HỘI NGHỊ KHOA HỌC QUỐC GIA LẦN THỨ VII NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ TÓM TẮT BÁO CÁO Thái Nguyên, 19-20/6/2014 LỜI NÓI ðẦU Nhằm góp phần thúc ñẩy nghiên cứu nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin Truyền thông Việt Nam, Liên hiệp Các hội Khoa học Kỹ thuật Việt Nam, ðại học Thái Nguyên phối hợp với Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Bộ Giáo dục ðào tạo, Bộ Khoa học Công nghệ với trường ñại học viện nghiên cứu nước tổ chức Hội nghị quốc gia lần thứ VII "Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin" (gọi tắt FAIR7) vào hai ngày 19 20 tháng năm 2014 Trường ðại học công nghệ thông tin truyền thông, ðại học Thái Nguyên (http://fair.conf.vn/2014) Sự kiện ñã thu hút quan tâm lớn cộng ñồng ñông ñảo người làm nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin nước 221 báo cáo khoa học tất chủ ñề thời công nghệ thông tin truyền thông ñã ñược gửi tới Ban tổ chức ðể ñảm bảo chất lượng hội nghị khoa học quốc gia nghiên cứu nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin, Ban chương trình Hội nghị bao gồm nhà khoa học có uy tín tâm huyết ñã tiến hành phản biện sơ tất báo cáo nhận ñược Tiêu chí chấp nhận tính tính thời nghiên cứu bản, tính sáng tạo tính cấp thiết nghiên cứu ứng dụng ðây có toàn văn báo cáo với nội dung ñáp ứng tiêu chí lựa chọn cách tương ñối Tập tài liệu bao gồm tóm tắt 170 báo cáo ñã ñược chấp nhận trình bày Hội nghị Toàn văn báo cáo ñược ñưa lên website Hội nghị ñịa nêu Tuyển tập công trình bao gồm báo cáo ñã ñược trình bày Hội nghị ñược nhà khoa học Ban chương trình phản biện sau Hội nghị ñược xuất Xin cám ơn tất tác giả ñã gửi tham gia Hội nghị cám ơn tất anh chị, bạn ñồng nghiệp ñã góp phần vào thành công Hội nghị BAN CHƯƠNG TRÌNH Ban ñạo Trưởng ban GS.VS ðặng Vũ Minh Thành viên: GS.TSKH Trần Văn Nhung GS.TSKH Dương Ngọc Hải GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm GS.TS Vũ ðức Thi GS.TS ðặng Kim Vui PGS.TS Mai Hà PGS.TS Trần Văn Lăng Ban Tổ chức: Trưởng ban: GS.TS Vũ ðức Thi Phó trưởng ban: PGS.TS Nguyễn Ngọc Bình PGS.TS Hùynh Quyết Thắng TS Nguyễn Ái Việt Thành viên: PGS.TS Phạm Việt Bình PGS.TS Lại Khắc Lãi PGS.TS Trần Văn Lăng PGS.TS ðỗ Năng Toàn Ban Tổ chức ñịa phương: Trưởng ban: PGS.TS Phạm Việt Bình Thành viên: PGS.TS Lại Khắc Lãi TS Vũ ðức Thái TS Nguyễn Văn Tảo ThS Mai Ngọc Anh CN Lương Thị Hoàng Dung ThS Nguyễn Xuân Hương TS ðặng Thị Oanh Ban Chương trình: Trưởng ban: GS.TS ðặng Quang Á Phó trưởng ban: PGS.TS Trần ðình Khang PGS.TS Trần Văn Lăng Liên hiệp hội KHKT VN Bộ GD&ðT Viện HLKHCN VN Trường ðH CNTT Viện CNTT, ðHQG-HN ðH Thái Nguyên Bộ KH&CN Viện CH&THƯD Viện CNTT, ðHQG-HN Trường ðH Công nghệ Trường ðHBK Hà Nội Viện CNTT, ðHQG-HN Trường ðH CNTT&TT ðH Thái Nguyên Viện CH&THƯD Viện CNTT Trường ðH CNTT&TT ðH Thái Nguyên Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Viện CNTT Trường ðHBK Hà Nội Viện CH&THƯD GS.TS Nguyễn Thanh Thủy Thành viên: PGS.TS Trần Quang Anh PGS.TS ðoàn Văn Ban PGS.TS Nguyễn Ngọc Bình PGS.TS Phạm Việt Bình PGS.TS Lê Hoài Bắc PGS.TS Nguyễn Hữu Công GS.VS Demetrovics Janos TS Nguyễn ðức Dũng PGS.TS ðinh ðiền PGS.TS Hồ Sỹ ðàm PGS.TS Dương Anh ðức PGS.TS ðặng Văn ðức TS Nguyễn Huy ðức TS Hoàng Thị Lan Giao PGS.TS Nguyễn Việt Hà TS ðàm Quang Hồng Hải PGS.TS Huỳnh Xuân Hiệp PGS.TSKH Vũ ðình Hoà PGS.TSKH Nguyễn Cát Hồ PGS.TS Bùi Thế Hồng TS Trần Văn Hoài PGS.TS Vũ Chấn Hưng PGS.TS Lê Thanh Hương GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm PGS.TS ðặng Trần Khánh TS Vũ Như Lân TS Phạm ðức Long PGS.TS Vũ Duy Lợi TS Vũ ðức Lung TS Lê Quang Minh TS Trịnh Ngọc Minh TS ðỗ Thanh Nghị TS Lý Quốc Ngọc PGS.TS Nguyễn Hoàng Phương PGS.TS Từ Minh Phương TS Nguyễn Hồng Quang TS Vũ Vinh Quang TS Nguyễn Hữu Quỳnh PGS.TS Lê Văn Sơn Trường ðH Công nghệ Trường ðH Hà Nội Viện CNTT Trường ðH Công nghệ Trường ðH CNTT&TT Trường ðH KHTN Tp.HCM ðH Thái Nguyên Viện HLKH Hungary Viện CNTT Trường ðH KHTN Tp.HCM Trường ðH Công nghệ Trường ðH CNTT Viện CNTT Trường CðSP TW Trường ðHKH Huế Trường ðH Công nghệ Trường ðH CNTT Trường ðH Cần Thơ Trường ðHSP Hà Hội Viện CNTT Trường ðHSP Kỹ thuật Hưng Yên Trường ðHBK Tp.HCM Viện CNTT Trường ðHBK Hà Nội Trường ðH CNTT Trường ðHBK Tp.HCM Trường ðH Thăng Long Trường ðH CNTT&TT Văn phòng TW Trường ðH CNTT Viện CNTT, ðHQG-HN ðHQG Tp.HCM Trường ðH Cần Thơ Trường ðH KHTN Tp.HCM Bộ Y tế Học viện Công nghệ BCVT Viện Tin học Pháp ngữ Trường ðH CNTT&TT Trường ðH ðiện lực Trường ðHSP ðà Nẵng PGS.TS Ngô Quốc Tạo PGS.TS Lê Mạnh Thạnh PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng PGS.TS Lê Huy Thập GS.TS Vũ ðức Thi PGS.TS Nguyễn ðình Thúc TS Nguyễn ðình Thuân PGS.TS Trần ðan Thư PGS.TS ðào Thanh Tĩnh PGS.TS ðỗ Năng Toàn TS Nguyễn Hữu Trọng PGS.TS Nguyễn Thanh Tùng PGS.TS Võ Thanh Tú TS Nguyễn Anh Tuấn GS.TS Phan Thị Tươi PGS.TS Nguyễn ðình Việt TS Phan Công Vinh TS Hồ Tường Vinh PGS.TS Trịnh ðình Thắng TS Lê Sỹ Vinh TS Phạm Trần Vũ Ban Kỹ thuật Trưởng ban PGS.TS Trần Văn Lăng Thành viên ThS Phan Mạnh Thường ThS Nguyễn Thị Thu Dự Ban Thư ký Trưởng ban TS ðặng Thị Oanh Thành viên TS Nguyễn Văn Huân ThS Lê Hùng Linh Ban Xuất Trưởng ban PGS.TS ðỗ Năng Toàn Thành viên ThS Phan Thị Quế Anh ThS Trịnh Hiền Anh Viện CNTT ðại học Huế Trường ðHBK Hà Nội Trường ðH Lạc Hồng Viện CNTT, ðHQG-HN Trường ðH KHTN Tp.HCM Trường ðH CNTT Trường ðH KHTN Tp.HCM Học viện KTQS Viện CNTT Trường ðH Nha Trang Trường ðH Lạc Hồng Trường ðHKH Huế Trường ðH CNTT Trường ðHBK Tp.HCM Trường ðH Công nghệ Trường ðH Nguyễn Tất Thành Viện Tin học Pháp ngữ Trường ðH SP Hà Nội Trường ðại học Công nghệ Trường ðHBK Tp.HCM Viện CH&THƯD Trường ðH Lạc Hồng Viện Cơ học Tin học ứng dụng Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Trường ðH CNTT&TT Viện CNTT Tạp chí TH&ðKH Viện CNTT A Bayesian Network Approach for Forecasting the Bacillus Necrosis Pangasius Disease on the Shark Catfish Huỳnh Xuân Hiệp1, Huỳnh Tấn Sang2, Lâm Hoài Bảo1, Phan Phương Lan1 Khoa CNTT & TT, ðH Cần Thơ, 2Trung tâm công nghệ phần mềm Tp Cần Thơ Based on the Bayesian network approach and the Markov chain, this paper proposes models to forecast the propagation of Bacillus Necrosis Pangasius (BNP) disease on the shark catfish in a pond, ponds in the same area, and along river routes The key factors considered in these models are: care and management conditions of fish farmers (such as water changes, nutrient levels, stocking densities); the environment change including physical factors (such as temperature, salty) and chemical factors (such as pH, H2S, CO2, heavy metals); the health status of fishes; and pathogens Using these models, aquaculture experts can consolidate their judgments about the pathogenesis and the transmission of BNP, and especially can recommend fish farmers some ways to prevent BNP effectively A fine-grained parallel Apriori algorithm for mining of frequent itemsets ðỗ Thị Mai Hường, Nguyễn Mạnh Hùng Học viện KTQS Apriori thuật toán tiếng khai phá tập phố biến Tuy nhiên, ñây thuật toán có ñộ phức tạp tính toán cao thời gian chạy kéo dài ñến vài ngày sở liệu có kích thước lớn từ vài Gigabyte Song song hóa ñược sử dụng ñể tăng hiệu suất giảm thời gian thực khai phá tập phổ biến ðã có nhiều ñề xuất song song hóa thuật toán Apriori hai mô hình: mô hình nhớ phân tán mô hình nhớ chia sẻ Trong báo này, ñề xuất thuật toán Apriori song song hạt mịn khai phá tập phổ biến Thuật toán song song ñề xuất giảm ñược thời gian khai phá thực cân tải hệ thống tính toán ña nhân với nhớ chia sẻ Thuật toán song song ñề xuất ñược thử nghiệm tập liệu lớn so sánh với thuật toán ñã ñược ñề xuất trước ñây A modeling for picture archiving and communication system at a hospital, traditional and multimedia medical database approach Dao Van Tuyet1, Vu Duc Thi2, Nguyen Long Giang2, Truong Cong Thang1, Dang Tran Duc2, Tran Duc Hieu1, Tran Viet Lam1, Nguyen The Hiep3 Institute of Applied Mechanics and Informatics, 2Institute of Information Technology, Binh Duong General Hospital There are two main tendencies in Medical Imaging Informatics One is the development of core theory in the information technology itself and the other one is the use of technologies in applications for health improving In recent years, the deployment of Health Information Technology applications in some hospitals has enhanced the quality of administrative management and actively supported the diagnosis and treatment tasks Currently, some large hospitals in the developed countries have deployed Picture Archiving and Communication Systems aiming to further enhance the quality of the diagnosis and treatment tasks of the doctor at the hospital In this paper, we will present an architectural model of the PACS System, a system to perform the mission of collecting and archiving photos created from creating photo devices Such images include X-ray images (digital X-ray machine), Computerized Tomography images, MRI images (Magnetic Resonance Machines), ultrasound images (Ultrasound Machines) and some recent results at the medical Informatics of the Institute of Applied Mechanics and Informatics in the deployment of applications that combine PACS System with Radiology Information Sytems to manage files and support the diagnosis and treatment tasks of patients in the Department of Radiology A new distance-based attribute selection measure for decision tree construction Phạm Công Xuyên, Nguyễn Thanh Tùng, Văn ðình Vỹ Phương ðại học Lạc Hồng Classification is one of major tasks in Data Mining and Machine Learning It is to find the rules for assigning objects to one of several predefined categories based on decision data set Many classification techniques have been proposed in the literature, but decision tree is the most popular due to their simplicity and transparency The construction of decision trees is centered around the selection algorithm of an attribute that generates a partition of the subset of the training data set that is located in the node about to be split Over the years, several greedy techniques for choosing the splitting attribute have been proposed including the entropy gain and the gain ratio, the Gini index, the Kolmogorov-Smirnov metric, or a metric derived from Shannon entropy In this paper we introduce a new type of metric on partitions of finite sets that is derived from the new concept of conditional information entropy proposed by Jiye Liang We show that this metric can be applied succesfully as an attribute selection criterion to the construction of decision trees A new method for detecting virus based on the maximum entropy model Phạm Văn Hưởng, Lê Bá Cường, Lê ðức Thuận, Lê Thị Hồng Vân Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Mật Mã The paper presents a new method for detecting virus based on the Maximum Entropy Model This method is also used to detect unknown viruses Maximum Entropy is a machine learning method based on probability distribution and has been successfully 10 Thành phần quan trọng Intrusion Detection System (IDS) thành phần nhận biết công ðến nay, có hai cách tiếp cận ñể nhận biết công nhận biết trực tiếp qua thông tin dạng ñoạn ký tự (thường gọi signature) ñặc trưng chương trình công nhận biết gián tiếp qua thể công hệ thống (thường gọi nhận biết qua hành vi) Nhận biết qua signature thường xác, báo ñộng sai nhiều báo ñộng thiếu mã ñộc biến ñổi hoàn toàn khả nhận biết với mã ñộc Nhận biết qua hành vi thường xác (nhiều báo ñộng sai báo ñộng thiếu), lại nhận biết virus mới, chưa biết [4][8][10] Phát triển hệ thống nhận biết qua hành vi ñể phối hợp với nhận biết signature xu hướng nghiên cứu phát triển Với hệ thống nhận biết công qua hành vi, hệ thống cần phải ñược huấn luyện từ trước hành vi “xấu” “bình thường” ñể sau ñó phân loại hành vi mà gặp phải Tuy nhiên, hệ thống gặp phải nhiều trường hợp, mà hành vi rơi vào vùng “mờ”, khó xác ñịnh xấu hay bình thường tính chất ña dạng hoạt ñộng hệ thống lẫn hành vi công Do ñó, công tác huấn luyện thường ñược thực với giúp ñỡ người Nhưng trình huấn luyện không ñầy ñủ hệ thống IDS nhìn chung chưa có khả tự huấn luyện, tự trưởng thành mà không cần can thiệo, hướng dẫn người Mục tiêu trình bày ñề xuất phương án cho phép hệ thống IDS tự làm giàu kiến thức trình thực nhiệm vụ cảnh báo Với khả tự thu nhập thêm kiến thức, hệ thống IDS nhận biết ngày xác hơn, “biết” nhiều loại hình hoạt ñộng mạng theo với thời gian triển khai Ứng dụng logic mờ khôi phục thông tin ảnh RGB-D Nguyễn Mậu Uyên, ðào Thanh Tĩnh, Ngô Thanh Long Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Kỹ thuật quân Bài toán khôi phục nhiễu cho ảnh ñộ sâu Camera Kinect ñã ñược nhiều nhà khoa học khác ñã ñưa phương pháp khác dựa thông tin ảnh ñộ sâu, ảnh ñộ sâu ảnh màu Trong phạm vi toán nhóm tác giả ñề xuất mô hình logic mờ ñể giải toán khử nhiễu cho ảnh ñộ sâu dựa ảnh ñộ sâu ảnh màu Với quan ñiểm, ñiểm thông tin bị thông tin thuộc mặt khác chứa ñược ñiểm ñó, ñộ ño mờ logic mờ ñã ñược sử dụng ñể ñịnh ñiểm thông tin thuộc mặt nào, từ ñó xấp xĩ giá trị ñiểm thông tin hợp lý Ứng dụng mạng noron SOM việc xác ñịnh trạng thái nhắm, mở mắt người Lê Anh Tú1, Phạm Việt Bình1, ðỗ Năng Toàn2, Lê Sơn Thái1 ðH CNTT truyền thông, 2Viện CNTT - Viện Hàn lâm Khoa học Việt Nam 69 Trạng thái mắt nhắm, mắt mở thông tin hữu ích cho biết người ñang trang thái ngủ thức Việc phát trạng thái ñược ứng dụng nhiều toán khác phát lái xe ngủ gật, nghiên cứu biểu cảm khuôn mặt… Trong phạm vi báo này, ñề xuất phương pháp sử dụng mạng noron SOM có giám sát ñể xác ñịnh trạng thái nhắm mở mắt người Chúng ñã thực nghiệm mô hình mạng noron ñề xuất hai tập liệu ñã ñược công bố Tập liệu thứ ảnh mắt người ñược tách từ ảnh khuôn mặt thu ñược video thực tế Tập liệu thứ hai tập ñặc trưng ñược trích chọn từ ảnh mắt người Kết thử nghiệm hai tập liệu có ñộ xác cao so với số nghiên cứu khác ñã công bố Ứng dụng số kỹ thuật khai phá liệu phân tích hoạt cảnh mô ñám ñông Bùi Thu Lâm1, Phan Nguyên Hải1, Mạc Văn Viên2 Khoa CNTT Học viện kỹ thuật quân sự, 2Viện CNTT, Viện KH Công nghệ quân Bài báo trình bày vấn ñề mô hình hóa mô ñám ñông nhằm khám phá quy luật, hành vi ñám ñông Tổng quan cách tiếp cận mô hình hóa, công nghệ hệ thống mô ñám ñông ðề xuất phương pháp ứng dụng kỹ thuật khai phá liệu ñể trích rút quy luật, hành vi ñám ñông từ liệu thu ñược qua mô ñám ñông Các quy luật, hành vi thu ñược qua khai phá liệu hỗ trợ ñịnh phù hợp cho việc ñiều khiển ñám ñông Ứng dụng phương pháp ITI-GAF ñể xây dựng quy hoạch quốc hội ñiện tử Nguyễn Ái Việt, ðoàn Hữu Hậu, Ngô Doãn Lập, ðỗ Thị Thanh Thùy, Lê Quang Minh Viện CNTT - ðại học Quốc gia Hà Nội Theo nghiên cứu gần ñây [1, 2], dự án ứng dụng CNTT quy mô lớn Quốc hội ðiện tử nước ñang phát triển có nguy thất bại cao Trên sở kinh nghiệm triển khai Quốc hội ðiện tử giới, ñã tổng kết số khó khăn bật ðể khắc phục ñiều ñó, nhóm tác giả ñề xuất ứng dụng phương pháp luận ITIGAF [3] ñể xây dựng mô hình quy hoạch Quốc hội ðiện tử tinh giản cho nước ñang phát triển Mô hình có ưu ñiểm dễ sử dụng, huấn luyện phổ biến, tạo ủng hộ xã hội ñối với công ñại hóa Quốc hội Mô hình sở khoa học giúp cho việc khảo sát thực tế, lập kế hoạch, xây dựng danh mục dự án, ñiều phối, tổ chức thực hiện, ñánh giá giám sát trình xây dựng Quốc hội ðiện tử theo kiến trúc có tính tổng thế, thống hiệu 70 Ứng dụng thuật toán mã hóa tiên tiếntrong bảo mật liệu Nguyễn Văn Thắng, Nguyễn Thị Ngân ðại học CNTT&TT - ðại học Thái Nguyên This paperintroduction Advanced Encryption Standard (AES)which has initiated by National institute of Standard and Technology of US Algorithm of AES is based on two basic operations as addition and multiplication modulo in the Galios field (GF28) The AES algorithm is a symmetric block cipher that can encrypt (encipher) and decrypt (decipher) information The AES algorthim is capable of using cryptographic key of 128, 192 or 256 bits to encrypt and decrypt data in block of 128 bits The input, output and key are represented bythematrix (each of elements of matrix is the one byte) The algorithmisimplementedwithNr rounds ( Nr = 10, 12, 14 depend on the key length is 128, 192, 256 bit ) at the each round executable four procedure following: SubBytes, ShiftRows, MixColumns and AddRoundkey except forthe last roundnoprocedureMixcolumn Algorithm of this can be implemented with the hardware and software For the hardware, be used language VHDL combined with FPGA to execute Ứng dụng thuật toán Map/Reduce xây dựng tệp mục phục vụ tìm kiếm văn Tiếng Việt Huỳnh Công Pháp1, Huỳnh Thảo Phúc2 ðại học ðà Nẵng, 2Công ty Axon Active Việt Nam Trong việc xây dựng hệ thống tìm kiếm, việc lập mục cho liệu phân tán nhiều hệ thống máy chủ khác nhau, số lượng liệu lưu trữ lớn (petabyte liệu) hổ trợ tốt cho Tiếng Việt toán khó giải Trên sở tảng tính toán phân tán Apache Hadoop – Map Reduce, tác giả nghiên cứu ứng dụng tảng vào việc xây dựng tệp mục tìm kiếm Trong báo này, tác giả phân tích chi tiết cách thức ứng dụng Map Reduce, kết hợp tách từ Tiếng Việt thuật toán tính TF-IDF vào việc xử lý tạo tệp mục cho nguồn liệu văn Ứớc lượng quan hệ không chắn hai khoảng thời gian bất ñịnh dựa lý thuyết khả Hà ðặng Cao Tùng Cao ñẳng Sư phạm Hà Nội Thông tin thời gian thường mang nhiều yếu tố không chắn Trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn cần phải xử lý truy vấn sở liệu thời gian, người ta cần phải xác ñịnh quan hệ hai phần tử thời gian liệu chúng không ñược biết cách xác Trong [7], Ryabov ñã ước lượng 71 quan hệ không chắn hai khoảng thời gian bất ñịnh phương pháp xác suất Trong [3], Dubois ñề xuất tiếp cận xử lý quan hệ không chắn ñiểm thời gian dựa lý thuyết khả Bài nghiên cứu ñề xuất cách ước lượng quan hệ không chắn hai khoảng thời gian bất ñịnh dựa lý thuyết khả nhờ vào phép biến ñổi biểu diễn ma trận sang biểu diễn véc tơ quan hệ không chắn hai khoảng thời gian ñược giới thiệu [9] Ứng dụng sở liệu thời gian ñược trình bày phần cuối báo thể ý nghĩa phương pháp ước lượng ñược ñề xuất Về ñộ phức tạp tính toán toán tìm toàn tập rút gọn bảng ñịnh Vũ ðức Thi Viện CNTT, ðHQG-HN Việc tìm kiếm tập rút gọn ñóng vai trò quan trọng việc xử lí thông tin bảng ñịnh Mục tiêu rút gọn thuộc tính loại bỏ thuộc tính dư thừa ñể tìm thuộc tính phục vụ cho việc xử lí thông tin Về thực chất, việc rút gọn thuộc tính tìm tập nhỏ tập thuộc tính ñể bảo toàn thông tin phân lớp bảng ñịnh Trong báo ñề cập tới bảng ñịnh quán Trên thực tiễn, tùy theo toán cụ thể, chuyển bảng ñịnh không quán bảng ñịnh quán Bài báo trình bày ñộ phức tạp tính toán toán tìm toàn rút gọn bảng ñịnh Chúng chứng minh ñộ phức tạp tính toán toán tìm tất rút gọn bảng ñịnh quán hàm mũ ñối với lực lượng tập thuộc tính Chúng chứng minh hai bước: Tồn thuật toán hàm mũ tính tất rút gọn toán tìm tất rút gọn có ñộ phức tạp tính tóan không nhỏ hàm mũ Về phương pháp nhận dạng ñối tượng ảnh thủy âm sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân kết hợp mạng nơ ron Trần Vũ ðại, Bùi Thu Lâm ðại học Kỹ Thuật Lê Quý ðôn Trong báo này, ñề xuất phương pháp tiếp cận hệ thống nhận dạng ñối tượng ảnh thủy âm (sonar) dựa kết hợp mạng nơ ron thuật toán tiến hóa vi phân (Differential Evolution – DE) ðã có nhiều nghiên cứu ñi theo hướng nhận dạng liệu ảnh nước (SOund Navigation And Ranging – SONAR) ñể nhận dạng ñối tượng ảnh sonar như: sử dụng mô hình CSS (Co-operating Statistical Snake) [5], mạng nơ ron hồi quy [6], thuật toán thích nghi [21], phương pháp so khớp ảnh [9], so sánh biên ñối tượng quan tâm Ở ñây, kết hợp thuật toán DE ñể huấn luyện mạng sử dụng kết ñể ñưa ñược trọng số tốt dựa sai số bình phương nhỏ Thử nghiệm kết toán nhận dạng ñối tượng giống mìn 72 nước so sánh với mạng ñược huấn luyện thuật toán lan truyền ngược (Back Propagation – BP) Xác ñịnh hệ số ñặc trưng giải thuật di truyền cho toán Tóm tắt văn tiếng Việt Nguyễn Nhật An1, Trần Ngọc Anh2, Nguyễn ðức Hiếu2, Nguyễn Quang Bắc1 Viện Khoa học công nghệ Quân sự, 2Học viện Kỹ thuật Quân Tóm tắt văn trình rút gọn văn mà giữ ñược thông tin quan trọng Bài báo ñề xuất tiếp cận tóm tắt văn tiếng Việt theo hướng trích rút (Extraction Summarization) dựa ñặc trưng quan trọng vị trí câu, ñộ dài câu, trọng số TFxISF, xác suất thực từ, ñộ tương tự với chủ ñề, câu trung tâm ðầu tiên, xác ñịnh tập ñặc trưng quan trọng văn tiếng Việt Bước sử dụng giải thuật di truyền ñể xác ñịnh hệ số ñặc trưng từ kho ngữ liệu huấn luyện Thử nghiệm tóm tắt văn với hệ số thu ñược từ giải thuật di truyền cho thấy, văn tóm tắt có ñộ xác cao, áp dụng tốt thực tế Xây dựng công cụ quản lý chi tiêu cá nhân ñiều khiển tiếng nói Trần Khải Thiện, Văn Thế Quốc, Nguyễn Phạm Bảo Nguyên, Nguyễn Vũ Kiều Anh, Vũ Thanh Hiền Khoa CNTT, ðH Huflit Bài báo trình bày hệ thống VNSExpenses - công cụ hiểu ñược câu lệnh tiếng nói người dùng, giúp cho việc quản lý truy vấn khoản chi tiêu cá nhân tiếng nói tiếng Việt ðặc ñiểm hệ thống có khả phân tích cú pháp ngữ nghĩa câu mệnh lệnh câu hỏi sau ñược nhận dạng thành phần nhận dạng tiếng nói Cơ chế ñược giải DCG (Definite Clause Grammar) phương pháp ngữ nghĩa hình thức Theo hiểu biết chúng tôi, ñây ứng dụng tiếng nói ñầu tiên Việt Nam ñược trang bị chế xử lý ngữ nghĩa cụ thể hiệu Tiến hành cài ñặt thực thử nghiệm môi trường máy tính cá nhân, nhận thấy có 95% kết xác Xây dựng hệ thống nhận dạng nhân vật phục vụ giám sát Ngô ðức Thành, Nguyễn Thị Bảo Ngọc, Nguyễn Hoàng Vũ, Cáp Phạm ðình Thăng, Lê ðình Duy, Dương Anh ðức Multimedia Communications Lab, University of Information Technology, VNU-HCM 73 Với phổ biến camera giám sát, hệ thống nhận dạng nhân vật ngày trở nên quan trọng Trong ñó, vấn ñề quan trọng nhận dạng nhiều nhân vật xuất video thu camera ñặt vị trí khác Trong báo này, giới thiệu hướng tiếp cận xây dựng hệ thống nhận dạng nhân vật tích hợp kĩ thuật rút trích ñặc trưng so khớp ñặc trưng khuôn mặt thể người Hệ thống ñược áp dụng nhằm hỗ trợ giám sát an ninh nơi công cộng có mạng lưới camera giám sát ngân hàng, siêu thị Xây dựng hệ thống nhận dạng phân tách từ tiếng Việt Lê Trung Hiếu1, Lê Anh Vũ2, Lê Trung Kiên3 ðại học Duy Tân, 2ðại học Nguyễn Tất Thành, 3ðại học Huế Bài báo trình bày hướng tiếp cận mới, sử dụng mô hình xác suất kết hợp từ ñiển nhận dạng phân tách từ câu tiếng Việt Mô hình xác suất dựa ñộ ño liên kết nhằm lượng hóa tính ñi liền tiếng ñể tạo thành từ.Với mô hình xác suất, từ ñược nhận dạng, tiếng thuộc từ ñược nối tạo thành tiếng mô hình xác suất Quá trình nối chuỗi tiếng tạo thành tiếng làm giảm nhập nhằng tiếng từ tiếng Việt, tăng ñộ xác cho hàm xác suất, tăng hiệu cho trình nhận dạng từ Vì vậy, mô hình xác suất hội tụ mô hình tối ưu Hệ thống ñược xây dựng tập văn gồm 250.034 báo online 9.000 tác phẩm văn học, gồm 31.565.364 câu cụm từ với tổng số 411.623.127 tiếng Hệ thống nhận dạng phân tách từ với ña dạng thể loại văn tiếng Việt với ñộ xác khoảng 95%, dễ dàng cải tiến ñáp ứng phát triển liên tục tiếng Việt Từ ñiển ñược xây dựng gồm 300.000 từ cụm từ tiếng Việt Xây dựng hệ thống phân tích xử lý mã ñộc Nguyễn Tấn Khôi DaNang University Trong nhiều năm gần ñây, số lượng mã ñộc phát triển nhanh chóng toàn giới ñã ñặt nhiều vấn ñề an ninh thông tin cho toàn người sử dụng Internet toàn cầu Năm 2013, Việt Nam ñứng ñầu danh sách nước châu Á có tỉ lệ lây nhiễm mã ñộc máy tính nhiều Với số lượng mã ñộc ngày nhiều nguy hiểm việc áp dụng giải pháp nhằm hạn chế tác hại mã ñộc gây thực cần thiết Bài báo trình bày hướng nghiên cứu xây dựng hệ thống phân tích xử lý mã ñộc Hệ thống ñược xây dựng triển khai vận hành thử nghiệm Trung tâm Ứng cứu khẩn cấp máy tính Việt Nam (VNCERT) nhằm phân tích xử lý mã ñộc cách sớm ñể hạn chế tác hại mã ñộc gây 74 Xây dựng mô hình trang trại chăn nuôi gia súc thông minh dựa kiến trúc hướng dịch vụ mạng cảm biến không dây Nguyễn Trịnh Nguyên1, ðỗ Xuân Thiệu2, Ngô Hoàng Huy3, Nguyễn Tu Trung3, Nguyễn ðức Hải4 ðH Nông lâm Tp Hồ Chí Minh, 2ðH Giao thông Vận tải, 3Viện CNTT-VAST, Công ty cổ phần Phần mềm Công nghệ Ứng dụng Internet bùng nổ, công nghệ thông tin phát triển, nay, có nhiều ứng dụng thông minh Các ứng dụng thông minh mang ñến thay ñổi ñáng kể sống Hiện nay, ứng dụng ñược mong ñợi việc áp dụng công nghệ nông nghiệp tăng giá trị thặng dư suất nông nghiệp với việc sử dụng khác Bài báo ñề xuất mô hình nông trại thông minh cho việc kiểm soát quản lý nông trại gia súc thời gian thực thời ñiểm nào, nơi dựa kiến trúc hướng dịch vụ mạng cảm biến không dây Trong ñó, mạng cảm biến không dây camera ñược cài ñặt nông trại gia súc ñể thu thập kiểm soát môi trường trang trại gia súc thông tin hình ảnh việc chăn nuôi gia súc ánh sáng, ñộ ẩm, nhiệt ñộ CO2 Các thông số môi trường thông tin hình ảnh ñược gửi máy chủ, nơi cài ñặt ứng dụng quản lý nông trại ñể kiểm soát ñiều khiển tiện ích nông trại gia súc cảnh báo người dùng trường hợp khẩn cấp Việc quản lý nông trại thực lúc nào, nơi ứng dụng máy chủ ñược truy cập qua Internet hay ñiện thoại thông minh Mô hình ñược áp dụng thử nghiệm trang trại nuôi lợn hợp tác xã Cổ ñông – Sơn tây – Hà nội Xây dựng mô-ñun sinh tự ñộng mã nguồn trigger ngôn ngữ C thực cập nhật gia tăng, ñồng khung nhìn thực PostgreSQL Nguyễn Trần Quốc Vinh, Trần Trọng Nhân ðại học Sư phạm ðà Nẵng Ý tưởng khung nhìn thực xuất từ năm 1980, nhiên, ñến có bốn hệ quản trị sở liệu hàng ñầu giới Oracle, IBM DB2, Microsoft SQL Server Sybase triển khai thành công Khó khăn ñược xác ñịnh vấn ñề triển khai thực cập nhật gia tăng khung nhìn thực theo chế ñồng bộ, phần giao tác thực cập nhật liệu bảng sở liệu nhận biết khả sử dụng sử dụng KNT ñể trả lời truy vấn cách tự ñộng PostgreSQL hệ quản trị sở liệu mã nguồn mở hàng ñầu giới, ñược Bộ Thông tin Truyền thông ưu tiên khuyến cáo sử dụng Tuy nhiên, ñến hỗ trợ thực cập nhật toàn phần theo chế bất ñồng Nghiên cứu xây dựng mô-ñun thực sinh tự ñộng mã nguồn trigger ngôn ngữ C, thực cập nhật gia tăng, ñồng khung nhìn thực PostgreSQL cho truy vấn ñầu vào bao gồm phép nối 75 Xây dựng phần mềm quản lý sở liệu thị phân tử giống vật nuôi trồng Việt Nam Phạm Hạ Thủy, Dương Thị Hải Yến Khoa CNTT - ðại học Nông nghiệp Hà Nội Nội dung viết ñề cập tới việc ứng dụng công nghệ thông tin việc xây dựng phần mềm quản lý nhằm tổ chức thu thập, lưu giữ quản lý thông tin thị phân tử thông số kỹ thuật thí nghiệm liên quan ñến việc phát thị phân tử vật nuôi trồng Việt Nam Bài viết giới thiệu phần mềm quản lý thị phân tử ñối với lúa ñược nhóm nghiên cứu thực ðại học Nông nghiệp Hà Nội Xây dựng thuật toán nhận dạng ký tự quang học ứng dụng việc ñọc thông tin danh thiếp tiếng Việt Chu Văn Nam, Hoàng Hải Huy, Nguyễn Anh Tuấn ðại học Công nghệ thông tin, ðHQG-HCM Bài báo trình bày thuật toán nhận dạng thông tin danh thiếp tiếng việt bao gồm họ tên, số ñiện thoại, email, ñịa ñược chụp từ camera smartphone sử dụng hệ ñiều hành Android Do góc chụp khác nhau, ñiều kiện ánh sáng, chất lượng camera ñiện thoại dẫn ñến chất lượng hình ảnh thu ñược khác ảnh hưởng ñến kết nhận dạng Chúng sử dụng thư viện OpenCV cho việc tối ưu hóa ảnh danh thiếp thu ñược Văn hình ảnh sau xử lý ñược trích xuất công cụ nhận dạng ký tự quang học phân loại chúng thành trường họ tên, ñịa chỉ, số ñiện thoại, email, nơi làm việc lưu vào danh bạ ñiện thoại giúp cho việc lưu trữ tìm kiếm ñược dễ dàng Xử lý xung ñột cấp ñộ khái niệm ontology theo tiếp cận lý thuyết ñồng thuận Nguyễn Văn Trung1, Hoàng Hữu Hạnh2 ðại học Khoa học- ðại học Huế, 2ðại học Huế Tham chiếu ñến ontology ñã có ñể xây dựng ontology tạo ñiều kiện cho việc chia sẻ tri thức hệ thống thông minh ñược dễ dàng Tuy nhiên, ñiều ñó không giảm hoàn toàn nguy có xung ñột ontology hệ thống Bài báo trình bày cách tiếp cận dựa lý thuyết ñồng thuận (consensus theory) hàm ñánh giá ñộ tương ñồng ngữ nghĩa khái niệm ñể xây dựng thuật toán tích hợp ontology xung ñột cấp ñộ khái niệm 76 Một phương pháp phân cụm sở liệu ña phương tiện lớn Hoàng Minh Quang, Vũ Thị Lan Anh, ðặng Trần ðức, Nguyễn Khắc Giáo, ðặng Khương Duy Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Các sở liệu ña phương tiện ñang trở thành xu hướng liệu toàn cầu hóa Với bùng nổ thông tin kỷ nguyên gần ñây, việc thu thập, lưu trữ, xử lý số lượng khổng lồ liệu với ña dạng kiểu hình liệu khác ñang thách thức lớn Với việc xuất tảng sở liệu NoSQL ñã mở công cụ lưu trữ khối lượng khổng lồ sở liệu NoSQL hiệu việc lưu trữ cấu trúc liệu khác Công việc quan trọng sau thu thập khối lượng lớn liệu vào sở liệu cần hướng ñến mục tiêu khai phá liệu ñể tìm tri thức cần thiết Bài báo giới thiệu phương pháp phân cụm cho sở liệu ña phương tiện lớn tảng hệ quản trị sở liệu Apache CouchDB 77 78 CHỈ DẪN Nguyễn Nhật An 73 Ngô Trần Anh 55 Nguyễn ðức Anh 29 Nguyễn Hoàng Tú Anh 26 Nguyễn Thị Thùy Anh 60 Nguyễn Vũ Kiều Anh 28, 73 Nguyễn Xuân Anh 40 Trần Ngọc Anh 46, 73 Trần Thế Anh 64 Trinh Thị Vân Anh 27 Trịnh Hiền Anh 39 Vũ Thị Lan Anh 77 ðặng Quang Á 19, 47 Hồ ðức Ái 65 Nguyễn Thái Ân 34, 67 Huỳnh Hải Âu 68 Phạm Văn Ất 43 ðoàn Văn Ban 30 Cao Xuân Bách 27 ðỗ Quốc Bảo 66 Lâm Hoài Bảo Trần Minh Bảo 68 Nguyễn Quang Bắc 73 ðoàn Duy Bình 60 Lê Hữu Bình 42 Lê Nguyên Bình 42 Nguyễn Ngọc Bình 48 Nguyễn Thanh Bình 24 Phạm Bá Bình 12 Phạm Việt Bình 61, 69 Hồ Văn Canh 66 Khưu Minh Cảnh 35 Nguyễn Văn Căn 44 Nguyễn Viết Chánh 15 Nguyễn Thị Minh Châu 52 ðỗ Thị Kim Chi 24 Trần Quốc Chiến 14, 60, 63 Phạm Minh Chuẩn 27 Nguyễn Văn Chung 66 Phạm Ngọc Công 52 Cung Trọng Cường 48 Dương Tử Cường 55 Lê Bá Cường 10 Nguyễn Hùng Cường 34 Nguyễn Mạnh Cường 43 Phạm Văn Cường 46 Vũ Chí Cường 20 Huỳnh Bá Diệu 39 Ngo Manh Dung 23 Trần Thị Dung 68 Chung Khánh Duy 59 ðặng Khương Duy 77 Lê ðình Duy 26, 28, 73 Nguyễn Tiến Duy 15 Trinh Thanh Duy 14 Lưu Hồng Dũng 18 Nguyễn ðức Dũng 61 Nguyễn Thế Dũng 54, 55, 62 Nguyễn Việt Dũng 62 Phạm Quang Dũng 57 Trần Tiến Dũng 52 Hà ðại Dương 49 Lê Khánh Dương 53 Trần Huy Dương 64 Hà Mạnh ðào 22 Trần Vũ ðại 72 ðinh Quang ðạt 39 Nguyễn Tuấn ðăng 51 Nguyễn Văn ðịnh 59 Vũ Văn ðịnh 17 Nguyễn Văn ðoàn 58 Lê Phê ðô 19 Nguyễn Trịnh ðông 57 Trần Mạnh ðông 43 Dương Anh ðức 28, 65, 73 Dương Minh ðức 65 ðặng Trần ðức 9, 77 ðặng Văn ðức 52 Nguyễn Huy ðức 33 Trương ðình Minh ðức 35 ðoàn Thị Hương Giang 25 Ngô Trường Giang 30 Nguyễn ðức Giang 43 Nguyễn Long Giang 9, 17, 57 Nguyễn Tiền Giang 18 Vũ Lê Quỳnh Giang 48 Nguyễn Khắc Giáo 77 Nguyen Thuc Hai 23 Vo Hoang Hai 23 Hoàng Vĩnh Hà 45 Nguyễn Thái Hà 62 Nguyễn Thị Thu Hà 41 Trần Hành 50 Trần Quang Hào 66 Lê Mạnh Hải 25 Nguyễn ðức Hải 55, 75 Nguyễn Thúc Hải 21, 48 Phan Nguyên Hải 70 Phạm Văn Hải 17 Trần Thị Thanh Hải 25, 29, 47 Trương Hà Hải 19 Vũ Hải 25, 29, 47 Hoàng Hữu Hạnh 56, 76 ðoàn Hữu Hậu 20, 70 Dương Việt Hằng 37 Nguyễn Thị Hằng 54 Vũ Thúy Hằng 56 Mai Thị Hiên 52 Trần ðăng Hiên 43 ðinh Trọng Hiếu 59 Lê ðức Hiếu 61 Lê Trung Hiếu 23, 74 Nguyễn ðức Hiếu 73 Trần ðức Hiếu ðoàn Thị Hiền 54 Nguyễn Văn Hiền 50, 62 Vũ Thanh Hiền 28, 73 Hoàng Ngọc Hiển 36, 37 Lâm Thành Hiển 50 Nguyễn ðình Hiển 35 Huỳnh Xuân Hiệp 9, 34, 36, 36, 37 Tran The Hiep Vũ Văn Hiệu 41 Phạm Thị Hoa 38 Nguyễn Quang Hoan 29 Trần Văn Hoài 13, 35 Phạm Huy Hoàng 31 Trương Anh Hoàng 57 Vũ ðình Hòa 18 Nguyễn Cát Hồ 15 Nguyễn Thị Hồng 12 Nguyễn Văn Huân 32, 54, 63 Dinh Quang Huy 23 Dương Viết Huy 65 Hoàng Hải Huy 76 Liêm Nguyễn Huy 37 Ngô Hoàng Huy 55, 67, 68, 75 Nguyễn ðăng Quang Huy 16 Nguyễn ðức Huy 38 Nguyễn Minh Huy 33 Nguyễn Quang Huy 45 Nguyễn Xuân Huy 56 Nguyễn Thị Minh Huyền 21 ðinh Phú Hùng 38 Lê Mạnh Hùng 40 Nguyễn Mạnh Hùng 9, 32 Nguyễn Quốc Hùng 29 Phạm Quốc Hùng 46 Trần Bá Hùng 43 Trần ðình Hùng 47 Trần Hùng 48 Trịnh Xuân Hùng 39 ðặng Văn Hưng 57 Phan ðăng Hưng 51, 55 Phạm Ngọc Hưng 46 Vũ Chấn Hưng 22 Hồ Văn Hương 45 Lê Thanh Hương 27 80 Nguyễn Thị Lan Hương 57 ðỗ Thị Mai Hường Phạm Văn Hưởng 10, 48 Trần ðình Khang 17, 27, 29 Nguyen Kim Khanh 23 Nguyễn Duy Khánh 24 Nguyễn Trọng Khánh 32 Nguyễn Anh Khiêm 53 Ngô Ngọc ðăng Khoa 27 ðỗ Huy Khôi 56 Nguyễn Tấn Khôi 74 Lê Trung Kiên 74 Anh Lê 37 Lê Thị Lan 47 Ngô Thị Lan 11 Phan Phương Lan Tran Viet Lam Bùi Thu Lâm 20, 70, 72 Vũ Như Lân 15 Nguyễn ðình Lầu 14 Ngô Doãn Lập 20, 70 Trần Văn Lăng 13, 50, 59 Lê Thị Len 67 ðỗ Thị Liên 40 Nguyễn Ngọc Kim Liên 49 Nguyễn Tuấn Linh 46 Ông Thị Mỹ Linh 36 Tran Le Tam Linh 14 Vũ Duy Linh 58 Trịnh Văn Loan 46 Dương Thăng Long 52 ðặng ðức Long 60 ðinh Quý Long 62 Lê Thanh Long 24 Ngô Thanh Long 69 Nguyễn Hưng Long 63 Nguyễn Tân Quí Long 65 Nguyen Kim Long 23 Triệu Hải Long 45 Vũ ðức Lung 34, 67 Phạm Bá Mấy 63 Nguyễn ðức Mận 39, 42 Lê Quang Minh 20, 53, 70 Trịnh Ngọc Minh 68 Chu Văn Nam 76 ðinh Văn Nam 13 ðỗ Lê Nam 42 Lê Hải Nam 12 Nguyễn Hà Nam 53 Phạm Thành Nam 21 Vũ Xuân Nam 33 Lê Thi Kim Nga 63 Nguyễn Thị Ngân 71 Roãn Hải Ngân 59 Huynh Huu Nghia 27 Lương Văn Nghĩa 16 Nguyễn ðức Nghĩa 16 Phùng Trung Nghĩa 54, 62 ðỗ Thanh Nghị 34 Lương Thái Ngọc 21 Nguyễn Thắng Ngọc 46 Nguyễn Thị Bảo Ngọc 73 Phạm Văn Ngọc 12 ðào Anh Nguyên 34, 67 Nguyễn Phạm Bảo Nguyên 28, 73 Nguyễn Trịnh Nguyên 55, 75 Lữ ðăng Nhạc 53 Trần Trọng Nhân 75 Vũ Duy Nhất 32 Nguyễn Minh Nhật 39 ðỗ Văn Nhơn 35 Nguyễn Xuân Nhựt 16 Marilleau Nicolas 32 Ioannis Parissis 24 Huỳnh Công Pháp 71 Huỳnh Nhứt Phát 56 Dương Phúc Phần 31 Bùi Thanh Phong 68 Phạm Hồng Phong 59 Huỳnh Thảo Phúc 71 La Hữu Phúc 31, 40 Nguyễn Quang Phúc 26 81 Nhan Minh Phúc 13 Vũ Văn Phúc 48 Hồ Nguyễn Cúc Phương 35 Nguyễn Duy Phương 40 Trương ðức Phương 50 Văn ðình Vỹ Phương 10, 66 Nguyễn Thị Ánh Phượng 39 Trần ðình Quế 18 Hoàng Quang 15 Hoàng Minh Quang 77 Nguyễn Hồng Quang 31, 46 Phạm Hồng Quang 30 Vũ Vinh Quang 19 Lê Hồng Quân 63 Ngô Minh Quân 58 Trần Lâm Quân 51 Ho Bao Quoc 27 Nguyễn Kim Quốc 21 Phan Tấn Quốc 16 Văn Thế Quốc 28, 73 Nguyễn Hữu Quỳnh 41 Phan Văn Sa 36 Hà Văn Sang 53 Huỳnh Tấn Sang Bạch Ngọc Sơn 31 Phan Thanh Sơn 55 Hồ Tiến Sung 39 Tran Tan Tai 23 Le Ngoc Tan 11, 14 Nguyễn Văn Tảo 32 Ngô Quốc Tạo 30, 41, 44 Nguyễn ðức Tâm 40 Nguyễn Duy Tân 22, 65 Trần Minh Tân 61 Phạm Thị Thêm 59 Phan Thị Thể 51 Nguyễn Hải Thanh 34 Nguyễn Thị Phương Thanh 61 Nguyen Thi Thanh Thao 14 Lê Sơn Thái 69 Nguyễn Phương Thái 46 Vũ ðức Thái 25 ðỗ Công Thành 67 ðỗ Văn Thành 50 Ngô ðức Thành 26, 28, 65, 73 Nguyễn Quang Thành 63 ðoàn Thị Thanh Thảo 12 Nguyễn Xuân Thảo 59 Trần Thị Ngọc Thảo 49 Lê Mạnh Thạnh 63 Lê Huy Thập 66, 66 Truong Cong Thang Cáp Phạm ðình Thăng 73 ðoàn Văn Thắng 16 Huỳnh Quyết Thắng 34, 42 Lê Quyết Thắng 36 Nguyễn Trường Thắng 39, 43 Nguyễn Văn Thắng 71 Trịnh ðình Thắng 56 Vũ Chiến Thắng 61 Vũ Tất Thắng 51 Vũ ðức Thi 9, 57, 64, 72 ðỗ Văn Thiện 39 Nguyễn Hoàng Duy Thiện 13 Trần Khải Thiện 28, 73 ðỗ Xuân Thiệu 55, 75 Vũ Văn Thoả 41 ðặng Xuân Thọ 12, 43 Phạm ðức Thọ 52 Hoàng Văn Thông 65 Phạm Thị Thơm 66 Phạm Văn Thuần 58 Lê ðức Thuận 10 Vũ Chính Thuý 54 ðỗ Thị Thanh Thùy 20, 70 Phạm Hạ Thủy 76 Bùi Thị Thư 39 Phạm Thị Thương 11 Lê Trung Thực 19 ðỗ Văn Tiến 28 Trịnh Nhật Tiến 43 Phan Tuấn Tiệp 38 82 Le Ngoc Tien 11, 14 Huỳnh Ngọc Tín 28 ðào Thanh Tĩnh 46, 49, 69 ðỗ Năng Toàn 39, 50, 69 Hà Mạnh Toàn 39 Hà ðại Tôn 61 Nguyễn Văn Tới 47 Bùi Thị Trang 46 Lý Thu Trang 54 Phạm Thùy Trang 38 Nguyễn Văn Trãi 39 Trần Minh Triết 27, 38 Mai Yến Trinh 36 Nguyễn Hiền Trinh 30 Nguyễn Hồng Trí 65 Nguyễn Hữu Trọng 52 ðoàn Duy Trung 60 Hoàng Quang Trung 26 Kiên Nguyễn Trung 37 Nguyễn Hiếu Trung 37 Nguyễn Thành Trung 45, 54 Nguyễn Tu Trung 41, 55, 67, 75 Nguyễn Văn Trung 76 Nguyễn ðào Trường 40 Nguyễn Hữu Xuân Trường 18 Quách Xuân Trường 48 Mai Mạnh Trừng 19 Nguyễn Mậu Tuệ 14 ðinh Anh Tuấn 51 Hoàng Văn Tuấn 22 Huỳnh Cao Tuấn 63 Lê Triệu Tuấn 32 Lê Văn Tuấn 18 Nguyễn Anh Tuấn 44, 58, 76 Trương Công Tuấn 68 Vũ Quốc Tuấn 54 Nguyễn Thị Kim Tuyến 54 Trần Minh Tuyến 56 ðào Văn Tuyết 9, 37, 58 Lê Anh Tú 69 Trương Văn Tú 33 Võ Hoàng Tú 36 Võ Ngọc Cẩm Tú 36 Võ Thanh Tú 21, 21, 48 Hà ðặng Cao Tùng 71 Nguyễn Thanh Tùng 10, 33, 57 Phạm Hữu Tùng 48 Trần Tùng 60 Trương Tiến Tùng 52 Nguyễn Quang Uy 11 Nguyễn Mậu Uyên 69 Le Thi Thuy Van 37, 58 Dương Thị Thùy Vân 18 Lê Thị Hồng Vân 10 Mạc Văn Viên 70 Nguyễn Ái Việt 20, 24, 41, 70 Nguyễn ðình Việt 22, 65 Trần Ngọc Việt 14, 63 Trương Xuân Việt 36 Hồ Tường Vinh 32 Lê Văn Vinh 13 Nguyễn Trần Quốc Vinh 75 Nguyễn Văn Vinh 45 Phan Công Vinh 50, 56, 62 Hoàng Văn Võ 42 Chu Bá Vũ 25 Lê Anh Vũ 23, 74 Nguyễn Hoàng Vũ 73 Nguyễn Tấn Tôn Thất ðỗ Vũ 24, 41 Nguyễn Văn Vũ 38 Trương Tiến Vũ 39 Ngô Minh Vương 49 Bùi Thị Thanh Xuân 26 Trần Thị Xuân 13 Phạm Công Xuyên 10 Dương Thị Hải Yến 76 Triệu Yến Yến 36 83 [...]... 2Viện Công nghệ Thông tin Trong tra cứu ảnh dựa trên nội dung, phản hồi liên quan là công nghệ thường ñược sử dụng ñể thu hẹp khoảng cách giữa ñặc trưng mức thấp và khái niệm mức cao Mục ñích của nó là cải thiện hiệu quả tra cứu thông qua việc học với các ñiều chỉnh của người dùng trên các kết quả tra cứu Mặc dù ñược quan tâm rộng rãi, nhưng công nghệ phản hồi liên quan thường phải ñối mặt với một vài... ðoàn Văn Ban1, Nguyễn Hiền Trinh2 1 Viện Công nghệ thông tin, 2ðH Công nghệ thông tin & truyền thông Khai phá ñồ thị con thường xuyên là một vấn ñề ñang ñược nhiều quan tâm trong khai phá dữ liệu ðồ thị là một mô hình chung ñể biểu diễn cho dữ liệu có cấu trúc và ñang ñược sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như tin hóa và tin sinh học Mô hình khai thác từ cơ sở dữ liệu ñồ thị có nhiều thử thách... các ứng dụng tương tác dựa trên ngôn ngữ mô hình hóa kiểm thử Phương pháp này có thể ñược tự ñộng hóa dễ dàng và sinh các ca kiểm thử thích hợp cho ứng dụng tương tác 24 Giải phương trình Navier-Stokes bằng công nghệ mạng nơ ron tế bào CNN Vũ ðức Thái1, Chu Bá Vũ2 1 ðH CNTT&TT Thái Nguyên, 2Trường Cð nghề Cơ ñiện và Xây dựng Bắc Ninh Báo cáo này trình bày việc ứng dụng công nghệ mạng nơ ron tế bào vào... dược liệu dựa vào nội dung phục vụ cho phát hiện, quản lý và khai thác Nguyễn Văn Tảo, Nguyễn Văn Huân, Lê Triệu Tuấn ðH Công nghệ thông tin và Truyền thông - ðH Thái Nguyên Bài báo này ñề xuất áp dụng kỹ thuật tra cứu ảnh về cây dược liệu theo nội dung sử dụng dấu hiệu nhị phân của ảnh như xác ñịnh véc tơ ñặc trưng, biểu diễn và trích rút ñặc trưng và tính ñộ tương tự nhằm hỗ trợ cho công tác tìm kiếm,... quyết ñịnh ñể ñiều hành các phương tiện giao thông ứng cứu thảm họa, thiên tai ñã ñược mô tả bằng minh chứng cụ thể ñược trình bày trong bài nghiên cứu Hệ trợ giúp quyết ñịnh thông minh ñược cài ñặt và chạy thực nghiệm mô phỏng (simulation) và so sánh các thuật toán khác nhau dựa trên các ý kiến chuyên gia trong bài toán ứng cứu thiên tai Kết quả nghiên cứu của mô hình ñề xuất ñã chỉ ra cách tiếp cận... mô phỏng tin học các hệ thống phức tạp Nguyễn Trọng Khánh1, Hồ Tường Vinh2, Marilleau Nicolas3 1 Khoa Công Nghệ Thông Tin, ðại Học ðiện Lực, 2Viện Tin học Pháp Ngữ, ðHQG Hà Nội, 3UMMISCO 209, Institut de Recherche pour le development 32 Trao ñổi kiến thức, ý tưởng và kết quả là một hoạt ñộng thường xuyênvà cần thiết trong các dự án nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu của chúng tôi là tìm hiểu và ñề xuất... Nam thực hiện việc tích hợp cơ chế xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào các ứng dụng tiếng nói ðiều này giúp cho các ứng dụng tiếng nói trở lên thông minh hơn, có thể giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên với ñộ chính xác 28 cao và tốc ñộ xử lý nhanh Hệ thống qua thực nghiệm ñạt ñộ chính xác cao và thân thiện với người dùng là minh chứng rõ nét cho tính thực tế của nghiên cứu Hệ thống tư vấn thời trang... Khánh Viện Công nghệ thông tin, ðHQG Hà Nội Các mạng LAN ñược sử dụng phổ biến, có kết nối với Internet, không an toàn ñối với việc thẩm lậu thông tin thông qua những người dùng Internet bên trong và những người làm việc lưu ñộng từ xa Chúng tôi ñề xuất một giải pháp mới dựa trên một giao thức ñặc biệt kết hợp với công nghệ ảo hóa ở mức ứng dụng Các ñợt thử nghiệm ñã tiến hành chứng tỏ rằng giải pháp... 2Grenoble INP LCIS Phát triển các ứng dụng tương tác là hoạt ñộng phức tạp và gây ra lỗi do khía cạnh tương tác người-máy Kiểm thử các ứng dụng này là ñặc biệt quan trọng và ñòi hỏi nhiều nổ lực Tự ñộng hoá sinh dữ liệu kiểm thử có thể giảm chi phí ñáng kể phát triển và nâng cao chất lượng của ứng dụng Hiện nay, kiểm thử dựa vào mô hình ñang thu hút rất nhiều nhà nghiên cứu tham gia Trong bài báo này,... trong ñiều hành ứng cứu giao thông trong thảm họa và thiên tai nhằm tăng quyết ñịnh ñúng ñắn cho các bài toán ña mục tiêu cho giải pháp tối ưu, với nhiều rằng buộc và giảm thiểu rủi ro Chọn tập ñối tượng ñại diện cho bài toán rút gọn thuộc tính của hệ thông tin không ñầy ñủ Vũ Văn ðịnh1, Nguyễn Long Giang2 1 ðại học ðiện Lực, 2Viện Công nghệ thông tin, VAST Trong mấy năm gần ñây, một số công bố ñã ñề