Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Tạp chí của Trường Đại học Thái Nguyên
MÔ HÌNH LAI ConvLSTM CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI ẢNH CÓ CHÁY RỪNG TẠI VIỆT NAM
Cháy rừng đang là vấn đề nghiêm trọng tại Việt Nam, nhất là trong mùa khô. Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron ConvLSTM để phát hiện sớm cháy rừng từ dữ liệu ảnh. Khác với các phương pháp truyền thống chỉ xử lý từng khung hình riêng lẻ, ConvLSTM có khả năng kết hợp trích xuất đặc điểm không gian (qua lớp tích chập) và mô hình hóa sự phụ thuộc thời gian (qua bộ nhớ dài-ngắn LSTM). Chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu công khai gồm 999 ảnh có và không có cháy. Để áp dụng ConvLSTM trên ảnh tĩnh, các chuỗi thời gian được tạo bằng cửa sổ trượt trên các biến thể tăng cường dữ liệu. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác 98,3%, độ chính xác dự báo dương tính 98,1%, độ nhạy 96,8% và F1-score 98,1%, cao hơn rõ rệt so với các mô hình CNN hay LSTM độc lập. Dù vậy, nghiên cứu còn hạn chế về kích thước bộ dữ liệu (nhỏ, mất cân bằng, 75% là ảnh có cháy) và thiếu dữ liệu đặc thù cho Việt Nam. Các bước phát triển tiếp theo cần hướng tới bộ dữ liệu lớn hơn, phù hợp với điều kiện địa phương và triển khai thời gian thực trên các thiết bị biên.
TÍCH HỢP MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN VÀO HỆ THỐNG CHẤM ĐIỂM LẬP TRÌNH TỰ ĐỘNG: TIẾP CẬN CHUỖI SUY LUẬN CHO PHẢN HỒI SƯ PHẠM VÀ TỐI ƯU BỘ NHỚ
Sự phát triển của giáo dục thông minh đã thúc đẩy việc ứng dụng các Hệ thống chấm điểm tự động trong đào tạo lập trình. Tuy nhiên, đa số nền tảng hiện nay chủ yếu trả về kết quả đúng/sai mà chưa cung cấp phản hồi mang tính sư phạm để hỗ trợ người học cải thiện tư duy thuật toán. Trong khi đó, các Mô hình ngôn ngữ lớn cho thấy tiềm năng đáng kể trong phân tích mã nguồn, nhưng khi áp dụng trực tiếp theo cơ chế zero-shot thường xuất hiện hiện tượng “ảo giác” và thiếu nhất quán trong các bài toán có ràng buộc tài nguyên nghiêm ngặt. Nghiên cứu này đề xuất kiến trúc mô-đun đa tầng kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với kỹ thuật Chuỗi suy luận dành cho lập trình thi đấu. Hệ thống thực hiện quy trình suy luận tuần tự gồm phân tích ngữ nghĩa chương trình, đánh giá độ phức tạp thuật toán, phát hiện lỗi biên như IndexError và tối ưu bộ nhớ. Đặc biệt, mô hình có khả năng chủ động đề xuất kiểu dữ liệu __int128 nhằm hạn chế tràn số nguyên. Thực nghiệm trên 1.250 bài nộp C/C++ cho thấy phương pháp Chuỗi suy luận vượt trội hơn baseline zero-shot, cải thiện 8,7% độ chính xác Pass@1, tăng 9,2% năng lực phân tích thuật toán, nâng tỷ lệ phát hiện IndexError thêm 22,2% và cải thiện 57,6% độ chính xác khi sử dụng int128.
NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH TRONG HỆ THỐNG GIÁM SÁT NGƯỜI LÁI XE TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG
Nghiên cứu này đề xuất một hệ thống giám sát trạng thái người lái trên smartphone Android, sử dụng Google MediaPipe để trích xuất 468 điểm mốc khuôn mặt từ khung hình camera. Hệ thống phát hiện nhắm mắt, ngáp và lệch hướng đầu dựa trên ba đặc trưng hình học: tỷ lệ khung hình mắt ba chiều, tỷ lệ khung hình miệng ba chiều và chênh lệch tọa độ độ sâu tương đối giữa các điểm mốc khuôn mặt. Quy trình xử lý không yêu cầu cảm biến bổ sung và sử dụng hình học điểm mốc đã chuẩn hóa thay cho tham số nội tại của camera. Cơ chế lọc theo thời gian chỉ phát cảnh báo khi trạng thái bất thường được duy trì trong khoảng thời gian xác định, qua đó giảm cảnh báo nhiễu do các chuyển động ngắn hạn. Thực nghiệm với 12 người tham gia trong điều kiện đủ sáng và ánh sáng yếu cho thấy hệ thống đạt độ chính xác lần lượt là 91,47% (nhắm mắt), 88,15% (lệch hướng đầu), 84,76% (ngáp); độ nhạy lần lượt là 89,35%, 86,11%, 82,41%; trung bình điều hòa giữa độ chính xác và độ nhạy đạt 87,03%; độ trễ phát hiện 287-421 mili giây. Kết quả cho thấy tính khả thi ban đầu của hướng tiếp cận trên smartphone, song hiệu năng còn chịu ảnh hưởng của ánh sáng và ngưỡng cố định.
KIẾN TRÚC THỐNG NHẤT TÍCH HỢP RAG VÀ CƠ CHẾ GỌI HÀM TUÂN THỦ AN TOÀN VÀ BẢO VỆ CHO CÁC HỆ THỐNG CHATBOT NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM
Các hệ thống chatbot ngân hàng tại Việt Nam gặp nhiều thách thức lớn khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn khi cần đồng thời cung cấp thông tin chính xác, thực thi các tác vụ dịch vụ bảo đảm an toàn cũng như tuân thủ quy định. Những yêu cầu này trở nên phức tạp hơn trong bối cảnh các hệ thống này sử dụng ngôn ngữ tiếng Việt do một số vấn đề như thiếu dấu, phân tách từ không rõ và ngôn ngữ truy vấn phi chuẩn dẫn đến làm suy giảm hiệu quả truy xuất thông tin. Bài báo đề xuất một kiến trúc thống nhất, tích hợp RAG và cơ chế gọi hàm thông qua công cụ và cơ chế kiểm soát an toàn nhiều lớp trong cùng một quy trình hội thoại. Hệ thống mô hình hóa truy xuất tài liệu và thao tác dịch vụ như các công cụ có thể được mô hình ngôn ngữ lớn điều phối động. Mô-đun truy xuất sử dụng phương pháp lai, kết hợp cơ chế BM25 và biểu diễn nhúng ngữ nghĩa thông qua hợp nhất xếp hạng tương hỗ và áp dụng các bước tiền xử lý chuyên biệt cho tiếng Việt như chuẩn hóa, khôi phục dấu và ánh xạ thuật ngữ ngân hàng. Kết quả đánh giá trên bộ dữ liệu thử nghiệm cho thấy phương pháp truy xuất lai vượt trội hơn các phương pháp đơn lẻ. Thực nghiệm cũng chỉ ra rằng việc loại bỏ dấu tiếng Việt làm suy giảm đáng kể chất lượng truy xuất, trong khi khôi phục dấu dựa trên từ điển chỉ mang lại cải thiện hạn chế. Các kết quả này cho thấy việc kết hợp kiến trúc tích hợp thống nhất với xử lý đặc thù ngôn ngữ là yếu tố quan trọng để xây dựng chatbot ngân hàng tiếng Việt có tính thực tiễn cao.
HỆ THỐNG PHÁT HIỆN XÂM NHẬP LAI HAI TẦNG CHO MẠNG IoT/MQTT DỰA TRÊN ENSEMBLE HỌC MÁY VÀ HỆ SUY DIỄN MỜ
Bài báo đề xuất một hệ thống phát hiện xâm nhập lai hai tầng cho mạng IoT sử dụng giao thức MQTT. Tầng 1 áp dụng mô hình Ensemble Stacking kết hợp Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest và eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), trong đó Logistic Regression đóng vai trò meta-learner. Tầng 2 sử dụng Hệ suy diễn mờ (Fuzzy Inference System – FIS) để xem xét lại có chọn lọc các mẫu được dự đoán là hợp lệ nhưng độ tin cậy chưa cao. Thực nghiệm trên bộ dữ liệu MQTTEEB-D (chia 60/20/20, SMOTE chỉ áp dụng cho tập huấn luyện) cho thấy mô hình Ensemble cơ sở đạt F1-Weighted, F1-Macro, Legit-F1 và Macro AP lần lượt là 0,9450, 0,9152, 0,6866 và 0,9497. Mô hình lai Ensemble-FIS cải thiện các chỉ số này lần lượt là 0,9465, 0,9174, 0,6888 và 0,9478, đồng thời khôi phục 193 mẫu bruteforce bị phân loại nhầm, nâng Recall lớp này từ 89% lên 92%. Bài báo sử dụng phân tích Precision–Recall thay cho ROC để phù hợp với bối cảnh dữ liệu mất cân bằng. Phương pháp đề xuất nâng cao hiệu quả phát hiện xâm nhập trong mạng IoT/MQTT, đồng thời đảm bảo tính diễn giải nhờ hệ luật Mamdani.
NGHIÊN CỨU VÀ SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRONG BÀI TOÁN PHÁT HIỆN BỆNH TRÊN LÁ CÀ PHÊ
Bệnh và sâu hại trên lá cà phê có thể làm giảm năng suất và chất lượng cây trồng nếu không được phát hiện kịp thời. Nghiên cứu này đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng nhẹ trong bài toán phát hiện bốn nhóm trên tập dữ liệu BRACOL, gồm Cercospora, Miner, Phoma và Rust. Trước khi huấn luyện, các nhãn theo định dạng YOLO được kiểm tra bằng quy trình kiểm soát chất lượng tự động nhằm xác minh sự tương ứng giữa ảnh và nhãn, định dạng dòng nhãn, tính hợp lệ của hộp giới hạn và các hộp giới hạn nghi vấn. Bốn mô hình YOLO cơ sở gồm YOLOv8n, YOLO11n, YOLOv8s và YOLO11s được huấn luyện và đánh giá với ba hạt giống ngẫu nhiên độc lập. Ngoài ra, biến thể YOLO11n-MPDIoU được khảo sát nhằm đánh giá khả năng cải thiện độ chính xác định vị thông qua điều chỉnh hàm mất mát hồi quy hộp giới hạn mà không làm tăng kích thước mô hình. Kết quả cho thấy YOLO11n-MPDIoU đạt mAP50-95 trung bình cao nhất, 0,5295 ± 0,0190, trong khi vẫn duy trì kích thước mô hình nhỏ 5,1939 MB. YOLO11s đạt mAP50-95 tương đương, 0,5254 ± 0,0100, nhưng kích thước mô hình tăng lên 18,2656 MB. Kết quả theo từng lớp cho thấy Miner và Phoma được phát hiện tốt hơn so với Cercospora và Rust. Nhìn chung, các phát hiện cho thấy việc tinh chỉnh hàm mất mát theo hướng định vị có thể mang lại sự cải thiện khiêm tốn cho bài toán phát hiện bệnh lá cà phê bằng mô hình nhẹ trong điều kiện dữ liệu hiện tại, mặc dù mức độ cải thiện so với YOLO11n ban đầu là nhỏ và cần phải xác thực thêm trên các bộ dữ liệu thực địa lớn hơn và đa dạng hơn.
GIAO THỨC TRUYỀN ẢNH XÉT CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ TRONG MẠNG WISNs
Mạng cảm biến truyền ảnh không dây đòi hỏi độ tin cậy cao trong quá trình truyền các gói tin mặc dù bị giới hạn nghiêm ngặt về năng lượng và băng thông. Để giải quyết những thách thức này, bài báo đề xuất giao thức truyền ảnh có xét đến chất lượng dịch vụ (QoS-ITP), tích hợp biến đổi Wavelet rời rạc đa phân giải với một giao thức truyền định tuyến thông minh. Biến đổi Wavelet được sử dụng để phân tích ảnh thành các dải con có mức độ ảnh hưởng khác nhau đến chất lượng tái tạo ảnh, qua đó cho phép áp dụng cơ chế ưu tiên trong chuyển tiếp và truyền lại gói tin. Giao thức định tuyến truyền thông minh quyết định chuyển tiếp gói tin được thực hiện bởi cơ chế gán ưu tiên ở cả mức nút và mức gói tin. Các nút tận dụng cơ chế nghe lén để hỗ trợ truyền lại các gói tin bị mất nhằm tăng độ tin cậy. Bên cạnh đó, giao thức sử dụng cơ chế truyền đường ống trên hai kênh kết hợp với lập lịch truyền theo khe thời gian nhằm giảm độ trễ đầu cuối và tiết kiệm năng lượng. Kết quả thực nghiệm cho thấy giao thức đề xuất đạt tỷ lệ phân phối gói tin trên 97% trên đường truyền gồm mười bước truyền, duy trì độ trễ đầu cuối khoảng 1,45 giây, đồng thời đạt mức tiêu thụ năng lượng cân bằng hơn so với các giao thức truyền ảnh hiện có.
MẠNG CNN 3D NHẸ VỚI CƠ CHẾ CHÚ Ý THEO KÊNH VÀ KHÔNG GIAN ĐỂ NHẬN DIỆN HÀNH VI GIAN LẬN TRONG VIDEO GIÁM SÁT KỲ THI
Phát hiện tự động các hành vi gian lận trong thi cử là yêu cầu quan trọng nhằm bảo đảm tính liêm chính học thuật, đặc biệt trong các kỳ thi trực tuyến và quy mô lớn. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình nhận dạng hành động nhẹ, phù hợp triển khai trên các thiết bị biên có tài nguyên tính toán hạn chế. Phương pháp nghiên cứu mở rộng kiến trúc MobileNet sang mạng nơ-ron tích chập ba chiều sử dụng tích chập phân tách theo chiều sâu để trích xuất đặc trưng không gian và thời gian từ video, đồng thời tích hợp mô-đun chú ý khối tích chập nhằm tăng cường khả năng tập trung vào các vùng chuyển động quan trọng và giảm ảnh hưởng của nền. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu giám sát kỳ thi gồm sáu loại hành vi gian lận cho thấy mô hình chỉ sử dụng 3,2 triệu tham số và yêu cầu 1,8 tỷ phép toán dấu phẩy động cho mỗi đoạn video gồm 16 khung hình, giảm đáng kể chi phí tính toán so với mô hình tham chiếu, đồng thời đạt độ chính xác 93,7% và điểm F1 có trọng số đạt 0,932. Kết quả nghiên cứu khẳng định mô hình đề xuất đạt sự cân bằng giữa độ chính xác và hiệu quả tính toán, phù hợp cho các hệ thống giám sát thi cử thời gian thực trên thiết bị biên.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT TRẠM SẠC TỐI ƯU CHO XE ĐIỆN TẠI VIỆT NAM
Sự phát triển nhanh chóng của xe điện tại Việt Nam đã đặt ra nhu cầu cấp thiết về việc tối ưu hóa và khai thác hiệu quả hạ tầng trạm sạc. Bài báo đề xuất một hệ thống khuyến nghị trạm sạc xe điện nhằm hỗ trợ người dùng xác định các điểm sạc phù hợp trong quá trình di chuyển thực tế. Phương pháp nghiên cứu dựa trên mô hình tối ưu hóa đa tiêu chí, trong đó các trạm sạc ứng viên được đánh giá dựa trên 3 yếu tố chính gồm khoảng cách di chuyển, tổng thời gian bao gồm thời gian di chuyển và thời gian sạc, và chi phí ước tính. Hệ thống tích hợp dịch vụ VietMap API để thu thập dữ liệu lộ trình và tình trạng giao thông theo thời gian thực, đồng thời xem xét các ràng buộc kỹ thuật như khả năng tương thích với cổng sạc và mức pin hiện tại của phương tiện. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng tạo ra danh sách Top-K trạm sạc tối ưu, đồng thời đáp ứng cả sở thích của người dùng và các ràng buộc vận hành. Giải pháp góp phần nâng cao trải nghiệm sử dụng xe điện và hỗ trợ phát triển giao thông xanh bền vững trong bối cảnh các hệ thống giao thông thông minh tại Việt Nam.
THIẾT KẾ VÀ SỬ DỤNG SÁCH KHỔ LỚN TRONG TỔ CHỨC HOẠT ĐỘNG LÀM QUEN VỚI CHỮ CÁI CHO TRẺ 4 - 5 TUỔI Ở TRƯỜNG MẦM NON VÙNG DÂN TỘC THIỂU SỐ
Bài báo tập trung nghiên cứu vấn đề thiết kế và sử dụng sách khổ lớn trong hoạt động làm quen với chữ cái cho trẻ 4–5 tuổi tại một số trường mầm non vùng dân tộc thiểu số đảm bảo yêu cầu thực tiễn. Với việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu lí luận và thực tiễn, bài viết tìm hiểu khái niệm, ý nghĩa, nguyên tắc, quy trình, điều kiện và thực trạng thiết kế, sử dụng sách khổ lớn. Kết quả cho thấy giáo viên đã quan tâm đến việc thiết kế và sử dụng sách khổ lớn. Tuy nhiên, việc sử dụng nguyên liệu sẵn có (M = 2,35) và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế học liệu (M = 2,47), việc sử dụng sách trong các hoạt động (M = 3,18) còn hạn chế. Bên cạnh đó, giáo viên gặp khó khăn lớn về ứng dụng công nghệ (M = 4,67). Trên cơ sở thực trạng, bài viết đưa ra 3 biện pháp: Thiết kế sách khổ lớn từ nguyên vật liệu tự nhiên và nguyên liệu phổ biến; Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế sách khổ lớn; Tổ chức sử dụng sách khổ lớn trong các hoạt động. Thực hiện hiệu quả các biện pháp này sẽ góp phần nâng cao chất lượng giáo dục trẻ. Đồng thời, chúng cũng mở ra nhiều hướng thiết kế và sử dụng sách khổ lớn, đáp ứng yêu cầu đổi mới chương trình giáo dục mầm non.
Khoa học Xã Hội - Nhân văn - Kinh tế (XHK)
KIỂM THỬ DO CON NGƯỜI VÀ LLM TẠO RA CHO JAVA: MỘT NGHIÊN CỨU BAN ĐẦU SỬ DỤNG KIỂM THỬ ĐỘT BIẾN
Gần đây, kiểm thử tự động sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã nổi lên như một phương pháp đầy hứa hẹn để cải thiện bộ kiểm thử phần mềm. Tuy nhiên, lợi ích thực sự của việc kết hợp các bài kiểm thử do LLMs tạo ra với các bài kiểm thử do con người viết về mặt kiểm thử đột biến vẫn là một vấn đề chưa được giải quyết. Bài báo này tập trung vào việc giải quyết vấn đề này. Chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm trên một dự án Java sử dụng Maven, với ba cấu hình tạo trường hợp kiểm thử cho dự án: (1) Các trường hợp kiểm thử do con người viết (HumanTest), (2) Các trường hợp kiểm thử do LLMs tạo ra (LLMTest), và (3) Sự kết hợp giữa con người và LLMs (HumanLLMTest+). Sử dụng công cụ kiểm thử đột biến PIT, chúng tôi đã đánh giá ba cấu hình này về độ phủ dòng lệnh, độ phủ đột biến, độ mạnh của kiểm thử và thời gian thực thi. Kết quả cho thấy HumanLLMTest+ hiệu quả hơn đáng kể so với các cấu hình khác về số điểm đột biến, đồng thời đảm bảo thời gian thực thi không tăng lên đáng kể. Hơn nữa, chúng tôi nhận thấy rằng LLMTest nên được sử dụng như một tác nhân tăng cường kiểm thử, bổ sung cho các bộ kiểm thử do con người viết.
KHẢO SÁT NHẬN THỨC VÀ HÀNH VI SỬ DỤNG CÔNG CỤ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC CẦN THƠ TRONG NGHIÊN CỨU HỌC THUẬT
Nghiên cứu này khảo sát nhận thức và hành vi sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu học thuật của sinh viên đại học tại Đại học Cần Thơ. Tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long, bất bình đẳng số và hạn chế hạ tầng công nghệ tạo thách thức cho việc ứng dụng AI. Thông qua phương pháp nghiên cứu kết hợp định lượng và định tính, khảo sát 382 sinh viên sử dụng thư viện từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2024. Nghiên cứu đã xác định bảy lợi ích chính của công cụ trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh học thuật: hỗ trợ tìm kiếm và tổng hợp thông tin, tăng tốc phân tích dữ liệu, xác định xu hướng nghiên cứu, hỗ trợ viết học thuật, nâng cao khả năng tạo ý tưởng, hỗ trợ dịch thuật, và tự động hóa việc trích dẫn và tham chiếu. Kết quả nghiên cứu cho thấy xu hướng gia tăng trong việc sinh viên sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo nhằm phục vụ cho mục đích học thuật, đặc biệt trong lĩnh vực viết học thuật và tổng hợp nghiên cứu. Bài báo đóng góp vào việc hiểu cách sinh viên tương tác với các công cụ trí tuệ nhân tạo trong môi trường học thuật và cung cấp những hiểu biết để phát triển các hệ thống hỗ trợ và hướng dẫn sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có đạo đức trong nghiên cứu học thuật.
ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC SỐ CỦA SINH VIÊN SƯ PHẠM THEO KHUNG DIGCOMP 2.2 TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ GIÁO DỤC: NGHIÊN CỨU TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP
Nghiên cứu này nhằm đánh giá năng lực số của sinh viên sư phạm tại Trường Đại học Đồng Tháp dựa trên khung DigComp 2.2 mở rộng với nhóm năng lực Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), và phân tích sự khác biệt theo một số đặc điểm nhân khẩu học. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu khảo sát từ 965 sinh viên sư phạm. Các kỹ thuật Cronbach’s Alpha, CFA và MANOVA được sử dụng để kiểm định thang đo và phân tích dữ liệu. Kết quả cho thấy năng lực số của sinh viên đạt mức khá, trong đó năng lực ứng dụng AI và giao tiếp, cộng tác số đạt điểm cao nhất, trong khi năng lực khai thác dữ liệu, thông tin và giải quyết vấn đề số có điểm trung bình tương đối thấp hơn, mặc dù tất cả các nhóm năng lực đều đạt mức khá. Ngoài ra, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê được ghi nhận theo giới tính, năm học và mức độ sử dụng công nghệ số. Nghiên cứu góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm về năng lực số của sinh viên sư phạm trong bối cảnh giáo dục đại học Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP LỰA CHỌN BÚP SÓNG DỰA TRÊN CNN TINH CHỈNH TRONG MẠNG 5G/6G
Lựa chọn búp sóng giữa thiết bị người dùng và trạm gốc là một pha quan trọng nhằm đảm bảo đường truyền dữ liệu trong hệ thống đa anten quy mô lớn của mạng truy cập 5G/6G hiện nay. Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, việc ứng dụng học máy và học sâu vào các bài toán quản lý búp sóng trong mạng 5G/6G đang là hướng nghiên cứu triển vọng và được quan tâm. Tuy nhiên, bên cạnh vấn đề lựa chọn mô hình, các kỹ thuật tinh chỉnh mô hình đóng vai trò quan trọng để tạo ra cải thiện đáng kể về độ chính xác và tính ổn định của mô hình. Nghiên cứu này tiếp cận các kỹ thuật tinh chỉnh chuẩn hóa theo lô và bộ lập lịch tốc độ học vào mô hình học sâu Mạng nơ-ron tích chập (CNN) truyền thống nhằm cải thiện kết quả dự đoán khi giải quyết bài toán lựa chọn búp sóng. Cụ thể, kỹ thuật chuẩn hóa theo lô giúp ổn định quá trình huấn luyện và giảm thiểu hiện tượng quá khớp, trong khi bộ lập lịch tốc độ học cải thiện tính hội tụ hiệu quả hơn bằng cách điều chỉnh động tốc độ học trong suốt quá trình huấn luyện. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng mô hình được tinh chỉnh đạt độ chính xác cao hơn (cải thiện độ chính xác kiểm định tới 64%) và hội tụ nhanh hơn với một nửa số lần huấn luyện so với mô hình cơ bản.
ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC ĐỊNH VỊ NGUỒN PHÁT XẠ BẰNG PHƯƠNG PHÁP TAM GIÁC ĐẠC SỬ DỤNG MÔ HÌNH HÓA ELIP SAI SỐ
Bài báo giới thiệu một phương pháp tối ưu hệ thống định vị nguồn phát xạ vô tuyến dựa trên phương pháp sử dụng kết quả ước lượng hướng sóng tới. Trong các phương pháp định vị thụ động hiện nay, phương pháp định vị tam giác đạc dựa trên định hướng sóng tới tại các trạm thu được sử dụng rộng rãi nhờ yêu cầu phần cứng đơn giản, không cần đồng bộ thời gian giữa các trạm và có tính linh hoạt trong triển khai. Tuy nhiên, độ chính xác định vị của phương pháp này phụ thuộc nhiều vào sai số ước lượng góc tại các trạm thu định hướng cũng như cấu hình của mạng trạm. Sai số ước lượng tọa độ được phân tích thông qua ma trận hiệp phương sai và elip sai số biểu diễn vùng bất định định vị. Elip sai số đóng vai trò công cụ toán học quan trọng để mô tả, phân tích và đánh giá độ chính xác định vị, đồng thời là cơ sở cho việc tối ưu cấu hình hệ thống. Trong bài báo này, tác giả khảo sát cấu hình trạm thu nhằm xác định cấu hình tối ưu, qua đó nâng cao độ chính xác định vị định vị tam giác đạc bằng mô phỏng Monte Carlo trên Python. Ngoài ra, nghiên cứu còn mở ra hướng ứng dụng thực tiễn trong hệ thống trinh sát, giám sát quản lý phổ tần vô tuyến, phát hiện và bám sát các nguồn bức xạ vô tuyến.
XÂY DỰNG TIÊU CHÍ VÀ CHỈ BÁO ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÌM HIỂU VÀ THAM GIA CÁC HOẠT ĐỘNG KINH TẾ - XÃ HỘI CHO HỌC SINH TRONG DẠY HỌC MÔN GIÁO DỤC KINH TẾ VÀ PHÁP LUẬT Ở TRƯỜNG TRUNG HỌC PHỔ THÔNG THÁI NGUYÊN
Nội dung bài báo tập trung phân tích cơ sở khoa học, cách thức xây dựng bộ tiêu chí và chỉ báo đánh giá năng lực tìm hiểu và tham gia các hoạt động kinh tế – xã hội của học sinh trong dạy học môn Giáo dục kinh tế và pháp luật ở trường Trung học phổ thông Thái Nguyên. Nghiên cứu được triển khai theo tiếp cận đánh giá năng lực, kết hợp các phương pháp phân tích lý luận, tham vấn chuyên gia. Trên cơ sở đó, khung năng lực gồm các tiêu chí và chỉ báo đã được xác lập và có thể quan sát, đo lường. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiêu chí và chỉ báo đánh giá có độ tin cậy và cấu trúc phù hợp, cung cấp cơ sở khoa học cho việc thiết kế bộ công cụ đánh giá mang tính khả thi. Kết quả nghiên cứu góp phần thúc đẩy đổi mới phương pháp dạy học, kiểm tra, đánh giá môn Giáo dục kinh tế và pháp luật ở trường Trung học phổ thông Thái Nguyên theo định hướng phát triển năng lực.
MỘT PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN TRANSFORMER HIỆU QUẢ ĐỂ MÃ HÓA TÍN HIỆU EEG
Mã hóa tín hiệu điện não đồ là một nhiệm vụ trọng tâm trong lĩnh vực giao tiếp não-máy tính, nhằm học một không gian biểu diễn hiệu quả cho bài toán nhận dạng và tái tạo ảnh. Tuy nhiên, tín hiệu não có nhiễu cao, tính biến động lớn, bộ dữ liệu hạn chế, khiến việc trích xuất đặc trưng bằng các mạng nơ-ron học sâu truyền thống gặp nhiều khó khăn và phụ thuộc vào dữ liệu gán nhãn. Nhằm giải quyết thách thức này, nghiên cứu đề xuất một phương pháp mã hóa tín hiệu mới dựa trên kiến trúc Transformer kết hợp với kỹ thuật học tương phản. Cụ thể, mô hình khai thác cơ chế tự chú ý đa đầu để nắm bắt toàn diện các phụ thuộc toàn cục trong dữ liệu chuỗi thời gian. Đồng thời, tích hợp hàm mất mát Triplet Semi-Hard và chiến lược chọn mẫu để tối ưu hóa không gian biểu diễn có tính phân biệt cao mà không đòi hỏi quá trình tiền huấn luyện trên dữ liệu ngoài. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu ThoughtViz chứng minh tính hiệu quả với độ chính xác phân cụm đạt 0,75, vượt trội so với các mô hình tiên tiến hiện nay. Nghiên cứu giúp nâng cao chất lượng tái tạo hình ảnh từ tín hiệu não và thúc đẩy tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong các hệ thống hỗ trợ giao tiếp phi xâm lấn.
ƯỚC LƯỢNG BẢN ĐỒ HIỆU NĂNG VÔ TUYẾN CỤC BỘ TRONG MÔI TRƯỜNG ĐÔ THỊ CÓ VẬT CẢN TỪ MẪU ĐO THƯA
Bài toán quy hoạch phủ sóng cục bộ quanh một trạm gốc cần bản đồ hiệu năng vô tuyến, thay vì chỉ cần nhãn nhìn thẳng hoặc không nhìn thẳng. Nghiên cứu này đặt câu hỏi sai số ở lớp ước lượng trạng thái truyền sóng làm méo bản đồ suy hao đường truyền, tỷ số tín hiệu trên tạp âm và tốc độ dữ liệu ở mức nào khi ngân sách đo bị giới hạn. Bài báo xây dựng một quy trình đánh giá ba lớp cho môi trường đô thị có vật cản: lớp hình học sinh nhãn trạng thái truyền sóng chuẩn, lớp mẫu đo thưa dùng bộ ước lượng k láng giềng gần nhất và bộ ước lượng cực đại hậu nghiệm dựa trên lân cận k, sau đó lớp mô hình kênh chuẩn hóa tạo bản đồ hiệu năng vô tuyến. Trong kịch bản thử nghiệm, bộ ước lượng cực đại hậu nghiệm tăng độ chính xác từ 88,64% lên 95,45%, giảm sai số tuyệt đối trung bình của suy hao từ 1,83 dB xuống 0,63 dB và giảm sai số tốc độ từ 6,08 Mbps xuống 2,10 Mbps. Với 100 lần mô phỏng Monte Carlo, phương pháp này tăng độ chính xác trung bình từ 85,85% lên 89,41% và giảm sai số bản đồ tốc độ từ 8,64 Mbps xuống 6,02 Mbps. Kết quả cho thấy chất lượng bộ ước lượng cần được kiểm chứng trực tiếp ở lớp bản đồ hiệu năng, vì lỗi nhãn quanh biên bóng che có thể làm sai lệch quyết định quy hoạch vùng phủ.
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA CÁC THUẬT TOÁN HỌC MÁY TRONG GIÁM SÁT BIẾN ĐỘNG CÔNG TRÌNH XÂY DỰNG TẠI KHU VỰC PHÍA ĐÔNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Nghiên cứu này đánh giá hiệu năng của các thuật toán học máy bao gồm Support Vector Machine, Random Forest và Classification and Regression Trees trong giám sát biến động công trình xây dựng tại khu vực phía Đông Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2018-2024. Chuỗi ảnh vệ tinh Sentinel-2 được khai thác trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine để xây dựng quy trình xử lý dữ liệu tự động theo quý. Phương pháp nghiên cứu kết hợp kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số Grid Search và kiểm định thống kê phi tham số Wilcoxon để đảm bảo tính khách quan trong đánh giá mô hình. Kết quả cho thấy thuật toán Support Vector Machine với hàm nhân Radial Basis Function đạt hiệu quả tối ưu với độ chính xác toàn cục trung bình là 84,62% và hệ số Kappa đạt 0,7806, vượt trội có ý nghĩa thống kê so với hai thuật toán còn lại. Phân tích biến động cho thấy quỹ đất công trình xây dựng mở rộng mạnh mẽ theo các trục giao thông chính, tuy nhiên quá trình giám sát chịu ảnh hưởng đáng kể bởi hiện tượng nhiễu mây trong mùa mưa Nam Bộ. Nghiên cứu khẳng định việc ứng dụng học máy trên nền tảng dữ liệu lớn giúp cung cấp thông tin kịp thời và chính xác cho công tác quản lý đô thị.
PHÁT TRIỂN CÔNG CỤ TẠO NGÂN HÀNG CÂU HỎI TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG AI AGENT
Việc biên soạn ngân hàng câu hỏi cho các môn học, đặc biệt là các môn có lập trình trong trường đại học, đòi hỏi sự kết hợp chặt chẽ giữa chuyên môn sư phạm và tính chính xác logic của mã nguồn. Bài báo này đề xuất một khung kiến trúc AI tác nhân đa tầng nhằm tự động hóa quy trình xây dựng ngân hàng câu hỏi, phục vụ công tác đánh giá sinh viên trong quá trình dạy học. Hệ thống áp dụng nguyên lý phân tách trách nhiệm thông qua hai lớp chuyên biệt: tác nhân Sinh (Generator Agent) và tác nhân Đánh giá (Validator Agent). Tác nhân Sinh kết hợp với truy xuất thông tin nhằm đảm bảo nội dung bám sát tài liệu giảng dạy. Kết quả thực nghiệm trên một số mô hình ngôn ngữ lớn như Qwen2.5-Coder và Llama 3.3-8B trong Ollama cho thấy kiến trúc đa tác nhân vượt trội so với các mô hình đơn lẻ. Đặc biệt, cấu hình Qwen2.5-Coder-14B đạt tỉ lệ đồng thuận cao tới 81,6% và tỉ lệ trùng lặp thấp (1,2%). Nghiên cứu khẳng định rằng việc kết hợp nhiều tác nhân, đặc biệt là tác nhân kiểm định, là yếu tố hiệu quả để xây dựng các hệ thống đánh giá số đáng tin cậy trong giáo dục, đặc biệt đối với các môn học lập trình.
SILLA TRONG MẠNG LƯỚI THƯƠNG MẠI ĐÔNG Á THẾ KỶ VII - IX
Nghiên cứu nhằm làm rõ phương thức tham gia và vai trò của Silla trong mạng lưới thương mại Đông Á (thế kỷ VII - IX). Trên cơ sở đó, bài viết phân tích cách Silla tận dụng vị trí địa chiến lược giữa nhà Đường, Nhật Bản và các tuyến hàng hải để trở thành một mắt xích quan trọng trong giao lưu kinh tế và văn hóa khu vực. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích lịch sử và phương pháp logic để xem xét Silla trong mối liên kết với Trung Quốc và Nhật Bản. Kết quả nghiên cứu cho thấy từ sau thống nhất, Silla từng bước mở rộng quan hệ kinh tế với nhà Đường và Nhật Bản; thương nhân và cộng đồng người Silla hiện diện tại một số đô thị ven biển Trung Quốc, Nhật Bản qua đó thúc đẩy thương mại tư nhân và hoạt động trung chuyển hàng hóa. Đặc biệt, trong thế kỷ IX, với sự nổi lên của Jang Bogo, Silla gia tăng khả năng kiểm soát các tuyến đường biển, bảo vệ thương nhân và củng cố vị thế thương mại trong khu vực. Bài viết góp phần bổ sung nhận thức khoa học về vị trí của Silla trong hệ thống giao thương Đông Á thời trung đại.
MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA ĐỒ THỊ GIẢI ĐẤU KHUYẾT CUNG KHÔNG CÓ CÁC CHU TRÌNH RỜI NHAU VỚI ĐỘ DÀI KHÁC NHAU
Bài toán nghiên cứu sự tồn tại các chu trình rời nhau trong đồ thị có hướng được nghiên cứu từ năm 1983 bởi C. Thomassen. Năm 2012, Henning và Yeo mở rộng bài toán bằng việc nghiên cứu sự tồn tại các chu trình rời nhau với độ dài khác nhau trong đồ thị có hướng. Cho đến nay, bài toán này đã thu được nhiều kết quả sâu sắc và thú vị cho những lớp đồ thị khác nhau, tiêu biểu là các lớp đồ thị giải đấu, đồ thị giải đấu k phần, đồ thị giải đấu bộ phận,... Trong bài báo này, chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu sự tồn tại các chu trình rời nhau với độ dài khác nhau cho lớp đồ thị giải đấu khuyết cung (có thể coi như là một mở rộng của lớp đồ thị giải đấu). Kết quả chính đạt được là chứng minh một số tính chất quan trọng của lớp đồ thị giải đấu khuyết cung khi nó liên thông mạnh, có bậc ra nhỏ nhất bằng 3 và không có các chu trình rời nhau với độ dài khác nhau.
NGHIÊN CỨU KẾT HỢP HÀM K-MEDOIDS VÀ MẠNG NƠ RON TRUYỀN THẲNG ĐỂ DỰ BÁO SIÊU NGẮN HẠN CÔNG SUẤT PHÁT GIÀN PIN MẶT TRỜI
Mạng nơ ron truyền thẳng thường được ưu tiên sử dụng trong bài toán dự báo siêu ngắn hạn công suất phát giàn pin mặt trời do tốc độ tính toán nhanh và sai số chấp nhận được. Tuy nhiên, do tính biến thiên mạnh theo thời tiết nên trong nhiều trường hợp sẽ làm sai số tăng cao. Do đó, việc phân cụm số liệu và sử dụng mạng nơ ron truyền thẳng sẽ giúp cải thiện sai số dự báo. Bài báo này nghiên cứu đề xuất sử dụng hàm K-medoids để chia cụm cho tập số liệu đào tạo, gán cụm cho tập kiểm tra. Sau đó sẽ tạo mạng nơ ron truyền thẳng riêng biệt cho mỗi cụm để đào tạo và dự báo. Cuối cùng sẽ tổng hợp kết quả dự báo của tất cả các cụm để đánh giá. Số liệu thử nghiệm được lấy từ giàn pin mặt trời công suất 500 kWp lắp đặt tại thành phố Sóc Trăng với khoảng thời gian dự báo là 5 phút. Kết quả thử nghiệm cho thấy với tập số liệu kiểm tra, sai số phần trăm tuyệt đối trung bình đã giảm từ 26,857% khi sử dụng mạng nơ ron truyền thẳngxuống còn 20,763% khi kết hợp hàm K-medoids với mạng nơ ron truyền thẳng. Nghiên cứu cũng đề xuất được phương pháp tìm số cụm phù hợp cho sai số tốt nhất.
ỨNG DỤNG CHATGPT TRONG GIÁO DỤC ĐẠI HỌC: KHOẢNG CÁCH HIỆU QUẢ – NĂNG LỰC TRONG PHÁT TRIỂN KỸ NĂNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Ở HỌC PHẦN DẪN LUẬN NGÔN NGỮ
Nghiên cứu này phân tích tác động của ChatGPT đối với hoạt động học tập của sinh viên trong giáo dục đại học, với trọng tâm là sự phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học trong học phần Dẫn luận ngôn ngữ tại Trường Ngoại ngữ, Đại học Thái Nguyên. Dựa trên dữ liệu khảo sát 180 sinh viên, nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa nhận thức về lợi ích, nhận thức về rủi ro, mức độ sử dụng ChatGPT và sự phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học thông qua mô hình phương trình cấu trúc. Kết quả cho thấy tác động của ChatGPT có ý nghĩa thống kê nhưng không đồng nhất. Nhận thức về lợi ích là yếu tố dự báo mạnh mẽ việc sử dụng ChatGPT, trong khi nhận thức về rủi ro có ảnh hưởng tiêu cực nhưng yếu hơn. Việc sử dụng ChatGPT góp phần tích cực vào sự phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học, đặc biệt ở các khía cạnh mang tính thực hiện nhiệm vụ như viết học thuật và xử lý thông tin, nhưng có tác động hạn chế đối với các kỹ năng tư duy bậc cao, đặc biệt là tư duy phản biện. Để lý giải hiện tượng này, nghiên cứu đề xuất khái niệm “khoảng cách hiệu quả – năng lực”, phản ánh sự mất cân đối giữa hiệu suất thực hiện nhiệm vụ và sự phát triển nhận thức chiều sâu. Kết quả nghiên cứu góp phần mở rộng cách tiếp cận chấp nhận công nghệ theo hướng tích hợp cơ chế nhận thức, đồng thời gợi mở các hàm ý sư phạm nhằm thúc đẩy sự tham gia nhận thức tích cực trong môi trường học tập có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỌC LIỆU SỐ ĐA PHƯƠNG TIỆN PHÂN CẤP HỖ TRỢ DẠY HỌC LẬP TRÌNH TÍCH HỢP STEM Ở BẬC TIỂU HỌC: MỘT NGHIÊN CỨU DỰA TRÊN THIẾT KẾ
Nghiên cứu nhằm xây dựng và kiểm định một hệ thống học liệu số đa phương tiện phân cấp hỗ trợ dạy học lập trình tích hợp STEM ở bậc tiểu học, góp phần phát triển năng lực số và tư duy tính toán theo Chương trình giáo dục phổ thông 2018. Để thực hiện, phương pháp nghiên cứu dựa trên thiết kế được áp dụng nhằm phát triển hệ thống gồm 3 cấp độ với 18 bài học, tích hợp video vi mô, mã nguồn mẫu, rubric đánh giá và tài liệu triển khai offline trên nền tảng Scratch; đồng thời, nghiên cứu bán thực nghiệm được tiến hành trong 6 tuần trên 86 học sinh lớp 5, thu thập dữ liệu qua Pre-test/Post-test, đánh giá dự án STEM và khảo sát giáo viên, phân tích bằng Independent t-test. Kết quả cho thấy nhóm thực nghiệm cải thiện năng lực lập trình có ý nghĩa thống kê (p < 0,01); điểm trung bình sản phẩm STEM đạt 16,8/20, cao hơn 35,5% so với nhóm đối chứng (12,4/20), và tỷ lệ hoàn thành xuất sắc đạt 81,4% so với 41,9%. Đồng thời, giáo viên đánh giá hệ thống có tính khả dụng cao (4,6/5), giúp giảm trên 50% thời gian thiết kế bài giảng và khắc phục hạn chế hạ tầng nhờ giải pháp offline. Từ đó, có thể kết luận hệ thống học liệu đề xuất có hiệu quả rõ rệt, tính thực tiễn cao và khả năng nhân rộng, góp phần nâng cao chất lượng dạy học và thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục Tin học tiểu học.
MỘT QUY TRÌNH MÔ PHỎNG 3D PHỔI VÀ U PHỔI TỪ DỮ LIỆU CHỤP CẮT LỚP
Nghiên cứu về phổi với dữ liệu ảnh chụp cắt lớp là một chủ đề quan trọng có tính nghiên cứu và ứng dụng cao. Bài báo này trình bày một quy trình hoàn chỉnh nhằm mô phỏng 3D phổi và u phổi từ dữ liệu chụp cắt lớp lồng ngực. Quy trình đề xuất bao gồm các bước phân đoạn dữ liệu chụp cắt lớp, tái tạo lưới bề mặt từ kết quả phân đoạn và xử lý làm mịn lưới bề mặt. Nghiên cứu đã được thử nghiệm trên bộ dữ liệu NSCLC-Radiomics và được đánh giá một cách toàn diện trên cả nhiệm vụ phân đoạn cũng như tái tạo lưới. Mô hình Swin UNet 3D được lựa chọn sử dụng để phân đoạn phổi và u phổi trên dữ liệu dữ liệu chụp cắt lớp, sau đó bề mặt 3D được tạo ra với thuật toán Marching Cubes và xử lý làm mịn. Trong thực nghiệm, kết quả phân đoạn được đánh giá bằng các chỉ số Dice và IoU. Với chất lượng bề mặt mô hình, chúng tôi tiến hành tính toán trung bình góc giữa các pháp tuyến của các mặt kề nhau. Từ kết quả nghiên cứu, chúng tôi đã xây dựng hệ thống phục dựng 3D phổi và u phổi từ dữ liệu chụp cắt lớp lồng ngực với kỳ vọng là một kết quả ban đầu liên kết với thực tiễn lĩnh vực y tế tại Việt Nam.
EViQA: BỘ DỮ LIỆU HỎI ĐÁP TRỰC QUAN ĐA LĨNH VỰC CHO HỌC LIỆU SỐ TẠI VIỆT NAM
Bài báo giới thiệu EViQA (Hỏi đáp trực quan về kiến thức giáo dục Việt Nam), bộ dữ liệu hỏi đáp trực quan (VQA) có cấu trúc dành cho giáo dục phổ thông tại Việt Nam. Khác với các bộ dữ liệu VQA tiếng Việt hiện có như ViVQA, OpenViVQA, ViCLEVR và ViInfographicVQA vốn tập trung vào miền tổng quát hoặc một thể loại ảnh đơn nhất, EViQA hướng đến nội dung sách giáo khoa đa môn học và cung cấp hệ thống siêu dữ liệu có cấu trúc để phân tích hiệu năng chuyên sâu. EViQA được xây dựng từ ba bộ sách giáo khoa được Bộ Giáo dục và Đào tạo phê duyệt (lớp 6–12), bao phủ tám môn học. Bộ dữ liệu gồm 15.694 hình ảnh với 56.960 cặp câu hỏi–trả lời, được làm phong phú bằng Supporting Facts (thông tin bổ trợ) và tăng cường theo phương pháp FixA. Kết quả thực nghiệm cho thấy Supporting Facts cải thiện đáng kể hiệu năng (EM từ 11,35% lên 30,01% trong thiết lập có giám sát). Trong nhóm mô hình đa phương thức lớn zero-shot, Qwen2.5-VL-3B đạt Soft-EM cao nhất (47,21%), tiếp theo là Vintern-1B (42,55%), cho thấy ưu thế của mô hình chuyên biệt tiếng Việt. EViQA cung cấp một benchmark đa chiều, thúc đẩy nghiên cứu AI đa phương thức cho ngôn ngữ ít tài nguyên trong giáo dục.
NGHIÊN CỨU HIỆN TRẠNG VÀ ĐỊNH HƯỚNG KHAI THÁC BỀN VỮNG NGUỒN NHÂN LỰC XÃ BA BỂ, TỈNH THÁI NGUYÊN
Nguồn nhân lực đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội một cách bền vững. Vườn Quốc gia Ba Bể (tỉnh Thái Nguyên) là Vườn di sản ASEAN có tiềm năng lớn về tài nguyên đa dạng sinh học. Xã Ba Bể là vùng đệm của vườn có dân số đông, sinh kế gắn với tài nguyên và chịu tác động từ bảo tồn. Nghiên cứu nhằm đánh giá nguồn lao động và đề xuất giải pháp khai thác bền vững, vừa cải thiện sinh kế vừa hỗ trợ bảo tồn. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thu thập số liệu, tài liệu và khảo sát thực tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy: Lực lượng lao động của xã dồi dào, với 76,89% dân số trong độ tuổi lao động, không có sự chênh lệch lớn giữa tỷ lệ lao động nam và lao động nữ. Cơ cấu lao động nông – lâm nghiệp chiếm chủ đạo (trên 75% tổng lao động), chất lượng lao động chưa đồng đều, tỷ lệ lao động đã qua đào tạo thấp (17,26%). Để khai thác bền vững nguồn tài nguyên này, cần tập trung vào các định hướng: đào tạo kỹ năng, chuyển dịch cơ cấu lao động sang dịch vụ (đặc biệt là du lịch sinh thái – cộng đồng), phát huy giá trị văn hóa truyền thống và tăng cường liên kết vùng nhằm tạo việc làm bền vững và nâng cao thu nhập cho người dân.
HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH VÕNG MẠC BẰNG HÌNH ẢNH CHỤP CẮT LỚP QUANG HỌC VÀ MÔ HÌNH HỌC SÂU
Nghiên cứu này trình bày đánh giá về chín mô hình học sâu đại diện cho ba kiến trúc (Mạng nơ-ron tích chập tiêu chuẩn, Mạng nơ-ron tích chập hiện đại, Vision Transformer) trong phân loại ảnh chụp cắt lớp quang học võng mạc trên bộ dữ liệu OCT2017. Trong đó, chúng tôi thực hiện tinh chỉnh và so sánh đồng nhất các mô hình qua ba phương diện: hiệu suất phân loại, khả năng định vị tổn thương và độ bền vững trước nhiễu, nhằm xác định liệu AI học đặc trưng bệnh lý thực sự hay chỉ dựa vào tương quan bề mặt. Kết quả thực nghiệm cho thấy ConvNeXt V2-T đạt độ chính xác vượt trội (95,45%), ResNet50 định vị tổn thương sát vùng bệnh lý nhất ở lớp DME (LLA 85,68%), trong khi SwinV2-T thể hiện độ bền vững cao nhất trước nhiễu (giảm macro-F1 chỉ 3,2%). Qua nghiên cứu, có thể thấy các kiến trúc tồn tại sự đánh đổi rõ rệt giữa độ chính xác phân loại, khả năng diễn giải lâm sàng và độ bền trước nhiễu. Những phát hiện này cung cấp cơ sở thực nghiệm để lựa chọn mô hình phù hợp cho từng yêu cầu thực tế trong môi trường lâm sàng.
QUAN ĐIỂM CỦA ĐẢNG VỀ PHÁT HUY VAI TRÒ CỦA NHÂN DÂN, DÂN CHỦ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VÀ ĐẠI ĐOÀN KẾT DÂN TỘC TRONG VĂN KIỆN ĐẠI HỘI XIV
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm làm rõ quan điểm của Đảng về việc phát huy vai trò của Nhân dân, dân chủ xã hội chủ nghĩa và đại đoàn kết toàn dân tộc được thể hiện trong Văn kiện Đại hội XIV. Bài viết sử dụng phương pháp luận của chủ nghĩa duy vật biện chứng và chủ nghĩa duy vật lịch sử, kết hợp với các phương pháp phân tích, tổng hợp, lôgic và nghiên cứu trường hợp để giải quyết vấn đề. Kết quả nghiên cứu chỉ ra sự phát triển đột phá trong tư duy lý luận của Đảng, từ quan điểm "lấy dân làm gốc" tiến tới xác lập vị thế "Nhân dân là chủ thể của quá trình phát triển". Đồng thời, nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hoàn thiện cơ chế giải trình, thực hành dân chủ ở cơ sở và nâng tầm đại đoàn kết toàn dân tộc thành một nguồn lực nội sinh mang tính chiến lược. Qua đó, bài báo kết luận rằng việc hiện thực hóa các quan điểm này không chỉ củng cố thế trận lòng dân mà còn là động lực cốt lõi để hiện thực hóa khát vọng phát triển đất nước trong kỷ nguyên mới.