- Thesis
Tác giả : Nguyễn, Tuấn Anh; Người hướng dẫn: Trần, Quốc Long; Tạ, Việt Cường (2024) - Luận văn này đề xuất phương pháp phân vùng ảnh mô bệnh học kết hợp
phân loại phân cấp sử dụng mô hình học sâu U-Net. Mục tiêu chính của phương
pháp này là tăng cường độ chính xác trong việc phát hiện các vùng ung thư phổi
trong ảnh mô bệnh học. Luận văn này tập trung vào việc cải tiến các mô hình phân
vùng ảnh hiện có để giải quyết những thách thức trong phát hiện ung thư phổi, một
trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong, việc phát hiện bệnh sớm qua phân
tích ảnh mô bệnh học có ý nghĩa hết sức quan trọng, đòi hỏi độ chính xác cao và
thường gặp nhiều khó khăn trong thực tế. Mục tiêu của luận văn là phát triển một
phương pháp phân vùng ảnh mô bệnh học hiệu quả, kết hợp phân...
|
- Thesis
Tác giả : Phùng, Thế Ngọc; Người hướng dẫn: Phạm, Huy Hiệu; Trần, Quốc Long (2024) - Ung thư phổi là một căn bệnh cực kỳ nguy hiểm, không chỉ có tỷ lệ tử vong cao
mà còn là loại ung thư phổ biến nhất trong những năm gần đây. Ở giai đoạn đầu,
các triệu chứng của ung thư phổi thường không rõ ràng, khiến nhiều trường hợp
chỉ được phát hiện khi bệnh đã tiến triển nặng và thậm chí đã di căn. Điều này
cho thấy việc phát hiện sớm ung thư phổi là yếu tố then chốt trong việc giảm tỷ
lệ tử vong do căn bệnh này. Trong những phương pháp, chẩn đoán ung thư phổi
bằng ảnh chụp CT thường được sử dụng nhờ khả năng phát hiện ung thư thông
qua việc phân tích hình ảnh. Từ đó, các bác sĩ có thể đưa ra những quyết định
chẩn đoán và điều trị dựa trên thông tin cụ thể từ hình ảnh.
T...
|
- Thesis
Tác giả : Phan, Quốc Đạt; Người hướng dẫn: Fiorina, Jocelyn; Đinh, Thị Thái Mai (2023) - In recent years, we have had incredible breakthroughs in artificial intelligence in general and machine learning in particular, including the birth of Chat-GPT By combining and leveraging increasingly
powerful hardware computing capabilities, powerful algorithms, and the ability to collect and process large amounts of data, machine learning has demonstrated an important role and impact on
human society. One of the three main essentials to be able to take advantage of machine learning is
big data. In conventional machine learning methods, data will be collected and aggregated centrally,
called centralized learning. In many situations, collecting data, especially personal data, is i...
|
- Thesis
Tác giả : Hoàng, Văn Đô; Người hướng dẫn: Vazquez, Emmanuel; Trần, Quốc Long (2024) - This thesis explores the domain of Gaussian Process (GP), a powerful Bayesian approach in machine learning,
emphasizing their scalability for handling large datasets. Traditional GPs, while offering flexibility and probabilistic interpretation, face computational challenges as dataset sizes increase. This research primarily focuses on a
novel method proposed by Noack et al., which introduces ”Exact Gaussian Processes for Massive Datasets via NonStationary Sparsity-Discovering Kernels”[23] addressing the scalability issue inherent in standard GPs.
The first section of the thesis provides a comprehensive overview of Gaussian Processes, detailing their theoretical foundation, advantag...
|
- Thesis
Tác giả : Nguyễn, Tiến Đạt; Người hướng dẫn: Osorovitz, Natacha Chetcuti; Ayoubi, Salah El; Trần, Trọng Hiếu (2024) - Crowdfunding has become an increasingly popular way for entrepreneurs and innovators to raise funds for
their projects. It is a process of raising small amounts of money from a large number of people, typically
via the Internet. Researchers have studied crowdfunding from different perspectives, such as the impact
of crowdfunding on the economy, or the role of social networks. The success of crowdfunding campaigns,
however, is rather complex and still not well-understood. Through qualitative research, scholars believe
that community is a factor that influences the success of crowdfunding campaigns. This thesis aims to fill
this research gap by quantitatively analyzing the role of...
|
- Thesis
Tác giả : Nguyễn, Trung Kiên; Người hướng dẫn: Libessart, Erwan; Bùi, Duy Hiểu; Trần, Thị Thúy Quỳnh (2024) - Real-time object detection is now a key capability for embedded computer vision
platforms used in numerous applications, from surveillance to transportation and
defense systems. However, the limited resource constraints and demands for lowlatency accurate detection impose significant optimization challenges.
The key motivation is enabling real-time object detection using lightweight
algorithms on embedded devices without powerful specialized hardware. The pipeline
combines selective background subtraction using Zipfian Estimation techniques with
an optimized HOG-SVM classifier to minimize computations. Additional techniques
like multi-scale scanning via parallel classification ...
|
- Thesis
Tác giả : Lê, Huy; Người hướng dẫn: Wautier, Armelle; Duhamel, Pierre; Đỗ, Thanh Hà (2024) - The purpose of the Master thesis is to improve the classification performance upon reception
of an image, for a given rate and distortion. It builds on the work of Blau and Michaeli [BM18]
[BM19] to integrate perceptual quality in coding by introducing the divergence between input
and output signal distributions as a criterion, thereby redefining the rate/distortion tradeo↵
to include perception. My research extends this by incorporating image gradient statistics
for enhanced segmentation in compressed images, therefore resulting in a slight modification of the Rate/Distortion/Perception model for improved classification performance. This
modification is based on the use of a 2D...
|
- Thesis
Tác giả : Trần, Trung Kiên; Người hướng dẫn: Vazquez, Emmanuel; Trần, Quốc Long (2024) - This master’s thesis conducts research on the Multi-output Gaussian Process (MOGP). It also addresses the challenge of estimating Garonne river water height by employing a novel approach that utilizes the Multi-output Gaussian Process with stationary kernels, in conjunction with a Coregionalization model. This method effectively resolves
the issue by constructing a model based on the data pertaining to the Garonne river water height, thereby enabling
highly accurate predictions for multiple outputs simultaneously—an approach that proves to be more convenient
and superior to the use of a Single-Output Gaussian Process (SOGP). Data-driven training further simplifies the modeling proc...
|
- Thesis
Tác giả : Nguyễn, Tuyên Hoàng; Người hướng dẫn: Vazquez, Emmanuel; Trần, Quốc Long (2024) - Gaussian Process (GP) regression has gained significant attention due to its ability to model complex and non-linear
relationships in data. The Matérn kernel is a popular choice in GP-based algorithms, offering flexibility in capturing various levels of smoothness in the underlying function. However, the traditional approach of discretizing the
smoothness parameter limits its expressive power and introduces computational challenges.
This thesis focuses on addressing these limitations by introducing a novel framework that enables the use of
a continuous smoothness parameter within Matérn kernels. We propose a parametric approach that allows the
smoothness parameter to take on any ...
|
- Thesis
Tác giả : Nguyễn, Anh Dũng; Người hướng dẫn: Nguyễn, Văn Tâm; Lê, Vũ Hà; Jocelyn FIORINA (2024) - Emotional Intelligence is one the most important part of our lives. It can affect our physical and mental health, community relations, learning and working performance [20]. In other words, It is a term used to describe a person’s ability to manage, respond based on their experience and promote the development of their concentration and vigilance. Attention is one fundamental component of cognitive basis. This process requires careful selection of information and avoidance of distractions. To maintaining high performance, this cognitive process is essentially, which is directed by goals primarily located in the prefrontal cortex. The emotional content that we get from stimuli will be ...
|
- Thesis
Tác giả : Hồ, Sỹ Trọng Kiên; Người hướng dẫn: Nguyễn, Hồng Thịnh; Duhamel, Pierre; Mokraoui, Anissa (2024) - Object detection, an essential and challenging task in computer vision, involves a two-step process: localizing instances within an image using bounding boxes and classify them among a predefined set of categories. With the ever-expanding landscape of technology and the emergence of mainstream models like Faster R-CNN, YOLO, and RetinaNet, object detection has undeniably proven its worth in addressing real-world challenges. While object detection models serve as powerful tools, they are not without their limitations and specific requirements. In fact, the effectiveness of an object detector in providing accurate predictions for instance types in a given environment does not ensure com...
|
- Thesis
Tác giả : Vũ, Duy Thanh; Người hướng dẫn: Chén, Oliver Y.; Nguyễn, Linh Trung; Brusquet, Laurent Le (2023) - The early, timely, and accurate diagnosis of Alzheimer’s disease (AD), particularly its earlier sign – mild cognitive impairment (MCI), plays an important role in detecting, managing, and potentially treating the disease for both patients and clinicians. Recent studies have shown that neuroimaging and genetic data provide complementary information for the diagnosis and prognosis of AD. Using fusion, one can integrate these multimodal, multivariate and potentially high-dimensional biomarkers to improve disease assessment. State-of-the-art fusion approaches typically involve linearly combining kernels or similarity matrices from various modalities. These strategies, however, often negle...
|
- Thesis
Tác giả : Trần, Trọng Duy; Người hướng dẫn: NGUYỄN, LINH TRUNG; FERREIRA DA COSTA, MAXIME (2023) - Internet of Things (IoT) in general, and smart devices in particular are growing continuously for years despite the impact of the COVID-19 pandemic. In fact, the COVID-19 has acted as a catalyst for deployments of IoT solutions [1]. Smart interconnected devices have applications in various aspects from smart home, retails to factories, offices and healthcare. Many of them require the access to the location of devices or users. Therefore, location leakage is a concerning threat for everyone. Besides, the broader problem of security and privacy is one of the major concerns for development of smart devices and future networks. This thesis studies theoretical aspects of a location privacy...
|
- Thesis
Tác giả : Lê, Quốc Anh; Người hướng dẫn: VALENZISE, GIUSEPPE; LÊ, VŨ HÀ (2024) - In recent years, technologies related to Extended Reality have developed enormously, leaving a significant impact on many different aspects of our daily lives. The continuous development of XR is partly based on the advance of many capturing techniques for three-dimensional (3D) data. Among the types of data used for XR, point clouds are a common and widely used data type for 3D object representation and scenes. Point clouds are applied in many applications, such as construction, cultural heritage [6], etc. A point cloud consists of a set of discrete points containing coordinates information (x, y, z) and additional attributes such as color, normals, reflectance, etc. In addition, dep...
|
- Thesis
Tác giả : Đặng, Văn Luận; Người hướng dẫn: a (2024) - Việc phát triển từ bảo dưỡng theo chu kỳ thành bảo dưỡng dựa theo tiên đoán đang trở thành một xu thế tất yếu để cắt giảm chi phí cho những nhà máy sản xuất. Quá trình tiến hóa này bao gồm việc xây dựng cơ sở dữ liệu, phát triển mô hình chẩn đoán với sự tham gia của các kỹ thuật xử lý tín hiệu và mô hình học máy hiện đại. Bằng việc đem lại lợi ích lớn về mặt chi phí và nâng cao hiệu suất thiết bị, việc phát triển những mô hình chẩn đoán trạng thái đang thu hút được rất nhiều nguồn lực từ phía các công ty sản xuất, và gia tăng sức hút với cộng đồng nghiên cứu. Một số hướng tiếp cận phổ biến như phân tích thống kê, phân tích đặc trưng hay các kỹ thuật học sâu được công bố rộng rãi với h...
|
- Thesis
Tác giả : Nghiêm, Đình Nam; Người hướng dẫn: Võ, Đình Hiếu (2024) - Hiện nay, phát triển phần mềm mã nguồn mở đang dần trở nên bùng nổ, đi kèm với đó những thách thức về việc quản lý, bảo vệ mã nguồn. Những mã nguồn mở có thể tồn tại những lỗ hổng bảo mật và các nhà phát triển đã khắc phục sửa lỗ hổng một cách không công khai. Vấn đề này đặt ra yêu cầu cần xây dựng công cụ có thể phát hiện bản vá khắc phục lỗ hổng. Đầu vào của bài toán là các phiên bản mã nguồn bao gồm phiên bản gốc, phiên bản sửa đổi. Đầu ra của bài toán là phân loại các phiên bản mã nguồn đã được khắc phục lỗ hổng và phiên bản không thay đổi. Luận văn này đề xuất một hướng tiếp cận sử dụng học sâu với mạng nơ-ron đồ thị để tự động phát hiện các bản vá khắc phục lỗ hổng phần mềm. Mô ...
|
- Thesis
Tác giả : Nguyễn, Bình Minh; Người hướng dẫn: Võ, Đình Hiếu (2024) - Ngành kỹ thuật phần mềm đã phát triển vượt bậc trong vài thập kỷ qua, các ứng dụng phần mềm tiến hóa từ các chương trình đơn giản, thô sơ đến các hệ thống phức tạp và đa chức năng, đáp ứng đầy đủ nhu cầu của người dùng và doanh nghiệp. Sự tiến bộ này kéo theo sự gia tăng về độ phức tạp và quy mô của các ứng dụng, làm cho việc đảm bảo chất lượng và khả năng bảo trì trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Một trong những tiêu chí đánh giá chất lượng của phần mềm là độ "sạch" của mã nguồn. Mã nguồn sạch (clean code) [1] không chỉ dễ hiểu và dễ bảo trì, mà còn giúp giảm chi phí phát triển và vận hành, đồng thời nâng cao khả năng mở rộng của ứng dụng. Ngược lại, mã nguồn không sạch, hay mã xấu...
|
- Thesis
Tác giả : Đàm, Trọng Tuyên; Người hướng dẫn: Lê, Đức Trọng (2024) - Trong luận văn này, tôi giới thiệu xMERC, một mô hình mới cho bài toán Nhận Diện Cảm Xúc Đa Phương Thức Trong Cuộc Hội Thoại, tập trung vào tính giải thích và cải thiện hiệu suất mô hình. Phương pháp này tối ưu hóa độ chính xác của mô hình bằng cách khai thác sự thay đổi cảm xúc qua các đầu phụ trợ và phân loại chuyển đổi cảm xúc cụ thể tại mỗi câu nói. Ngoài ra, xMERC sử dụng ngữ cảnh cảm xúc để cung cấp thông tin toàn diện về trạng thái cảm xúc trong suốt các cuộc hội thoại, từ đó nâng cao tính chính xác và rõ ràng của từng dự đoán. Mô hình xMERC đảm bảo tính minh bạch trong quá trình nhận diện cảm xúc bằng cách tích hợp một luồng giải thích đầu - cuối, phân tích đóng góp của mỗi mô...
|
- Thesis
Tác giả : Trần, Thế Lâm; Người hướng dẫn: Trương, Anh Hoàng (2024) - SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) là một hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu nhằm hỗ trợ con người trong quá trình giám sát và điều khiển từ xa. SCADA là giải pháp tối ưu được các tổ chức công nghiệp lựa chọn nhằm khai thác truy cập dữ liệu và quản lý thiết bị. Người vận hành có thể xem các dữ liệu quan trọng như nhiệt độ, điện áp, mức tiêu hao năng lượng,... và đưa ra các quyết định với sự thay đổi của từng mức dữ liệu tương ứng. Vì vậy bảo mật dữ liệu trong hệ thống SCADA là rất quan trọng. Hiện nay, dữ liệu được lưu trên hệ thống SCADA thường được lưu vào các hệ quản trị cơ sở dữ liệu nên dễ dàng bị tin tặc tấn công hoặc dễ dàng bị thay đổi để tạo ra sự ...
|
- Thesis
Tác giả : Phạm, Tiến Mạnh; Người hướng dẫn: Nguyễn, Đăng Phú; Vũ, Thị Huyền (2024) - Luận văn “Nâng cao giới hạn phát hiện cảm biến sinh học điện hóa
sử dụng vật liệu nano” tập trung vào việc phát triển quy trình chức năng hóa
bề mặt các loại cảm biến sinh học điện hóa để phát hiện protein mục tiêu một cách
nhanh chóng và chính xác. Để chứng minh hiệu quả của quy trình chức năng hóa
bề mặt, luận văn đã sử dụng hai loại cảm biến khác nhau là điện cực thương mại
hóa - điện cực in carbon và điện cực tự phát triển trên bảng mạch in, cả hai đều
được chức năng hóa bề mặt để tăng cường độ nhạy và độ chọn lọc. Quá trình chức
năng hóa bề mặt sử dụng axit 11-mercaptoundecanoic (11-MUA) để hình thành
đơn lớp tự lắp ráp (self-assembled monolayer - SAM), lớp SAM này sau đó...
|
