase for authentication and real-time messaging, Stringee for video calls and is containerized and deployed using Docker to ensure flexibility, scalability, and ease of deployment. The PostgreSQL database is securely hosted on AWS RDS, while AWS S3 is used to store retinal images and medical data. Experimental results demonstrate high accuracy in retinal lesion detection, assisting doctors in faster diagnosis and improving patient experience and engagement. In the future, DeepEyeX will be expanded to support more types of eye diseases and integrate medical IoT devices for real-time ocular health monitoring.
ESTUDE - HỆ THỐNG QUẢN LÝ HỌC TẬP TÍCH HỢP AI
Bài báo trình bày quá trình nghiên cứu và phát triển ESTUDE, một hệ thống quản lý học tập tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ học sinh trong việc đánh giá và cải thiện năng lực học tập. Hệ thống được xây dựng với ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm đa môn dành cho học sinh cấp THPT, cho phép học sinh lựa chọn môn học, chủ đề, số lượng câu hỏi và mức độ để thực hiện bài đánh giá. Trong quá trình xử lý dữ liệu, hệ thống sử dụng mô hình AI thông qua Gemini API để phân tích bài làm, cung cấp phản hồi chi tiết cho từng câu hỏi, xác định điểm mạnh – điểm yếu theo chủ đề, và đề xuất lộ trình tự học cá nhân hóa giúp học sinh cải thiện hiệu quả học tập. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng hỗ trợ học sinh tự đánh giá chính xác hơn, theo dõi tiến bộ một cách trực quan, đồng thời nâng cao trải nghiệm học tập trên nền tảng số
NT_GYMMATE - AN AI-POWERED FITNESS TRAINING AND MONITORING SYSTEM FOR GYM TRAINEES
In the context of the growing demand for personalized health monitoring and training, many gym-goers still face challenges in creating effective workout plans, maintaining proper nutrition, and tracking their progress. This is primarily due to the lack of continuous professional guidance and the high cost of personal trainers. To address these challenges, we introduce NT_GymMate – a smart mobile application focused on monitoring and supporting gym members' training, with extensive application of Artificial Intelligence (AI). The application is developed on the React Native (Expo) platform for a smooth mobile experience, combined with a microservice backend architecture where Java Spring Boot handles core business logic, while NodeJS manages AI tasks such as workout plan generation and the chatbot, as well as interacting with external APIs. Key features of NT_GymMate include an AI Generate Plan that automatically suggests personalized workout schedules based on user goals and physical condition, a smart nutrition mode that recommends menus and recipes, and a 24/7 AI Chatbot Coach to provide technical advice and support anytime, anywhere. Additionally, the application allows users to create custom exercises, track their training progress through intuitive charts, suggest the nearest gyms, and build a Community to share and learn from each other. With NT_GymMate, users are equipped with a comprehensive, intelligent, and personalized tool to help them achieve their health goals in a scientific, effective, and sustainable manner.
Xây dựng hệ thống hỗ trợ quản lý và tư vấn sức khỏe cho bệnh nhân suy thận tích hợp AI
Bệnh suy thận mãn tính (CKD) đang gia tăng và có xu hướng trẻ hóa, đặc biệt tại các đô thị lớn do lối sống ít vận động, áp lực công việc và chế độ ăn không lành mạnh. Quy trình quản lý và theo dõi bệnh nhân CKD hiện còn hạn chế, thiếu công cụ phân tích dữ liệu và tư vấn cá nhân hóa. Chúng tôi đề xuất hệ thống quản lý và tư vấn sức khỏe tích hợp AI cho bệnh nhân CKD, tự động hóa việc theo dõi, dự đoán và hỗ trợ y khoa. Hệ thống xây dựng theo kiến trúc microservices với các mô-đun như quản lý hồ sơ y tế, lịch hẹn, giao tiếp thời gian thực và phân tích sức khỏe bằng mô hình học máy. Backend dùng Spring Boot, FastAPI, RabbitMQ, PostgreSQL; tích hợp các mô hình như Random Forest và LightGBM để dự đoán giai đoạn bệnh. Frontend dùng Next.js 15 (React 19, TypeScript) kết hợp Tailwind CSS, React Query, React Hook Form, Recharts và Three.js để trực quan hóa dữ liệu. Giải pháp giúp bác sĩ và bệnh nhân theo dõi, đánh giá và nhận tư vấn sức khỏe thông minh, hiệu quả và an toàn.
E-GOVERNANCE – BUILDING AN AI-INTEGRATED DOCUMENT MANAGEMENT AND OPERATIONAL SUPPORT SYSTEM FOR COMMUNE-LEVEL MILITARY COMMANDS
Bài báo trình bày quá trình xây dựng hệ thống số hóa quản lý công văn và hỗ trợ tác nghiệp tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm hiện đại hóa quy trình hành chính tại Ban Chỉ huy Quân sự cấp phường. Sau quá trình sáp nhập các đơn vị hành chính, khối lượng văn bản và nhiệm vụ chuyên môn tăng mạnh, khiến mô hình xử lý thủ công truyền thống trở nên quá tải và thiếu hiệu quả. Hệ thống được phát triển dựa trên kiến trúc ứng dụng web tiến tiến (Progressive Web Application – PWA), cho phép truy cập đa nền tảng, hoạt động ngoại tuyến và triển khai an toàn trên hạ tầng nội bộ. Backend được xây dựng bằng Node.js và Spring Boot, trong khi các mô-đun AI—phát triển trên FastAPI, PyTorch và các mô hình Transformers—đảm nhiệm chức năng tóm tắt văn bản, phân loại công văn, và tìm kiếm theo ngữ nghĩa. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác 85–92% đối với mô hình phân loại và ROUGE-L 30–40 đối với mô hình tóm tắt. Việc triển khai thực tế chứng minh hệ thống hỗ trợ hiệu quả trong tự động hóa quy trình, giảm tải công việc hành chính, nâng cao năng lực điều hành và tăng cường tính minh bạch trong lưu trữ – xử lý công văn tại cấp cơ sở.
WoGo: Development of a Local Skilled Worker Search and Booking Application
The growing demand for convenient and reliable home services has motivated the development of WoGo, a mobile and web application that connects customers with technicians quickly, transparently, and securely. The system aims to address the limitations of traditional service booking methods, such as difficulties in finding suitable technicians, lack of trans- parency in pricing and quality, and challenges in tracking service progress in real time. WoGo is developed based on a robust client- server architecture, using React Native for the mobile application, Next.js for the web interface, and Spring Boot for the backend server. Data is managed with MySQL, enhanced by Redis for caching and Amazon Web Services Simple Storage Service for multimedia storage to ensure high performance and scalability.
Building a Task-Oriented AI Assistant for a Smart Bus Booking System
Abstract - In the context of robust digital transformation, Vietnam's passenger transport industry faces an urgent need to modernize processes and enhance customer experience. Traditional booking methods, such as telephone calls or in-person counter purchases, are revealing numerous limitations: they are time-consuming, lack price transparency, and involve manual ticketing processes prone to errors. This paper proposes the development of a multi-platform (Web and Mobile) smart bus booking system to address these challenges. The system is built upon a modern microservice architecture. Specifically, the backend services are developed using Node.js, while the frontend layer utilizes ReactJS for the Web platform and React Native for Mobile. This architecture also integrates Redis as a solution for data caching and session management, helping to reduce the query load on the primary database. The system's core innovation is the integration of an AI Assistant powered by the Gemini model, applying a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. Instead of providing generic responses, this AI Assistant is capable of understanding natural language and directly querying internal microservices (such as the Trip & Schedule Service and Promotion Service). This allows it to provide accurate information and automate the booking process, thereby minimizing time and enhancing user satisfaction.
SMARTDENTALCARE – SMART DENTAL HEALTHCARE - DEVELOPING AN INTELLIGENT ORAL HEALTHCARE SYSTEM
Nhu cầu dịch vụ nha khoa hiệu quả tại các khu vực đô thị đặt ra yêu cầu về những hệ thống quản lý thông minh, mở rộng linh hoạt và bảo mật cao. Nghiên cứu này giới thiệu SmartDentalCare, nền tảng quản lý phòng khám nha khoa được xây dựng bằng NestJS cho lớp dịch vụ, Next.js cho giao diện web/PWA và MongoDB làm cơ sở dữ liệu hướng tài liệu. Hệ thống tổ chức các nghiệp vụ nha khoa thành các dịch vụ mô-đun triển khai độc lập—gồm Bệnh nhân, Lịch hẹn, Điều trị, Hồ sơ nha khoa, Nhắc nhở, Doanh thu/Báo cáo và Xác thực—và vận hành phía sau kiến trúc API Gateway. Các đóng góp chính gồm: (1) kiến trúc vi dịch vụ mô-đun với routing tập trung, RBAC và nhật ký kiểm toán; (2) mô hình dữ liệu MongoDB dành cho hồ sơ nha khoa theo thời gian, hỗ trợ chỉ mục chuyên biệt, mã hóa cấp trường và tách dữ liệu hình ảnh sang kho lưu trữ đối tượng; (3) bộ máy lịch hẹn theo chính sách với phát hiện xung đột, khoảng đệm vô trùng, ưu tiên tái khám và nhắc hẹn tự động; (4) hạ tầng thông báo thời gian thực dựa trên WebSocket/SSE để đồng bộ thông tin giữa người dùng và dịch vụ; và (5) quy trình triển khai container hóa bằng Docker/Docker Compose với khả năng sao lưu, nhân bản và mở rộng ngang. Hệ thống hướng tới nền tảng web thông qua PWA và có sẵn cấu trúc cho việc mở rộng sang ứng dụng di động trong tương lai. Thiết kế mô-đun và đóng gói giúp tối ưu khả chuyển, dễ bảo trì và mở rộng độc lập các dịch vụ có tải cao.
Designing a Webhook Architecture for an AI Virtual Assistant to Query Real-time Warehouse Data on a Node.js Platform
Effective supply chain management requires transparency and rapid decision-making capabilities within the warehouse. This study presents the development of a multi-platform smart warehouse management system (web and mobile application) and the integration of an AI Virtual Assistant to optimize warehouse processes. The system is built on a secure architecture where a Node.js backend acts as a coordinator, processing complex operational data. The AI Virtual Assistant (utilizing Google Dialogflow CX) acts as the intelligent core, enabling users to make fast decisions by providing instant action recommendations based on real-time data querying. The integrated virtual assistant allows users to query information using natural language and receive continuous support in all warehouse management activities. Users can access and manage the warehouse from anywhere via the web interface or mobile application, which helps minimize errors, enhance productivity, and increase flexibility. The research focuses on developing the analytical and intelligent communication capabilities of the AI Virtual Assistant, illustrating its potential to convert warehouse data into instant support for managers.
VOR - An Integrated Blockchain-AI System for Enhanced Traceability and Optimized Logistics in Fresh Meat Supply Chains
Chuỗi cung ứng thịt sạch hiện đại đòi hỏi các giải pháp mạnh mẽ về tính minh bạch, an toàn và hiệu quả. Bài báo này trình bày một hệ thống tích hợp Blockchain-AI được thiết kế để giải quyết những thách thức quan trọng này thông qua việc nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc và tối ưu hóa logistics. Tận dụng Hyperledger Fabric, hệ thống thiết lập một sổ cái on-chain bất biến để theo dõi tài sản toàn diện từ trang trại đến nhà bán lẻ, với các bằng chứng kỹ thuật số như ảnh chụp xác nhận lấy hàng được neo vào bằng giá trị băm để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Bổ trợ cho nền tảng tin cậy này là một tác nhân AI off-chain giúp tự động hóa việc điều phối logistics bằng cách ghép nối thông minh giữa nguồn cung (Yêu cầu Xuất hàng) và nhu cầu (Yêu cầu Nhập hàng). Sử dụng Google OR-Tools, tác nhân này giải quyết Bài toán Định tuyến Xe (VRP) để tạo ra các gói thầu vận chuyển tối ưu qua nhiều điểm dừng cho tài xế, có xem xét đến các ràng buộc như tải trọng và loại xe. Hơn nữa, hệ thống còn tích hợp một Chatbot tương tác, cung cấp cho cả nhân viên và người tiêu dùng một giao diện thân thiện để truy vấn dữ liệu truy xuất nguồn gốc và nhận hỗ trợ vận hành theo thời gian thực. Sự cộng hưởng giữa tính minh bạch của Blockchain, khả năng tối ưu hóa của AI, và tính tiện dụng của Chatbot tạo ra một nền tảng toàn diện không chỉ xây dựng niềm tin của người tiêu dùng mà còn cải thiện đáng kể quyền tự chủ trong vận hành và hiệu quả của toàn bộ chuỗi cung ứng.
StudyHub - Hệ thống học tiếng Anh thông minh với AI cá nhân hóa lộ trình và cấp chứng chỉ học tập xác thực bằng Blockchain
Trong bối cảnh toàn cầu hóa, nhu cầu học tiếng Anh tại Việt Nam đang tăng vọt, đòi hỏi các giải pháp giáo dục trực tuyến không chỉ hiệu quả mà còn phải linh hoạt. Tuy nhiên, các hệ thống học tập truyền thống thường thiếu khả năng cá nhân hóa chúng tôi giới thiệu StudyHub – một hệ thống học tiếng Anh thông minh, giải quyết đồng thời hai thách thức lớn: cá nhân hóa lộ trình học và xác thực chứng chỉ. StudyHub tận dụng sức mạnh của AI, cụ thể là thông qua Gemini API, để phân tích chính xác năng lực, điểm yếu và mục tiêu của từng người học. Dựa trên dữ liệu đó, hệ thống tự động thiết kế một lộ trình học tập độc nhất, tập trung vào việc cải thiện các kỹ năng còn yếu, giúp tối ưu hóa thời gian và hiệu quả học tập. Điểm đột phá thứ hai là việc ứng dụng công nghệ Blockchain và hợp đồng thông minh để cấp phát chứng chỉ học tập. Khi hoàn thành khóa học, chứng chỉ của người học được mã hóa và ghi lại trên sổ cái Blockchain, đảm bảo tính bất biến, minh bạch và loại bỏ hoàn toàn nguy cơ giả mạo. Hệ thống được phát triển trên nền tảng công nghệ hiện đại, kết hợp Gemini API cho trí tuệ nhân tạo, ReactJS và React Native cho giao diện người dùng, và tích hợp nền tảng Blockchain cho việc cấp phát chứng chỉ. Kết quả là một giải pháp giáo dục toàn diện, không chỉ mang đến trải nghiệm học tập siêu cá nhân hóa mà còn đảm bảo giá trị và tính xác thực tuyệt đối cho thành quả của người học, tạo dựng niềm tin cho các tổ chức và nhà tuyển dụng.
Hệ thống quản lý giáo dục tiếng Anh cho trẻ em Edutlingua – Interactive and Personalized English Teaching Platform for Children
Edutlingua là một nền tảng giảng dạy tiếng Anh tương tác và cá nhân hóa trên nền tảng web, được xây dựng nhằm phục vụ học sinh tiểu học và trung học cơ sở (THCS). Mục tiêu chính của hệ thống là giải quyết vấn đề thiếu tính liên kết, thiếu tương tác và không đủ khả năng thu hút trẻ em tập trung vào việc học trong các ứng dụng tiếng Anh hiện hành. Dưới đây là tóm tắt các điểm cốt lõi của Edutlingua dựa trên các nguồn đã cung cấp: 1. Giá trị cốt lõi và Tính năng chính • Tính Tương tác và Cá nhân hóa: Hệ thống được thiết kế để khơi dậy sự hứng thú của trẻ em thông qua các nội dung tương tác liên tục và hệ thống học ôn hiệu quả. Việc áp dụng Trò chơi hóa (Gamification) và các hoạt động đa dạng giúp duy trì sự hứng thú của học sinh • Tích hợp AI: Điểm mạnh mẽ của Edutlingua là việc tích hợp công nghệ AI để phân tích và đưa ra kết quả, cùng với lời khuyên phát triển cho trẻ. Cách tiếp cận tích hợp này giúp tối ưu hóa quá trình học tập. • Luyện nói với AI (AI-Speaking): Đây là tính năng cốt lõi cho phép học sinh thực hành nói và nhận phản hồi tức thì về phát âm. Quá trình luyện tập diễn ra theo mô hình tương tác ba giai đoạn: chuẩn bị nội dung, luyện tập chính (vòng lặp nói → hệ thống nghe → AI phản hồi/chấm điểm), và lưu trữ kết quả vào hồ sơ cá nhân. Phản hồi thực tế cho thấy tính năng này giúp tăng cường tương tác, giảm áp lực tâm lý và nâng cao sự tự tin trong giao tiếp.
Xây dựng hệ thống điều khiển không chạm bằng cử chỉ tay dựa trên thị giác máy tính
Trong môi trường làm việc và học tập hiện đại, hoạt động thuyết trình giữ vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, doanh nghiệp, hội thảo và đào tạo. Theo cách truyền thống, người thuyết trình cần phải phụ thuộc vào các thiết bị điều khiển như chuột, bàn phím hoặc bút laser để điều hướng qua các trang trình chiếu và truyền đạt thông tin. Mặc dù đáp ứng được các nhu cầu cơ bản, những thiết bị này vẫn bộc lộ hạn chế về tính di động, tính liên tục và sự phụ thuộc vào thời lượng pin của thiết bị. Để giải quyết những vấn đề trên, các hệ thống thuyết trình điều khiển bằng cử chỉ tay nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn nhờ vào khả năng tương tác trực quan, tự nhiên và hấp dẫn. Bài báo này đề xuất một hệ thống điều khiển trình chiếu Microsoft PowerPoint dựa trên nhận diện cử chỉ tay sử dụng kỹ thuật thị giác máy tính. Cụ thể, hệ thống sử dụng camera tích hợp của máy tính cùng với các thư viện OpenCV cho việc thu nhận và tiền xử lý khung ảnh, framework MediaPipe trích xuất điểm mốc của bàn tay, từ đó ánh xạ thành lệnh điều khiển. Kết quả thực nghiệm bước đầu cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, đáp ứng được tính thời gian thực và góp phần nâng cao trải nghiệm của người nói lẫn người nghe thông qua tương tác người-máy tự nhiên, không chạm.
BUILDING AN E-COMMERCE WEBSITE FOR SMART HOME DEVICES
Abstract: Smart home devices is not only a symbol of modern living but also a fast-growing high-tech industry driven by automation and innovation. In today’s dynamic and competitive smart home market, building an e-commerce website for smart home devices business has become more essential than ever. In Vietnam, the trend of smart living and online shopping is becoming increasingly popular, transforming consumer habits, improving quality of life, and contributing to the growth of the digital economy. For businesses, having a website not only connects them directly with customers but also serves as an effective platform for brand promotion and showcasing advanced technology products in a visually engaging way. This paper represents an important step toward developing an efficient online business model. The website is designed to provide a modern, convenient, and optimized shopping experience for users while helping businesses intelligently manage products, orders, customers, and data. Keywords: Java Spring Boot, SQL Server, Thymeleaf, Smart Home.
Xây dựng mô hình chấm công nhận diện khuôn mặt và giám sát nhân sự thời gian thực
Bài báo trình bày xu hướng tự động hóa trong thời đại công nghiệp 4.0 nhằm đơn giản hóa quy trình và giảm rủi ro do con người. Đề tài xây dựng hệ thống chấm công và giám sát nhân sự thời gian thực bằng nhận diện khuôn mặt. Hệ thống IoT xử lý hình ảnh từ camera IP chuẩn ONVIF/RTSP, tăng tốc bằng CUDA và TensorRT, kết hợp YOLO và ByteTrack để theo dõi. Nhận diện khuôn mặt sử dụng ArcFace cùng cơ sở dữ liệu vector Qdrant, kết quả lưu trữ trên Firebase RTDB và Storage. Phần Web quản lý nhân sự, camera, zone làm việc được phát triển bằng Node.js, React, Konva.js và face-api.js, đảm bảo cập nhật realtime.
Ứng dụng WebGIS trong giám sát cánh đồng lúa theo thời gian thực
Các hoạt động nông nghiệp ngày càng đòi hỏi khả năng giám sát và phân tích dữ liệu không gian nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu tác động môi trường. Nghiên cứu này trình bày việc thiết kế và triển khai hệ thống Web-GIS để thu thập, lưu trữ, hiển thị và phân tích dữ liệu cảm biến không gian theo thời gian thực. Hệ thống được xây dựng trên nền tảng Amazon Web Services Cloud (AWS Cloud), sử dụng Next.js cho giao diện người dùng, Django cho dịch vụ backend, PostgreSQL/PostGIS cho quản lý dữ liệu không gian, và Leaflet để trực quan hóa bản đồ. Dữ liệu cảm biến IoT được thu thập từ các ruộng canh tác, bao gồm các chỉ số môi trường, hình ảnh lá lúa để phân tích bệnh và thông tin vị trí. Mô hình phân tích được tích hợp nhằm đánh giá tình trạng bệnh của ruộng dựa trên 100 lần phân tích; nếu tỷ lệ phát hiện ra bệnh cao hơn 50%, hệ thống sẽ gửi cảnh báo đến người dùng và hiển thị trên bản đồ. Ngoài ra, hệ thống còn cung cấp phân tích thống kê thời gian thực và chatbot hỗ trợ đề xuất kế hoạch chăm sóc. Kết quả cho thấy nền tảng đạt hiệu năng cao, độ ổn định tốt và khả năng mở rộng linh hoạt, góp phần nâng cao quản lý nông nghiệp thông minh.
Thợ ơi – Nền tảng kết nối thợ và khách hàng dựa trên công nghệ web thời gian thực
Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ số đã làm thay đổi cách con người tìm kiếm và sử dụng dịch vụ trong đời sống hằng ngày. Tuy nhiên, trong các lĩnh vực như xây dựng, sửa chữa điện nước, vệ sinh hay lắp đặt, việc kết nối giữa thợ và khách hàng vẫn chưa được số hóa hiệu quả, còn phụ thuộc nhiều vào các kênh truyền thống, thiếu minh bạch và khó kiểm chứng chất lượng. Từ thực tế đó, nhóm chúng em phát triển “Thợ Ơi” – Nền tảng kết nối thợ và khách hàng đa lĩnh vực, nhằm mang đến một hệ sinh thái số hóa toàn diện giúp việc tìm kiếm, thuê dịch vụ và quản lý công việc trở nên nhanh chóng, minh bạch và tiện lợi hơn. Ứng dụng đóng vai trò như cầu nối trung gian, đưa người có nhu cầu thuê dịch vụ đến gần hơn với những người thợ có tay nghề, giúp hai bên dễ dàng gặp nhau trên cùng một nền tảng tin cậy. “Thợ Ơi” không chỉ là một công cụ hỗ trợ tìm việc hay tuyển dụng dịch vụ, mà là một nền tảng kết nối con người thông qua công nghệ, góp phần số hóa thị trường dịch vụ lao động, nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo nên môi trường giao dịch hiệu quả, minh bạch và đáng tin cậy cho cả thợ và khách hàng. Hệ thống được xây dựng dưới dạng web app, tích hợp nhiều tính năng hiện đại như: đăng tin tìm việc hoặc thuê thợ, hiển thị công việc trên bản đồ, gợi ý thông minh dựa trên hồ sơ người dùng, đánh giá – phản hồi sau mỗi giao dịch, lưu trữ hợp đồng điện tử, cùng các tiện ích như chat, gọi thoại/video, livestream, thông báo thời gian thực và chatbot AI hỗ trợ tư vấn tự động.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ BẰNG CÔNG NGHỆ J2EE
Trong bối cảnh chuyển đổi số và Cách mạng công nghiệp 4.0, thương mại điện tử trở thành một thành phần quan trọng trong đời sống hiện đại. Nghiên cứu này trình bày quá trình xây dựng hệ thống E-Commerce dựa trên Java Spring Boot, kết hợp Thymeleaf cho giao diện, MySQL cho quản lý dữ liệu, Spring Security cho bảo mật và RESTful API cùng Hibernate để tối ưu xử lý. Hệ thống được thiết kế theo mô hình MVC, bao gồm lớp Model quản lý dữ liệu, View hiển thị giao diện và Controller xử lý luồng yêu cầu. Ứng dụng cung cấp các chức năng cốt lõi như quản lý sản phẩm, giỏ hàng, đơn hàng, khuyến mãi, thanh toán trực tuyến và xác thực người dùng. Kết quả triển khai cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, bảo mật và dễ dàng mở rộng theo nhu cầu thực tế.
Hệ thống IoT-Hỗ trợ thị giác cho người khiếm thị dựa trên AI và Raspberry Pi
Ngày nay, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và IoT (Internet of Things) đã tạo ra nhiều ứng dụng hỗ trợ đời sống, đặc biệt là các giải pháp hỗ trợ người khuyết tật.Bài báo này trình bày thiết kế và triển khai một thiết bị IoT hỗ trợ người khiếm thị chạy tại biên (edge) trên nền tảng Raspberry Pi 4. Hệ thống tích hợp nhiều chức năng: kích hoạt bằng hotword và nhận lệnh giọng nói, nhận diện khuôn mặt, nhận diện vật thể, nhận diện và tính tổng tiền polymer Việt Nam, quét văn bản (OCR) và phản hồi bằng âm thanh. Thiết bị giao tiếp qua micro, camera, loa và nút nhấn vật lý; phần mềm viết bằng Python, tối ưu cho phần cứng nhỏ gọn. Các cơ chế đồng bộ tài nguyên (khóa camera), quản lý nút (hàng đợi sự kiện, nhấn giữ để dừng), và dọn GUI an toàn giúp vận hành ổn định, độ trễ thấp. Kết quả thử nghiệm cho thấy thời gian phản hồi đầu – cuối trung bình dưới 1,5 s cho các tác vụ camera (ngoại trừ OCR) với độ chính xác cao, đáp ứng nhu cầu sử dụng của người dùng.
IoT-Based Rice Leaf Disease Detection and Automated Treatment System Using Edge AI
This paper presents an IoT-based system for automated rice leaf disease detection and treatment using edge AI. The system employs a three-tier architecture: (1) distributed sensors and actuators on Arduino and ESP32 microcontrollers, (2) NVIDIA Jetson Nano for real-time AI inference and control logic, and (3) Flask web interface with Firebase cloud synchronization. The TensorRT-optimized deep learning model achieves 35.76 ms inference latency (27.96 FPS) enabling real-time video processing. Six environmental sensors (temperature, humidity, soil moisture, light, wind, pH) provide context for intelligent treatment decisions. Disease-specific pesticide delivery operates through dual pumps controlled via ESP32 with HTTP communication. The system demonstrates 96% correct pump selection and maintains operational autonomy during network outages with automatic cloud synchronization upon restoration. Laboratory validation over 72 hours confirmed reliable environmental monitoring, sub-second treatment response, and stable inference performance. The edge-first architecture eliminates cloud dependencies while enabling remote monitoring, addressing critical gaps in precision agriculture for resource-constrained rural environments. Future work requires field trials, mobile platform integration, and economic viability studies for smallholder farmer adoption.
HỆ THỐNG BÁN HÀNG TÍCH HỢP TÌM KIẾM SẢN PHẨM BẰNG HÌNH ẢNH HOẶC CHÚ THÍCH
Trong thời đại chuyển đổi số hiện nay, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực bán hàng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả quản lý và trải nghiệm người dùng. Đề tài “Hệ thống bán hàng tích hợp tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh hoặc chú thích” được thực hiện nhằm xây dựng một nền tảng hỗ trợ tìm kiếm sản phẩm thông minh, cho phép người dùng tra cứu sản phẩm thông qua ảnh chụp, mô tả văn bản, hoặc kết hợp cả hai phương thức. Hệ thống được thiết kế dựa trên sự kết hợp giữa AI thị giác – ngôn ngữ (Vision–Language AI) và cơ sở dữ liệu vector hiệu năng cao. Cụ thể, mô hình Qwen-VL được sử dụng để tự động sinh chú thích (caption) cho hình ảnh sản phẩm, giúp tăng tính ngữ nghĩa của dữ liệu. Mạng ResNet-101 đảm nhận nhiệm vụ trích xuất đặc trưng hình ảnh, trong khi CLIP được sử dụng để ánh xạ cả hình ảnh và văn bản vào cùng không gian vector, cho phép đo lường độ tương đồng ngữ nghĩa giữa truy vấn và sản phẩm. Cuối cùng, FAISS (Facebook AI Similarity Search) được triển khai để tìm kiếm và truy xuất sản phẩm tương tự với tốc độ cao và độ chính xác cao. Hệ thống hỗ trợ các hình thức tìm kiếm đa dạng như tìm kiếm theo hình ảnh (Image-to-Image), tìm kiếm theo mô tả văn bản (Text-to-Image) và tìm kiếm kết hợp (Multimodal Search). Các chỉ số như Precision, Recall, F1-score, Mean Average Preci-sion (mAP) và Mean Reciprocal Rank (MRR) được sử dụng để đánh giá hiệu quả truy xuất. Kết quả mong đợi của đề tài là một hệ thống bán hàng thông minh, chính xác và linh hoạt, giúp người dùng tìm kiếm và gợi ý sản phẩm nhanh chóng, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp trong việc quản lý dữ liệu sản phẩm và nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng. Giải pháp này không chỉ mang ý nghĩa khoa học trong việc ứng dụng các mô hình học sâu đa phương thức mà còn có giá trị thực tiễn cao, phù hợp với điều kiện triển khai thực tế tại Việt Nam.
Adaptive NPC Behavior with Reinforcement Learning in 2D Game
Trong bài báo này chúng tôi áp dụng thuật toán Proximal Policy Optimization (PPO) trong việc huấn luyện nhân vật trong trò chơi (Non-Player Characters- NPC) có khả năng thích ứng nhập vai 2D (2D RPG). Mô hình dựa trên quá trình quyết định Markov (MDP), tối ưu chính sách hành động thông qua PPO và điều chỉnh hàm thưởng (reward shaping) nhằm nâng cao khả năng học và tính ổn định trong môi trường có phản hồi khan hiếm, trong đó hành động và trạng thái của NPC phản ánh các yếu tố sinh tồn như thức ăn, nước uống, giấc ngủ và căng thẳng. Để tăng tính tự nhiên trong hành vi của NPC, chúng tôi kết hợp thêm kỹ thuật Behavior Cloning (BC) — cho phép mô hình học theo dữ liệu hành vi của con người trước khi tiếp tục quá trình huấn luyện bằng PPO. Thực nghiệm cho thấy NPC học được hành vi chiến lược, nâng tỷ lệ thành công lên khoảng 75% so với hành vi ngẫu nhiên, đồng thời duy trì sự ổn định trong huấn luyện nhờ cơ chế clipping của PPO và sự fine-tune theo BC. Kết quả này làm cơ sở cho hướng phát triển AI game thích ứng và mở rộng sang môi trường đa tác tử (multi-agent).
Hệ thống phân tích sentiment từ website tin tức và chat bot hỗ trợ người dùng
Bài báo đề xuất một hệ thống nền tảng website tự động phân loại cảm xúc tin tức và hỗ trợ tương tác qua chatbot. Hệ thống sử dụng các mô hình AI tiên tiến để phân loại các bài báo thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt ý kiến dư luận. Bên cạnh đó, chatbot tích hợp đa kênh hỗ trợ tương tác và truy xuất thông tin theo thời gian thực, nâng cao trải nghiệm và khả năng tiếp cận của người dùng. Kết quả đánh giá thực nghiệm cho thấy mô hình phân loại cảm xúc đạt độ chính xác cao, trong khi chatbot cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua phản hồi kịp thời và phù hợp. Hệ thống đề xuất cung cấp một giải pháp toàn diện cho việc tiếp cận tin tức thông minh, kết hợp phân tích cảm xúc với hỗ trợ tương tác trực tiếp.
Đánh giá hiệu năng các mô hình OCR học sâu cho hệ thống thu phí không dừng tại Việt Nam
Nghiên cứu này đánh giá hiệu năng của các mô hình nhận dạng ký tự quang học (OCR) học sâu trong bài toán nhận dạng biển số xe (LPR) phục vụ hệ thống thu phí không dừng tại Việt Nam. Các mô hình được khảo sát gồm EasyOCR, PaddleOCRv5, YOLOv8-OCR và YOLOv11-OCR. Tập dữ liệu thử nghiệm gồm các ảnh biển số xe Việt Nam được thu thập trong nhiều điều kiện ánh sáng và góc nhìn khác nhau. Các chỉ số đánh giá bao gồm Precision, Recall, F1-Score và License Plate Recognition Accuracy (LPRA). Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình OCR tổng quát như EasyOCR và PaddleOCRv5 đạt độ chính xác thấp (LPRA lần lượt là 16.85% và 64.63% ), trong khi các mô hình chuyên biệt dựa trên YOLO đạt kết quả vượt trội: YOLOv11-OCR đạt LPRA 99.26% và YOLOv8-OCR đạt tốc độ 191.29 FPS. Kết quả này khẳng định tính khả thi của các mô hình OCR học sâu chuyên biệt trong triển khai thực tế hệ thống thu phí tự động tại Việt Nam.
Chiến Lược Tổng Hợp Đa Khung Hình NhằmTăng Độ Chính Xác Nhận Dạng Biển Số Xe Trong Điều Kiện Ánh Sáng Phức Tạp
Trong các hệ thống giao thông thông minh, đặc biệt là thu phí không dừng (ETC), việc nhận dạng biển số xe chính xác trong điều kiện môi trường phức tạp như chói sáng, ngược sáng, góc nghiêng hoặc rung hình vẫn là một thách thức lớn. Các hệ thống LPR hiện tại chủ yếu dựa trên xử lý đơn khung hình, khiến kết quả dễ bị nhiễu tạm thời và tạo ra tỷ lệ lỗi cao khi triển khai thực tế. Bài báo này đề xuất AWCV (Alignment-based Weighted Character Voting), một chiến lược tổng hợp đa khung hình dựa trên căn chỉnh chuỗi ký tự và bỏ phiếu có trọng số theo độ tin cậy nhằm tăng độ chính xác và ổn định của LPR. Phương pháp được tích hợp vào pipeline gồm YOLOv11 cho phát hiện và YOLOv11-OCR cho nhận dạng ký tự, tận dụng tính dư thừa tạm thời giữa các khung hình mà không cần thay đổi kiến trúc mô hình gốc. Thử nghiệm trên 4 video (60 fps) trong điều kiện ánh sáng phức tạp cho thấy AWCV với 5 khung hình nâng độ chính xác từ 98.93% lên 99.76%, tương đương giảm 77% lỗi hệ thống. Phân tích trade-off cho thấy N = 5 là cấu hình tối ưu, đảm bảo hiệu năng thời gian thực (~44 FPS). Kết quả khẳng định tính hiệu quả của hướng tiếp cận đa khung hình trong LPR và khả năng ứng dụng trong hệ thống giám sát giao thông thực tế.
Explainable Artificial Intelligence Academic Advisor for Early Academic Risk Prediction and Personalized Intervention in Higher Education
Abstract — University freshmen often face academic difficulties that may lead to course failure or dropout. This paper introduces the Artificial Intelligence Academic Advisor, an explainable machine-learning framework that combines supervised classifiers with model-agnostic interpretability to forecast early learning risk and provide individualized intervention suggestions. Using a domain-informed simulated dataset of 500 student records, we train and compare logistic regression and random forest classifiers, evaluate them with stratified five-fold cross-validation and an independent hold-out test set, and quantify uncertainty via bootstrap confidence intervals. Explanations are produced with Shapley-value attribution to identify cohort-level and case-level risk drivers. The random forest attains the best performance (cross-validated accuracy 0.92 ± 0.03; mean area under the receiver-operating-characteristic curve 0.934 ± 0.02) while explanations consistently highlight cumulative grade point average, attendance rate, and prior failed courses as primary drivers. We discuss ethical safeguards, reproducibility, limitations of simulation-based evaluation, and pathways to pilot deployment as a business-to-business educational-technology service that augments human advisors in timely and equitable interventions. Index Terms — academic advising, early risk detection, explainable artificial intelligence, student retention.
Phương pháp tăng độ chính xác mạng Prototypical bằng Triplet Loss trong lĩnh vực y tế
Việc chẩn đoán các bệnh da liễu hiếm gặp từ ảnh lâm sàng là một thách thức lớn do số lượng mẫu gán nhãn ít và phân bố dữ liệu bất cân đối theo dạng phân phối lệch. Đây là bối cảnh điển hình của học ít mẫu, nơi mô hình phải khái quát từ rất ít ví dụ hỗ trợ. Các phương pháp phân loại truyền thống dễ bị thiên lệch lớp, dẫn đến không gian đặc trưng kém ổn định và khó nhận dạng chính xác các bệnh hiếm. Để cải thiện khả năng phân tách đặc trưng, chúng tôi bổ sung Triplet Loss vào hàm mất mát Cross-Entropy tiêu chuẩn nhằm thúc đẩy sự gần nhau giữa các mẫu cùng lớp và tăng khoảng cách với mẫu khác lớp, trong khi vẫn giữ nguyên cấu trúc bộ phân loại. Đồng thời, một số tinh chỉnh về kiến trúc backbone được áp dụng để ổn định quá trình học trong điều kiện ít dữ liệu. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc kết hợp hai hàm mất mát giúp giảm thiên lệch lớp và nâng cao hiệu suất nhận dạng ở các lớp hiếm. Hướng mở rộng trong tương lai bao gồm hard-negative mining và các kỹ thuật meta-regularization nhằm tăng khả năng khái quát trong môi trường lâm sàng.
WSUI: An Efficient Weighted Sequential Pattern Mining with Index-Based Structures and Frequency-Based Weighting
Sequential pattern mining discovers commonly found ordered patterns but has regarded all items as equals without considering the importance of each. Weighted sequential pattern mining (WSPM) overcomes such drawbacks by taking the importance of items into consideration with corresponding weights. However, currently available approaches are faced with high memory and computational cost problems. Motivated by this, we proposed WSUI, which successfully combines the memory-efficient pseudo-IDList structures with strict upper bounds and automatically frequency-based weight distribution. Our method guarantees pattern completeness by keeping track of all possible ends for i-extensions and taking advantage of pseudo-IDList in s-extensions. Experiments on three real-world datasets show that WSUI outperforms the state-ofthe-art EWSPM consistently. It provides substantial speed-up while keeping the exhaustive pattern discovery and competitive memory consumption.
Ứng dụng học sâu trong nhận diện bảng chữ cái ASL dựa trên cử chỉ tay theo thời gian thực
Trong bối cảnh các công nghệ hỗ trợ giao tiếp cho người khiếm thính ngày càng phát triển, bài toán nhận diện ngôn ngữ ký hiệu, đặc biệt là bảng chữ cái ASL, đóng vai trò nền tảng để xây dựng các hệ thống chuyển đổi cử chỉ tay sang văn bản một cách trực quan và dễ tiếp cận. Phần lớn các nghiên cứu trước đây tập trung vào phân loại ảnh tĩnh với các mô hình CNN hoặc kiến trúc thị giác truyền thống, trong khi việc đánh giá có hệ thống các mô hình học sâu hiện đại dưới điều kiện thời gian thực vẫn còn hạn chế. Trong nghiên cứu này, chúng tôi triển khai và so sánh hai hướng tiếp cận chính: (i) phân loại ảnh với CNN tùy chỉnh, EfficientNetB0, ResNet50V2, Vision Transformer và YOLO11m-classification; (ii) phát hiện đối tượng với các mô hình YOLO11m, YOLOv12x và RT-DETR, tất cả đều được huấn luyện trên cùng bộ dữ liệu ASL Alphabet kết hợp nhiều kỹ thuật tăng cường dữ liệu. Hiệu năng mô hình được đánh giá không chỉ qua các độ đo phân loại và phát hiện chuẩn hóa (Accuracy, Precision, Recall, F1, mAP) mà còn thông qua các chỉ số thời gian thực như FPS, Frame Accuracy và Temporal Stability trên tập video kiểm thử. Kết quả cho thấy các mô hình YOLO thế hệ mới đạt độ chính xác cao, tốc độ xử lý ổn định và cân bằng tốt giữa độ chính xác và hiệu năng, khẳng định tính khả thi khi ứng dụng vào các hệ thống hỗ trợ giao tiếp và học tập ngôn ngữ ký hiệu ASL trong thực tế.
RDFT-ProtoNet: Phân Loại Tổn Thương Da Ít Mẫu với Khai Thác Mẫu Khó và Tinh Chỉnh RDFT
Phân loại bệnh lý da từ ảnh y học là một bài toán thách thức trong bối cảnh học ít mẫu (few-shot learning) do sự đa dạng phức tạp của tổn thương. Mặc dù Mạng Prototypical (ProtoNet) là một phương pháp nền tảng phổ biến, khả năng tổng quát hóa của nó có thể được cải thiện. Trong nghiên cứu này, chúng tôi triển khai kiến trúc ProtoNet sử dụng backbone ResNet-50 tiêu chuẩn, được bổ sung một đầu chiếu (projection head) để nén đặc trưng xuống không gian 64 chiều và sử dụng tương đồng cosine (cosine logits) để phân loại. Để tăng cường tính tổng quát hóa, quá trình huấn luyện (meta-training) được thiết lập khó hơn so với đánh giá (5-lớp 5-mẫu) và áp dụng chiến lược khai thác tập khó (Hard-Episode Mining). Tại thời điểm đánh giá, chúng tôi áp dụng một chiến lược thích ứng nhanh có tên Rotational Division Fine-Tuning (RDFT), lấy cảm hứng từ các hướng tiếp cận meta-learning dựa trên tối ưu hóa. Thay vì sử dụng bộ mã hóa ở trạng thái cố định, RDFT thực hiện một vài bước tối ưu gradient nhanh, tinh chỉnh một bản sao của bộ mã hóa trên chính tập hỗ trợ của episode thử nghiệm. Quá trình thích ứng nhanh này cho phép mô hình tinh chỉnh các tham số để phù hợp với các đặc trưng cụ thể của tác vụ. Hiệu quả của phương pháp được đánh giá nghiêm ngặt trên bộ dữ liệu MILK10 các kịch bản 2-lớp với số lượng mẫu hỗ trợ đa dạng (1, 3 và 5-shot). Đặc biệt, đối với thiết lập 5-shot, chúng tôi sử dụng bộ các chỉ số AUG (bao gồm Balanced Accuracy, Macro F1, và Macro AUROC) để cung cấp một cái nhìn toàn diện về hiệu suất.
Phân loại bệnh lá cây trầu bà dựa trên mobileNetV2 với chiến lược học chuyển tiếp hai giai đoạn
Trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh, việc phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh lý trên lá cây có vai trò quan trọng trong việc duy trì chất lượng và năng suất cây trồng. Trong bài báo này trình bày một phương pháp nhận diện bệnh của lá cây trầu bà (Epipremnum aureum) dựa trên mô hình học sâu MobileNetV2 gọi là TS-MobilePDC (Two-Stage MobileNet for Pothos Disease Classification), một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) hiệu quả cao được thiết kế cho các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu Pothos Disease Dataset, bao gồm ba lớp: Healthy, Bacterial Wilt Disease và Manganese Toxicity. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác tổng thể 92.59%, với Precision, Recall và F1-score trung bình lần lượt là 0.94, 0.92 và 0.92, vượt trội hơn mô hình baseline EfficientNetB0 (75%) và các mô hình nặng như ResNet50 (88.36%). Mô hình có dung lượng nhỏ (≈8.6 MB), thời gian huấn luyện ngắn, và khả năng tổng quát hóa tốt, phù hợp cho các ứng dụng nhận diện hình ảnh thực vật trên thiết bị nhúng hoặc hệ thống giám sát tự động.
Một phương pháp nâng cao hiệu quả của mô hình dự đoán va chạm sử dụng học sâu
Trong bối cảnh môi trường giao thông đô thị ngày càng phức tạp, việc theo dõi đa đối tượng và dự đoán nguy cơ va chạm đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh và giám sát an toàn giao thông. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp nâng cao hiệu quả dự đoán va chạm dựa trên học sâu, kết hợp mô hình theo dõi đa đối tượng tiên tiến FineTrack với thuật toán phát hiện và bám đối tượng phổ biến YOLO. Phương pháp sử dụng kết quả theo dõi để tính toán thông tin vị trí, tốc độ và khoảng cách giữa các phương tiện, từ đó đánh giá nguy cơ va chạm trong thời gian thực. Các thí nghiệm được triển khai trên hai bộ dữ liệu tiêu chuẩn MOT20 và UA-DETRAC nhằm đánh giá toàn diện hiệu suất của hệ thống trong cả kịch bản theo dõi con người và phương tiện giao thông. Kết quả cho thấy mô hình FineTrack giúp giảm hiện tượng mất dấu và duy trì định danh ổn định hơn trong điều kiện che khuất, đồng thời nâng cao độ tin cậy của dự đoán va chạm. Nghiên cứu ứng dụng khả thi cho việc ứng dụng thị giác máy tính trong cảnh báo an toàn giao thông với độ chính xác ổn định và khả năng triển khai thực tế.
A Deep Learning-Based System for Detecting Inappropriate Language in Vietnamese Text
With the rapid growth of social media in Vietnam, detecting hate speech in Vietnamese text has become increasingly critical. This paper presents a comprehensive comparison of six deep learning architectures for Vietnamese hate speech detection, evaluated on a large-scale balanced dataset of 300,000 Vietnamese social media comments. We compare lightweight models (BiLSTM, BiGRU, with and without attention, and Pure Transformer) using frozen PhoBERT embeddings against a selectively fine-tuned PhoBERT model. Our fine-tuned PhoBERT achieves state-of-the-art performance with 92.82% F1-score and accuracy, outperforming the best lightweight baseline by 1.08 percentage points. Compared to prior work, our approach demonstrates substantial improvements of 30.12, 21.39, and 24.12 percentage points over ViHSD, VLSP 2019, and ViHateT5 respectively. These gains stem from three factors: (1) larger-scale balanced training data (300,000 samples), (2) Vietnamese-specific pre-training with syllable-level tokenization, and (3) selective fine-tuning of only the top 40% of PhoBERT's layers. We incorporate gradient-based interpretability to visualize token importance scores, enabling explainable predictions. Our analysis reveals that while fine-tuned PhoBERT achieves the highest accuracy, lightweight models offer competitive performance (91.74% F1-score) with significantly lower computational requirements. This work provides both state-of-the-art results and practical insights into accuracy-efficiency trade-offs for Vietnamese hate speech detection systems.
Application of Deep Learning Model for Extracting Citizen Identification Information Based on QR Code
Trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0, khi các chính phủ dần chuyển đổi các quy trình thủ công truyền thống sang tự động hóa, định danh số cá nhân đóng vai trò then chốt trong quản lý hành chính và nhiều dịch vụ khác. Ở Việt Nam, Căn cước công dân được trang bị QR code lưu trữ các thông tin cá nhân thiết yếu phục vụ cho việc xác thực. Tuy nhiên, việc trích xuất dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả từ mã này vẫn là một thách thức. Nghiên cứu này nhằm ứng dụng các mô hình học sâu (deep learning) để tự động trích xuất thông tin từ QR code in trên thẻ Căn cước công dân. Nghiên cứu giải quyết các vấn đề phổ biến như chất lượng hình ảnh khác nhau, nhiễu, hướng thẻ, và biến dạng hình dạng. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh với mô hình học sâu (OpenCV và YOLO) kết quả cho thấy tỉ lệ quét QR Code thành công cao hơn 80% so với quét trực tiếp khi chưa qua xử lý. Hệ thống được đề xuất có khả năng nâng cao chất lượng hình ảnh, phát hiện và hiệu chỉnh QR code, đồng thời cung cấp giao diện người dùng thân thiện, đảm bảo độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh, và bảo mật dữ liệu an toàn.
AI Virtual Keyboard Hệ Thống Bàn Phím Ảo Thông Minh Sử Dụng Nhận Diện Cử Chỉ Tay
Trong bối cảnh chuyển đổi số, phương thức nhập liệu qua bàn phím vật lý đang bộc lộ nhiều hạn chế, đặc biệt trong môi trường y tế, phòng thí nghiệm và ứng dụng AR/VR. Xu hướng tương tác không tiếp xúc (touchless interaction) ngày càng cấp thiết, tuy nhiên các nghiên cứu hiện tại về bàn phím ảo vẫn gặp thách thức về độ chính xác, độ trễ và khả năng triển khai thực tế. Nghiên cứu đề xuất hệ thống "AI Virtual Keyboard" sử dụng nhận diện cử chỉ tay thời gian thực qua webcam. Hệ thống gồm bốn thành phần: (1) Capture & Pre-processing với bộ lọc EMA (α=0.6) giảm nhiễu chuyển động, (2) Hand Tracker dùng MediaPipe Hands phát hiện 21 điểm đặc trưng, (3) Gesture Recognizer nhận diện "nhấn phím" qua khoảng cách Euclidean với ngưỡng 30 pixels, và (4) Input–Output Module với debouncing 200ms. Siêu tham số được tối ưu qua Grid Search với 4 người dùng, dựa trên cơ sở sinh lý học về finger tapping speed (120-180ms) và thực nghiệm thực tế. Kết quả thử nghiệm trên 2,847 ký tự cho thấy độ chính xác 97.1%, tốc độ 20.8 FPS, độ trễ 465.5ms và WPM 24 từ/phút. Phân tích 104 lỗi cho thấy 85% từ False Positive/Negative và nhầm phím lân cận, có thể cải thiện bằng adaptive threshold. Hệ thống ổn định trong ánh sáng phòng (Accuracy >90%) nhưng giảm hiệu năng khi điều kiện môi trường xấu.
Real-Time Detection of Construction Workers Without Safety Helmets Using the Enhanced YOLOv8s-AP Object Detection Model
Bài báo này trình bày nghiên cứu đánh giá và so sánh hiệu năng của chín mô hình phát hiện đối tượng hiện đại, bao gồm YOLOv8 (n, s, m), YOLO11 (n, s, m), RT-DETR, Faster R-CNN và mô hình đề xuất YOLOv8s-AP, trong bài toán phát hiện công nhân không đội mũ bảo hộ tại công trường. Bộ dữ liệu Hard Hat Detection với 5000 ảnh được sử dụng để huấn luyện và kiểm thử theo tỉ lệ 80/10/10. Mô hình YOLOv8s-AP được cải tiến bằng cách tích hợp hai module ASFF và PseudoDCN, giúp cải thiện khả năng hợp nhất đặc trưng và phát hiện đối tượng nhỏ. Kết quả thực nghiệm cho thấy YOLOv8s-AP đạt hiệu năng cao nhất với mAP@50 đạt 0.9778 và Recall đạt 0.9515, đồng thời duy trì tốc độ suy luận thấp, phù hợp cho các hệ thống giám sát thời gian thực tại công trường. Nghiên cứu này chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng các mô hình thị giác máy tính hiện đại vào bài toán an toàn lao động và mở ra nhiều hướng phát triển trong tương lai.
Phân loại và nhận dạng trái cây thật giả sử dụng học sâu
Sự gia tăng của trái cây giả(trái cây bị xử lý hóa chất) trên thị trường gây rủi ro cho sức khỏe người tiêu dùng và ảnh hưởng đến tính minh bạch của chuỗi cung ứng. Trước thực trạng đó, nghiên cứu này hướng đến xây dựng một hệ thống tự động phân biệt trái Real và Fake_Chemical dựa trên thị giác máy tính và học sâu. Chúng tôi xây dựng bộ dữ liệu chuyên dụng gồm 31.745 ảnh từ nhiều nguồn (benchmark, FruitIdian) và mở rộng bằng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu. Mô hình chính sử dụng ResNet-50 pretrained kết hợp transfer learning, áp dụng các phép biến đổi như RandomResizedCrop, ColorJitter và Flip, cùng chiến lược tối ưu hóa SGD/AdamW. Hệ thống được triển khai dưới dạng ứng dụng web cho phép người dùng tải ảnh và nhận dự đoán theo thời gian thực với độ trễ dưới 500 ms trên GPU. Kết quả thực nghiệm trên tập kiểm thử cho thấy mô hình đạt hiệu năng cao, chỉ còn khoảng 1.14% nhầm lẫn biên. Nghiên cứu đóng góp một bộ dữ liệu mới, một pipeline huấn luyện hiệu quả và một hệ thống triển khai thực tiễn, đồng thời đề xuất các hướng cải tiến giúp tăng tính khái quát và độ tin cậy cho ứng dụng thực tế.
Mô hình học chuyển giao sâu hai giai đoạn cho chẩn đoán và định vị vùng tổn thương phổi do COVID-19 từ ảnh X-quang ngực
Trong bối cảnh đại dịch COVID-19 gây áp lực lên hệ thống y tế toàn cầu, hình ảnh X-quang ngực (CXR) được xem là phương tiện sàng lọc nhanh, chi phí thấp và khả thi ngay tại tuyến cơ sở. Tuy nhiên, phần lớn nghiên cứu hiện nay chỉ tập trung vào phân loại COVID/Non-COVID hoặc tạo bản đồ nhiệt (heatmap) mang tính giải thích nhưng thiếu khả năng định vị chính xác vùng tổn thương. Bài báo này đề xuất một khung mô hình học chuyển giao hai giai đoạn nhằm nâng cao hiệu quả chẩn đoán và cung cấp thông tin định vị trực tiếp. Ở tầng thứ nhất, ba kiến trúc CNN gồm DenseNet-121, EfficientNetB0 và ResNet50 được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu COVID-19 Radiography Database; trong đó, DenseNet-121 đạt độ chính xác 99.0% và độ nhạy 96.4%. Ở tầng thứ hai, mô hình YOLOv12x được huấn luyện trên tập SIIM-FISABIO-RSNA, đạt mAP@0.5 khoảng 0.45. Kết quả cho thấy pipeline hai tầng không chỉ duy trì độ nhạy cao trong phân loại mà còn cung cấp khả năng định vị trực quan các vùng tổn thương phổi, góp phần hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đánh giá lâm sàng, đặc biệt trong các tình huống cần sàng lọc nhanh và số lượng dữ liệu hạn chế.
HUẤN LUYỆN CÁNH TAY ROBOT SỬ DỤNG HỌC TĂNG CƯỜNG SÂU
Việc điều khiển cánh tay robot thực hiện các tác vụ phức tạp như nâng và thao tác vật thể vẫn là một thách thức lớn trong lĩnh vực robotics, đặc biệt khi yêu cầu độ chính xác cao và khả năng thích ứng với môi trường động. Nghiên cứu này tập trung phát triển hệ thống huấn luyện cánh tay robot Franka kết hợp bàn tay Shadow Hand, ứng dụng thuật toán học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning) trên nền tảng Isaac Lab. Môi trường mô phỏng hoàn chỉnh được thiết kế với cấu hình robot Franka + Shadow Hand, triển khai thuật toán Continuous Soft Actor-Critic (CSAC) kết hợp Recurrent Hindsight Experience Replay (RHER). Hệ thống sử dụng mạng nơ-ron hồi tiếp SeqGRUNet để xử lý chuỗi quan sát và học đa mục tiêu trong thiết lập Goal-Conditioned Reinforcement Learning, kết hợp với Continuous Soft Actor–Critic và Relabeling HER để tối ưu hóa chính sách dưới các ràng buộc. Kết quả thực nghiệm chứng minh phương pháp đề xuất có khả năng học hiệu quả các chính sách điều khiển phức tạp, cho phép robot thực hiện tác vụ nâng vật thể với độ chính xác cao. Mô hình được huấn luyện trên GPU với 32 môi trường song song, batch size 512 và future probability 0.8 trong RHER.
Giải pháp điểm danh bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt ứng dụng tại phòng thực hành Khoa Công nghệ Thông tin
Việc điểm danh trong các lớp học và phòng thực hành hiện nay chủ yếu vẫn dựa trên phương pháp thủ công, gây tốn thời gian, dễ sai sót và khó kiểm soát khi số lượng sinh viên đông hoặc có nhiều ca học luân phiên. Nghiên cứu này đề xuất một hệ thống điểm danh tự động thời gian thực dựa trên công nghệ nhận dạng khuôn mặt, kết hợp YOLOv8 cho phát hiện khuôn mặt và FaceNet cho trích xuất đặc trưng nhận dạng. Mô hình YOLOv8n được fine-tune trên tập dữ liệu khuôn mặt để thích ứng điều kiện ánh sáng và bố cục đặc thù của phòng thực hành. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác 98.5% và tốc độ xử lý trung bình khoảng 25fps với webcam phổ thông. Đóng góp chính của nghiên cứu là xây dựng pipeline phát hiện–nhận dạng gọn nhẹ, tốc độ cao và dễ triển khai trong thực tế. Giải pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các cơ sở giáo dục và môi trường học tập thông minh.
ROAD CONDITION DETECTION - HỆ THỐNG PHÁT HIỆN Ổ GÀ ĐƯỜNG BỘ TỰ ĐỘNG
Ổ gà và các hư hỏng bề mặt đường khác gây ra mối đe dọa đáng kể đối với an toàn công cộng và đòi hỏi chi phí bảo trì lớn cho các cơ quan quản lý cơ sở hạ tầng. Các phương pháp phát hiện hiện tại thường dựa vào kiểm tra trực quan chủ quan hoặc thiết bị chuyên dụng đắt tiền, dẫn đến việc sửa chữa chậm trễ và ưu tiên thiếu chính xác. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất Hệ thống Phát hiện Ổ gà Tự động sử dụng các kỹ thuật Thị giác Máy tính (Computer Vision) và Học sâu (Deep Learning). Hệ thống được thiết kế để thu nhận hình ảnh đường bộ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm luồng video trực tiếp từ camera điện thoại thông minh hoặc ảnh chụp đã có sẵn do người dùng tải lên. Các hình ảnh này sau đó được xử lý bởi mô hình YOLOv8n, một mô hình nổi bật về phát hiện đối tượng theo thời gian thực. Mô hình này không chỉ phân loại và định vị chính xác các hư hỏng mà còn cung cấp hộp giới hạn (bounding box) chính xác cho từng ổ gà được xác định. Quan trọng hơn, hệ thống được thiết kế để thu thập và ghi lại địa chỉ địa lý chính xác và thời gian (timestamp) của mỗi hư hỏng được phát hiện, cho phép lập bản đồ và theo dõi theo thời gian thực để báo cáo ngay lập tức và đưa ra các hành động kịp thời. Kiến trúc hệ thống bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, suy luận mô hình hiệu quả và truyền dữ liệu liền mạch đến máy chủ đám mây để trực quan hóa, phân tích chi tiết và lập kế hoạch bảo trì chủ động. Giải pháp này cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả cao, theo thời gian thực và có khả năng mở rộng để giám sát liên tục tình trạng đường bộ, cho phép phản ứng nhanh chóng và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực.
PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH HỌC SÂU YOLOv8s
Phát hiện đối tượng là bài toán cốt lõi trong thị giác máy tính với ứng dụng rộng rãi trong giám sát an ninh, xe tự hành và hệ thống giao thông thông minh. YOLOv8s đã chứng minh hiệu quả trong cân bằng độ chính xác và tốc độ, nhưng vẫn gặp hạn chế với đối tượng nhỏ (< 32 × 32 pixels), bị che khuất (> 50%) và trong môi trường phức tạp. Nghiên cứu này đề xuất YOLOv8s-CBAM, tích hợp Convolutional Block Attention Module (CBAM) vào 7 vị trí chiến lược (3 trong backbone, 4 trong neck) kết hợp với Adaptive Augmentation Strategy (AAS) và Multi-Scale Training Protocol (MSTP). Thực nghiệm toàn diện trên MS COCO 2017 (118,287 ảnh huấn luyện, 5,000 ảnh validation, 80 lớp) cho thấy YOLOv8sCBAM đạt mAP@0.5 = 0.6389 (+5.65%), mAP@0.5:0.95 = 0.4628 (+5.91%) so với baseline, duy trì 210 FPS trên Tesla P100. Đặc biệt, mô hình cải thiện 19.9% với đối tượng nhỏ và 12.3% với đối tượng bị che khuất. Ablation study xác nhận CBAM đóng góp 3.25%, AAS thêm 1.35% và MSTP nâng tổng cộng lên 5.91%, chứng minh hiệu quả của từng thành phần trong kiến trúc đề xuất.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỂM DANH SINH VIÊN BẰNG THẺ SINH VIÊN
TÓM TẮT: Trong bối cảnh giáo dục đại học, quy trình điểm danh thủ công truyền thống đang bộc lộ nhiều hạn chế như tốn thời gian, thiếu chính xác và dễ gian lận. Nghiên cứu này nhằm mục đích thiết kế, xây dựng và phát triển một hệ thống điểm danh sinh viên tự động dựa trên thẻ sinh viên, kết hợp nền tảng web với mô hình thị giác máy tính YOLOv11s để nhận diện và xác thực. Phương pháp đề xuất bao gồm ba thành phần chính: (1) Giao diện Frontend (HTML/CSS/JS) cho phép giảng viên quản lý và theo dõi điểm danh qua webcam; (2) Backend (Python Flask) tích hợp mô hình YOLOv11s để phát hiện vùng mã vạch (barcode) trên thẻ sinh viên trong thời gian thực; (3) Thư viện pyzbar được sử dụng để giải mã mã số sinh viên từ vùng ảnh đã phát hiện và lưu kết quả vào cơ sở dữ liệu. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu thẻ sinh viên IUH cho thấy hệ thống đạt độ chính xác nhận diện trung bình 96% và thời gian xử lý nhanh chóng, đáp ứng yêu cầu điểm danh trong môi trường lớp học thực tế. Nghiên cứu này cung cấp một giải pháp điểm danh hiệu quả, chi phí thấp, tận dụng webcam và thẻ sinh viên có sẵn, có khả năng ứng dụng thực tiễn cao tại Đại học Công nghiệp TP.HCM và các cơ sở giáo dục khác.
PHÁT HIỆN COVID-19 BẰNG THUẬT TOÁN HỌC SÂU TRÊN HÌNH ẢNH X-QUANG NGỰC
Nghiên cứu này trình bày một hệ thống phân loại học sâu tự động để chẩn đoán COVID-19, Viêm phổi (PNEUMONIA) và trạng thái Khỏe mạnh (NORMAL) từ ảnh X-quang ngực (CXR). Chúng tôi kết hợp hai bộ dữ liệu mở (chest-xray-pneumonia và covidx-cxr2). Tập dữ liệu gốc gồm 22.205 ảnh (17.764 huấn luyện, 2.220 kiểm thử) cho bài toán phân loại ba lớp. Sau khi tiền xử lý và tăng cường dữ liệu, tập dữ liệu thực tế được sử dụng cho huấn luyện và đánh giá gồm khoảng 82.200 ảnh (65.760 huấn luyện, 8.220 kiểm thử, 8.220 xác thực). Các ảnh đầu vào được xử lý bằng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, bao gồm lật ngang, điều chỉnh độ sáng (brightness range) và xoay ảnh (rotation range). Chúng tôi đánh giá hiệu suất của hai kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) nổi tiếng là GoogLeNet và DenseNet121. GoogLeNet, sử dụng đầu ra chính (output3), đạt độ chính xác trên tập kiểm thử là 90,69% với tổn thất (Loss) là 0,2598. Mô hình DenseNet121 chứng minh khả năng vượt trội, đạt độ chính xác 93,58% với Loss là 0,1782 và thực hiện 7.678 dự đoán đúng trong số 8.220 mẫu kiểm thử. Kết quả này xác nhận DenseNet121 là mô hình tối ưu và đáng tin cậy cho phân loại ba lớp nhanh chóng và chính xác.
Nghiên cứu và ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt 3D trong hệ thống điểm danh sinh viên
Nghiên cứu đề xuất một mô hình nhận diện khuôn mặt 3D đa nhánh ứng dụng trong hệ thống điểm danh sinh viên tự động. Mô hình kết hợp các dạng dữ liệu ảnh RGB, bản đồ chiều sâu, bản đồ pháp tuyến và lưới hình học 3D, được xử lý lần lượt bằng ResNet-50, ResNet-18 và DGCNN (EdgeConv). Các đặc trưng đầu ra được ghép nối và giảm chiều bằng PCA để tạo vector embedding 512 chiều, sau đó huấn luyện với ArcFace Loss nhằm tăng khả năng phân biệt danh tính, đồng thời tích hợp nhánh phát hiện giả mạo (Spoof Head) để nhận diện ảnh hoặc video deepfake. Dữ liệu huấn luyện được chuyển đổi sang dạng 3D từ bộ 300W_LP và FaceForensics++ bằng công cụ DECA. Kết quả thử nghiệm sơ bộ cho thấy mô hình đạt độ chính xác 93,78% và hiệu quả phát hiện giả mạo trên 95%, hoạt động ổn định trong điều kiện ánh sáng và góc chụp đa dạng. Giải pháp được đề xuất góp phần xây dựng hệ thống điểm danh tự động thông minh, an toàn và hiệu quả, mở ra hướng ứng dụng tiềm năng của công nghệ nhận diện khuôn mặt 3D trong giáo dục hiện đại.
Hệ thống Phân Tích Cảm Xúc Tin Nhắn Khách Hàng để Tự Động Ưu Tiên Xử Lý Khiếu Nại
Trong bối cảnh các doanh nghiệp phải xử lý khối lượng lớn tin nhắn từ các kênh khác nhau như Facebook, Zalo, Website và Email, việc phân loại và phản hồi khiếu nại theo cách thủ công thường gây chậm trễ, sai sót và tăng chi phí vận hành. Bài báo này đề xuất một hệ thống thông tin tích hợp mô hình phân tích cảm xúc tiếng Việt nhằm tự động đánh giá mức độ cảm xúc của khách hàng và gán mức độ ưu tiên phù hợp cho từng tin nhắn. Phương pháp sử dụng mô hình phân tích cảm xúc dựa trên thư viện tiếng Việt Underthesea, kết hợp với bộ quy tắc ưu tiên (rule-based) dựa trên trọng số từ khóa như “khẩn cấp”, “bức xúc”, “hoàn tiền”, “khiếu nại”. Tập dữ liệu mô phỏng gồm 120 tin nhắn được xây dựng để kiểm thử hệ thống. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác phân loại cảm xúc đạt 89%, hệ thống phân loại đúng 91% tin nhắn nguy cấp và giúp giảm thời gian phản hồi trung bình 35% trong mô phỏng. Hệ thống có ưu điểm chi phí thấp, dễ tích hợp vào quy trình CSKH hiện tại và phù hợp triển khai cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Phát triển Hệ thống Quản lý Kho hàng với Quét Mã vạch và Gợi ý vị trí lưu trữ
Trong bối cảnh chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) vẫn quản lý kho bằng ghi chép thủ công hoặc bảng tính, dẫn đến sai lệch tồn kho và hiệu suất xử lý thấp. Dù đã có nhiều hệ thống quản lý kho (WMS), phần lớn giải pháp hiện tại chưa tối ưu vị trí lưu trữ dựa trên đặc tính và tần suất di chuyển của sản phẩm, đặc biệt trong môi trường SME có nguồn lực hạn chế. Nghiên cứu này phát triển WMS tích hợp thuật toán gợi ý vị trí lưu trữ và hỗ trợ quản lý lô theo nguyên tắc FIFO. Hệ thống được xây dựng theo kiến trúc ba lớp, sử dụng PHP và MongoDB, kết hợp barcode tự động hóa quy trình nhập, xuất và điều chuyển. Thuật toán heuristic dựa trên luật được thiết kế nhằm phân tích kích thước, loại sản phẩm và tần suất xuất – nhập để đề xuất Zone–Rack–Bin phù hợp. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống giúp giảm thời gian put-away khoảng 33%, giảm sai lệch tồn kho 17%, và cải thiện tốc độ picking 21% so với phương pháp truyền thống. Nghiên cứu đóng góp một mô hình WMS nhẹ, dễ triển khai cho SME; thuật toán tối ưu vị trí lưu trữ; và một nguyên mẫu được kiểm chứng bằng dữ liệu thực nghiệm.
Hệ Thống Quản Lý Nông Trại Số và Truy Xuất Nguồn Gốc trong Canh Tác Nông Nghiệp
Giữa bối cảnh cạnh tranh gay gắt giữa nhiều sản phẩm trong cùng phân khúc giá, chúng ta đang sống trong một thời đại mà yêu cầu về an toàn thực phẩm ngày càng cao, chi phí lao động gia tăng và nhu cầu quản lý năng suất ngày càng hiệu quả. Những thách thức này khiến việc nhắm đến chất lượng và hiệu quả trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Tại Việt Nam, hiện đang có xu hướng mạnh mẽ chuyển đổi từ nền nông nghiệp thủ công truyền thống sang áp dụng các hệ thống sản xuất hiện đại nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất. Tại các tỉnh nhỏ còn hạn chế trong việc tiếp cận các giải pháp công nghệ cao, chúng tôi đã đề xuất một nghiên cứu nhằm triển khai hệ thống quản lý trên các trang trại để cải thiện quy trình giám sát và quản lý còn lạc hậu, kém hiệu quả. Hiểu được vấn đề đó , chúng tôi đã đề xuất thực hiện thông qua việc ứng dụng Hệ thống Quản Lý Nông Trại Số sử dụng nền tảng MORS kết hợp với truy xuất nguồn gốc sản phẩm bằng mã QR. Trước đây, việc sử dụng tài liệu giấy và nhập dữ liệu thủ công thường dẫn đến chậm trễ và thiếu nhất quán trong xử lý dữ liệu, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ chính xác trong phân tích và dự báo của người nông dân. Hiện nay, các sản phẩm tạo ra có giá trị kinh tế đều bị các đối tượng làm hàng giả, hàng kém chất lượng tạo ra rất tinh vi v.v… gây ảnh hưởng không nhỏ đến sức khỏe người tiêu dùng. Với mỗi QR dán lên sản phẩm phải trải qua các quy trình nghiêm ngặt từ sản xuất đến đóng gói và được VietGAP cấp chứng nhận. Việc tích hợp MORS và mã QR giúp người nông dân dễ dàng theo dõi chi phí, lượng thuốc bảo vệ thực vật sử dụng và tài sản cố định thông qua trình duyệt web, từ đó hỗ trợ đưa ra các quyết định kịp thời và hợp lý. Hệ thống còn giúp cho các siêu thị với doanh nghiệp kinh doanh dễ dàng quản lí được nguồn sản phẩm đầu vào và tạo thêm lòng tin của khách hàng. Ngoài ra, phương pháp Quản lý canh tác từng lô cây trồng (EAP) cũng đã được đề xuất để quản lý từng thửa đất canh tác một cách riêng biệt, góp phần nâng cao độ chính xác trong hoạt động sản xuất. Kết hợp ứng dụng AI để giúp người quản lý thuận tiện đưa ra các giải pháp phù hợp để xử lý các vấn đề kỹ thuật v.v.. Ngoài ra, AI có thể phân tích đưa ra lời khuyên về thời gian trồng và bổ sung các chất giúp cây phát triển thuận lợi nhất. Sau khi thu hoạch thống kê được số lượng mỗi lần thu hoạch, phân loại chất lượng của các sản phẩm khi thu hoạch. Việc kết hợp công nghệ Hệ thống In nhãn (LPS) với mã QR trong quá trình truy xuất nguồn gốc không chỉ tăng cường niềm tin giữa người tiêu dùng và nhà sản xuất mà còn cải thiện chất lượng đầu ra của sản phẩm nông nghiệp. Hiện tại, nghiên cứu đang từng bước được hiện thực hóa quy trình cho các nông trại nhỏ lẻ đầu tư ít chi phí với mục tiêu mở rộng hệ thống quản lý số trong nông nghiệp và đề xuất các cải tiến cho ứng dụng di động nhằm hỗ trợ tốt hơn cho người nông dân trong tương lai.
SecureStudy: Research on API Security and Its Application in Building a Multi-Platform Online Examination System
Bài báo trình bày SecureStudy, hệ thống kiểm tra trực tuyến đa nền tảng hỗ trợ web và desktop client. Nhóm thực hiện nghiên cứu và thực thi bảo mật cho 2 lỗ hổng Cross-Site Request Forgery (CSRF) và lưu trữ JWT không an toàn, và 2 lỗ hổng API quan trọng được xác định trong OWASP Top 10:2021 và 2025 RC1: SQL Injection, lỗi kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC). Cơ chế bảo vệ CSRF ba lớp linh hoạt kết hợp xác thực header, body và cookie được triển khai để phù hợp với kiến trúc client đa dạng. Web browser sử dụng xác thực dựa trên cookie trong khi desktop client sử dụng header hoặc body token. Xác thực tích hợp Google OAuth 2.0 với JWT token được lưu trong HttpOnly cookie cho web client và file mã hóa cho desktop client. Tất cả thao tác cơ sở dữ liệu sử dụng prepared statements để ngăn chặn tấn công SQL Injection. Thực thi RBAC dựa trên scope với xác minh vai trò được trích xuất từ JWT payload. Kiến trúc dual-routing sử dụng routing dựa trên query parameter cho web client và RESTful URL cho desktop client. Kiểm thử thủ công kết hợp sử dụng Thunder Client và Postman với 23 test case cho thấy tỷ lệ ngăn chặn 100% đối với các vector tấn công phổ biến. Nghiên cứu này cung cấp mô hình bảo mật thực tế với hỗ trợ đa nền tảng.
ENHANCED GRADUATION PREDICTION WITH CATBOOST: A SIX-CLASS CLASSIFICATION SYSTEM FOR ACADEMIC ADVISING
This study presents an enhanced graduation prediction system for Information Systems students, introducing three major innovations over our previous work: (1) refined six-class classification framework with clearer naming and cause-specific labeling (distinguishing graduation quality levels and delay causes); (2) CatBoost algorithm replacing Random Forest, achieving 88% accuracy with superior stability (±1.3% vs ±2.1% standard deviation) and native categorical feature support; and (3) production-ready system architecture integrating role-based access control and comprehensive prediction history logging. Using academic data from 793 students at Industrial University of Ho Chi Minh City (167 more than our initial study), the CatBoost model demonstrated optimal performance across all six outcome categories with per-class F1-scores ≥0.81. SMOTE addressed class imbalance while LIME enhanced model interpretability. Key predictive features include cumulative GPA, TOEIC certification status, and core subject performance. The deployed system enables early identification of at-risk students with an average response time of 1.1 seconds per prediction, supporting proactive academic advising and institutional decision-making.
Application of Deep Learning Models for Face Recognition
In recent years, face recognition technology has emerged as a reliable and efficient biometric authentication method for automating attendance management. This study presents the design and implementation of an integrated attendance and payroll management system based on facial recognition and liveness detection. The proposed system utilizes the Histogram of Oriented Gradients (HOG) algorithm for face detection and a deep convolutional neural network (CNN) to generate 128-dimensional facial embeddings through the face_recognition library. These feature vectors enable fast and accurate one-to-many comparisons using Euclidean distance. To ensure data security and prevent spoofing attacks, the system incorporates a three-layer verification mechanism, including token validation, real-time image analysis, and one-to-one facial revalidation. Experimental evaluation demonstrates that the model achieves an average accuracy of 88–90% under standard office lighting conditions with a processing time of 0.5–1 second per recognition, meeting real-time performance requirements. The integration of recognition, attendance tracking, and payroll generation within a single full-stack architecture significantly reduces manual intervention, enhances transparency, and improves operational efficiency in enterprise environments.
Secure Face Recognition System with an Integrated Silent-Face Anti-Spoofing Module
Abstract—Traditional facial recognition systems remain highly vulnerable to spoofing, undermining their reliability for secure identity authentication. In this study, we develop a real-time facial recognition system enhanced with a Silent-Face Anti-Spoofing module to strengthen the reliability of identity authentication. The proposed framework follows a streamlined pipeline that begins with image preprocessing for normalization and contrast enhancement. Faces are then detected using the Haar Cascade algorithm, followed by a liveness verification stage powered by an ensemble model that jointly analyzes texture and depth cues. For feature representation, we integrate FaceNet and VGG-Face to generate compact 128-dimensional embeddings. The matching phase applies the Cosine Similarity metric with a threshold of 0.40 and a 0.05 margin, balancing precision and recall effectively. Designed to operate efficiently on standard CPUs without dedicated GPUs, the system consistently achieves a 97.4% F1-score and an average processing time below three seconds, demonstrating stable and practical performance in real-world deployment scenarios. Index Terms—Anti-spoofing, Deep Learning, Face Embedding, Facial Recognition, Silent-Face Anti-Spoofing.
NHẬN DẠNG CẢM XÚC SINH VIÊN PHẢN HỒI REAL-TIME
Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt (FER - Facial Emotion Recognition) đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường tương tác giữa người và máy tính, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục. Nghiên cứu này trình bày việc xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc thời gian thực dựa trên học sâu, tập trung vào ứng dụng đánh giá phản hồi của sinh viên trong quá trình học tập. Hệ thống sử dụng YOLO để phát hiện khuôn mặt và mạng CNN để phân loại cảm xúc trên bộ dữ liệu FER2013. Nghiên cứu đạt độ chính xác trung bình 68-70% trên tập test với 4 loại cảm xúc chính (happy, sad, surprise, neutral). Hệ thống được triển khai với khả năng xử lý ảnh, video và camera thời gian thực, đồng thời tự động sinh báo cáo phân tích cảm xúc chi tiết theo từng frame. Kết quả thực nghiệm trên 3 buổi học online với 10 sinh viên cho thấy hệ thống có thể hỗ trợ giảng viên đánh giá hiệu quả buổi học và điều chỉnh phương pháp giảng dạy phù hợp.
LKBIKE - HỆ THỐNG GIAO HÀNG VÀ QUẢN LÝ ĐƠN HÀNG
Trong bối cảnh thương mại điện tử và dịch vụ giao nhận phát triển mạnh mẽ, việc quản lý đơn hàng và quá trình giao hàng đang trở thành thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để xây dựng một hệ thống đặt đơn và quản lý giao hàng hiệu quả, giúp tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm sai sót và nâng cao trải nghiệm khách hàng.Để giải quyết vấn đề này, đề tài sử dụng phương pháp phân tích – thiết kế hệ thống thông tin kết hợp với công nghệ web và cơ sở dữ liệu để xây dựng phần mềm quản lý toàn diện. Hệ thống được thiết kế với các chức năng chính như: đặt hàng trực tuyến, xử lý và theo dõi đơn hàng theo thời gian thực, phân công nhân viên giao hàng, quản lý thông tin khách hàng và nhân viên, cùng với báo cáo thống kê hỗ trợ ra quyết định.Kết quả đạt được là một hệ thống phần mềm thân thiện, dễ sử dụng, cho phép doanh nghiệp quản lý hiệu quả quy trình giao hàng, tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao tính minh bạch và độ chính xác trong vận hành.Về ý nghĩa thực tiễn, hệ thống góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực bán lẻ và logistics, hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao chất lượng dịch vụ, năng lực cạnh tranh và đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng cao của khách hàng trong kỷ nguyên số.
ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG THI TRẮC NGHIỆM VÀ TỰ LUẬN ONLINE
Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ, chuyển đổi số đã trở thành một yêu cầu tất yếu trong lĩnh vực giáo dục đại học nhằm nâng cao chất lượng đào tạo. Một trong những khâu trọng yếu của quá trình này là công tác kiểm tra và đánh giá kết quả học tập. Tuy nhiên, các phương pháp tổ chức thi cử truyền thống trên giấy tờ bộc lộ nhiều hạn chế như tốn kém thời gian, chi phí, công sức và khó đảm bảo tính khách quan. Mặc dù nhiều hệ thống thi trực tuyến đã được áp dụng, chúng thường thiếu sự linh hoạt, chưa đáp ứng đầy đủ các yêu cầu nghiệp vụ đa dạng và chưa mang lại trải nghiệm tối ưu cho các bên liên quan. Nhận thấy những thách thức đó, đề tài “Xây dựng Hệ thống Quản lý Thi trắc nghiệm và tự luận online” được thực hiện nhằm phát triển một giải pháp công nghệ toàn diện, hỗ trợ đầy đủ các vai trò từ Quản trị viên, Giảng viên đến Sinh viên. Hệ thống hướng đến việc số hóa và tự động hóa toàn bộ quy trình thi cử, từ khâu quản lý người dùng, tạo lập ngân hàng câu hỏi, thiết lập đề thi thông minh, đến việc tổ chức thi và phân tích kết quả nhờ trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu là tạo ra một công cụ mạnh mẽ, linh hoạt và một môi trường thi cử hiện đại, công bằng, góp phần nâng cao hiệu quả của công tác kiểm tra, đánh giá tại các cơ sở giáo dục.
ỨNG DỤNG AI VÀO PHÂN TÍCH LỖ HỔNG BẢO MẬT WEBSITE & NETWORK
Trong bối cảnh chuyển đổi số, các ứng dụng web đã trở thành mục tiêu chính của các cuộc tấn công mạng. Theo thống kê OWASP năm 2023, lỗ hổng bảo mật web như SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS) vẫn là những lỗ hổng phổ biến nhất, gây thiệt hại hàng tỷ USD cho các tổ chức toàn cầu. Các công ty vẫn còn sử dụng các công cụ quét lỗ hổng truyền thống như OWASP ZAP hoặc Burp Suite nhưng chúng chỉ phát hiện lỗ hổng mà không đưa ra phân tích sâu về mức độ nguy hiểm thực tế và hướng khắc phục tối ưu cho từng loại lỗ hổng cụ thể. Thứ nhất, các công cụ hiện tại tạo ra quá nhiều cảnh báo sai (false positives), làm tốn thời gian của các chuyên gia bảo mật trong việc xác minh thủ công. Thứ hai, báo cáo từ các công cụ này thường là dạng tóm tắt chung chung, không giải thích rõ ràng hậu quả cụ thể và cách khắc phục chi tiết cho mỗi lỗ hổng. Để giải quyết những bất cập trên, chúng tôi đề xuất xây dựng hệ thống - một nền tảng quét lỗ hổng bảo mật tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI). Hệ thống các module tự phát triển quét tự động, kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn Gemini AI để phân tích dữ liệu quét, đánh giá mức độ rủi ro chính xác hơn và đề xuất giải pháp xử lý phù hợp.
Ứng dụng thuật toán FaceNet trong hệ thống quản lý nhân sự và công trình tích hợp chấm công bằng nhận diện khuôn mặt
Ngày nay, các doanh nghiệp đang có xu hướng chuyển đổi sang các giải pháp quản lý nhân sự thông minh, nhu cầu về một hệ thống chấm công chính xác và hạn chế gian lận trở nên cấp thiết. Các phương pháp chấm công truyền thống như thẻ từ hoặc sổ tay dễ bị giả mạo và thiếu tính linh hoạt. Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình chấm công trên thiết bị di động, kết hợp nhận diện khuôn mặt của ML Kit và trích xuất đặc trưng khuôn mặt thông qua mô hình học sâu FaceNet. ML Kit nhận diện khuôn mặt trong thời gian thực, FaceNet tạo các vector đặc trưng có độ phân biệt cao để xác thực danh tính dựa trên tích vô hướng giữa các vector. Hệ thống được thử nghiệm với 90 lượt chấm công. Kết quả cho thấy mô hình đạt độ chính xác nhận diện trung bình 93.3%, tỉ lệ sai thấp dưới các điều kiện ánh sáng khác nhau và thời gian xác thực trung bình 1.20s cho mỗi lần chấm công. Giải pháp mang lại hướng tiếp cận khả thi cho việc hiện đại hoá quy trình chấm công, tăng tính chính xác và minh bạch trong quản lý nhân sự.
Hệ thống Quản lý kho giày thông minh tích hợp AI
Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển nhanh của thương mại điện tử, bài toán quản lý kho đang ngày càng trở nên phức tạp với khối lượng dữ liệu hàng hóa lớn. Các phương pháp quản lý truyền thống dựa trên mã vạch và nhập liệu thủ công thường gây sai sót, trùng lặp dữ liệu và tồn kho ảo, đặc biệt ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Trước thực trạng đó, bài báo đề xuất và trình bày hệ thống Smart Warehouse – mô hình quản lý kho thông minh trên nền tảng web, tích hợp Trí tuệ Nhân tạo (API AI) nhằm tự động hóa các quy trình nhập liệu, nhận diện sản phẩm và tối ưu hóa quản lý hàng tồn. Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc ba lớp (Presentation – Business Logic – Data Access) kết hợp lớp dịch vụ AI độc lập, đo độ tương đồng vector để phát hiện sản phẩm trùng lặp. Ngoài ra, hệ thống ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn Google Gemini trong phân tích hình ảnh và văn bản, hỗ trợ gợi ý lưu trữ và dự báo tồn kho. Kết quả thử nghiệm cho thấy giải pháp giúp giảm thời gian nhập liệu, tăng độ chính xác dữ liệu và tối ưu vòng quay hàng tồn kho, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc ứng dụng AI trong tối ưu vận hành kho hàng.
Phát triển hệ thống quản lý kho cho Nhà thuốc
Bài báo trình bày một nghiên cứu toàn diện về thiết kế, phát triển và triển khai Hệ thống Quản lý Kho (WMS) dành riêng cho các doanh nghiệp dược phẩm. Hệ thống hướng đến việc tự động hóa các nghiệp vụ kho như nhập hàng, xuất hàng, kiểm soát tồn kho, kiểm kê và báo cáo nhằm đảm bảo độ chính xác, khả năng truy xuất và hiệu quả trong lưu trữ và phân phối thuốc. Một tính năng nổi bật của hệ thống là khả năng giám sát tồn kho và tự động cảnh báo khi hàng hóa sắp hết hoặc sắp đến hạn sử dụng, giúp nhà quản lý chủ động nhập hàng và đảm bảo tuân thủ quy định bảo quản thuốc. Được xây dựng bằng PHP và MongoDB theo mô hình MVC, hệ thống hỗ trợ đồng bộ thời gian thực, phân quyền người dùng và giám sát tồn kho thông minh. Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống giúp giảm thiểu sai sót thủ công, rút ngắn thời gian xử lý và nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu. Từ khóa: Hệ thống quản lý kho, dược phẩm, tự động hóa, MongoDB, PHP Abstract. This paper presents a comprehensive study on the design, development, and implementation of a Warehouse Management System (WMS) specifically tailored for pharmaceutical enterprises. The system aims to automate warehouse operations, including inbound, outbound, inventory control, stocktaking, and reporting, ensuring accuracy, traceability, and efficiency in drug storage and distribution. A key feature of the system is its ability to monitor inventory status and issue alerts for low stock levels and upcoming expirations, supporting timely replenishment and regulatory compliance. Built using PHP and MongoDB following the MVC architecture, the system supports real-time synchronization, role-based access control, and intelligent inventory monitoring. Evaluation results indicate that the proposed WMS minimizes manual errors, shortens processing time, and enhances data-driven decision-making capabilities. Keywords: Warehouse management system, pharmacy, automation, MongoDB,
Data Analytics Framework for Optimizing Web3 Campaign Strategies: Integrating Contract Risk, Gas Economics and User Behavior
The explosion of Web3 applications necessitates effective user acquisition strategies; however, current execution often suffers from network congestion, security vulnerabilities and low retention. This paper presents a comprehensive Data Analytics Framework to optimize Web3 strategies by integrating three critical dimensions: contract risk, gas economics and user behavior. The methodology employs a multi-pillar approach: utilizing static analysis with dependency graphs for risk quantification, applying ARIMA forecasting for low-cost windows and leveraging DBSCAN clustering with cohort analysis for user assessment. Empirical results on the Ethereum network validated the target contract's low risk profile (0.20) but revealed a critical 10-hour divergence between the optimal cost window (09:00 UTC) and peak user activity (19:00 UTC). Resolving this conflict, the system recommended a strategic deployment at 14:00 UTC, prioritizing long-term retention over immediate cost minimization. These findings demonstrate that the framework effectively transitions campaign management from intuition-based execution to precision engineering, maximizing Return on Investment.