Bài toán tắc nghẽn khi có đám đông truy cập trực tuyến ngày càng trở nên thường xuyên. Đã có nhiều giải pháp khác nhau để giải quyết vấn đề này, chẳng hạn như nâng cấp thiết bị có khả năng xử lý nhanh hơn nhiều lần, hoặc sử dụng điện toán đám mây với số lượng máy chủ ảo xử lý đồng thời tăng theo số lượng đám đông trực tuyến. Một khía cạnh khác của bài toán tắc nghẽn đó là dự báo nó để có thời gian chuẩn bị các giải pháp ứng phó, đặc biệt khi đối phó với các đợt tấn công DDoS của tin tặc. Dựa trên mô hình mạng các hàng chờ cho một hệ thống phục vụ đám đông trực tuyến, bài báo đã mô hình hóa Phương pháp khảo sát ngưỡng tắc nghẽn. Phần ứng dụng trình bày kết quả khảo sát và dự báo các ngưỡng tắc nghẽn của hệ thống đăng ký học phần trực tuyến tại Trường Đại học Cần Thơ. Kết quả này cho phép đề xuất một hệ thống mới  đăng ký? học phần dựa trên nền Tính toán đám mây với cấu hình hợp lý.

Công nghệ RFID (Radio-Frequency Identification) và NFC (Near Field Commnication) ứng dụng trong thanh toán điện tử là một giải pháp đã được đưa vào sử dụng tại nhiều nước trên thế giới trong các lĩnh vực như thu phí giao thông công cộng, thanh toán tiền tại các hiệu ăn nhanh, siêu thị, máy bán hàng tự động. Trong vài năm gần đây, giải pháp này cũng đã và đang được áp dụng tại một số địa phương ở Việt Nam qua các dịch vụ thanh toán phí giữ xe, máy bán hàng tự động, dịch vụ căng-tin trường học, công sở... Giải pháp này mang đến sự tiện lợi và nhanh chóng trong thanh toán, giúp tiết kiệm thời gian, giảm lượng tiền mặt lưu thông trên thị trường, quản lý các dịch vụ tập trung đồng thời tạo nên bộ mặt hiện đại cho xã hội. Mục tiêu của bài viết nhằm giới thiệu khả năng ứng dụng công nghệ RFID và NFC để giải quyết bài toán thanh toán tại nơi công cộng thông qua một ứng dụng cụ thể là thanh toán chi phí giữ xe. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy việc thiết kế, chế tạo các mạch điện của hệ thống là hoàn toàn khả thi với kỹ thuật hiện tại ở Việt Nam.

Hệ thống gợi ý có thể đưa ra những mục thông tin phù hợp cho người dùng bằng cách dựa vào dữ liệu về hành vi trong quá khứ của họ để đự đoán những mục thông tin mới trong tương lai mà người dùng có thể thích. Hai tiếp cận thành công trong hệ thống gợi ý thuộc vào nhóm lọc công tác là mô hình nhân tố tiềm ẩn - xác định mối quan hệ tiềm ẩn trên cả người dùng và mục thông tin; và mô hình láng giềng - phân tích độ tương tự giữa các mục thông tin với nhau hay giữa những người dùng với nhau. Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu một tiếp cận tích hợp các ưu điểm của cả hai tiếp cận trên dựa vào phương pháp đã được đề xuất bởi Koren (2010). ở đây, bên cạnh việc xây dưng một hệ thống trên nền web để gợi ý phim ảnh cho người dùng, chúng tôi cũng đã điều chỉnh mô hình đã có bằng cách đưa vào các hệ số regularization trên từng tham số khác nhau của mô hình nhằm cải tiến kết quả dự đoán.

Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu mô hình mẫu episode mở rộng phát triển từ mô hình mẫu episode với dữ liệu phụ thuộc vào thời gian. Dựa trên mô hình vừa trình bày, chúng tôi giới thiệu giải thuật khai khoáng mẫu episode mở rộng chỉ duyệt qua chuỗi dữ liệu sự kiện 1 lần. Sử dụng những đặc tính đặc trưng của mẫu episode mở rộng chúng tôi đề xuất một ứng dụng dự đoán trên tập dữ liệu tiểu đường *. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cho thấy mẫu episode mở rộng chứa nhiều thông tin hỗ trợ mô hình dự đoán.

Bài viết này  nghiên cứu việc đánh giá kết quả học tập của sinh viên dựa trên tiếp cận trung bình trọng số kết hợp với trung bình trọng số được sắp thứ tự thông qua phép toán WOWA (Weighted Ordered Weighted Averaging operator). Nghiên cứu cũng tập trung vào các vấn đề lý thuyết và ứng dụng của phép toán tích hợp trung bình trọng số được sắp thứ tự OWA (Ordered Weighted Averaging operator) và phép toán mở rộng WOWA nhằm giải quyết một số vấn đề thực tiễn trên dữ liệu kết quả học tập sinh viên bậc đại học. Trọng số trong nghiên cứu này được xác định dựa trên thông tin đầu vào (sắp xếp theo thứ tự thống kê) để có thể dễ dàng quan sát, nhấn mạnh được mức độ quan trọng của các giá trị cao (hoặc thấp) cần quan tâm đánh giá trong quá trình tích hợp dữ liệu về sinh viên trong quá trình học tập bậc đại học. Cùng với các phương pháp tính trọng số đã biết, nghiên cứu cũng bổ sung một phương pháp mới dùng xác định trọng số dựa trên thống kê ứng dụng vào bài toán tính kết quả học tập của sinh viên kết hợp giữa trung bình trọng số (đang được áp dụng rộng rãi hiện nay) với trung bình trọng số được sắp thứ tự. Kết quả ban đầu của nghiên cứu đã khẳng định được tầm quan trọng của việc ứng dụng các phép toán tích hợp trong quá trình tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, đa tiêu chí, đa mục tiêu.

Việc cập nhật tin tức là nhu cầu không thể thiếu trong thời đại hiện nay. Với trang web tổng hợp tin tức, người đọc sẽ gặp một số trở ngại trong việc tìm đọc những thông tin theo ý thích vì sự gia tăng về số lượng cũng như đa dạng về nội dung của tin tức. Nhằm hỗ trợ người đọc đối mặt với sự bùng nổ thông tin, chúng tôi xây dựng hệ thống gợi ý áp dụng cho một trang web tổng hợp tin tức tự động (NewsRES). NewsRES sử dụng phương pháp lọc theo nội dung (content-based) được thực hiện dựa trên việc so sánh nội dung thông tin hay mô tả tin tức để tìm ra những tin tức tương tự với những gì mà người dùng đã từng quan tâm; phương pháp phối hợp (CF) thông qua các thị hiếu đã được biết đến của một  nhóm người dùng để đưa các tư vấn hoặc dự đoán về thị hiếu chưa biết cho một số người dùng khác. Hệ thống này được áp dụng cho 280 học sinh lớp 10, 11 tại trường trung học Lê Anh Xuân, Bến Tre. Kết quả thực nghiệm trên hệ thống NewsRES: Precision 30.59%, Recall 94.17% và F-Measure 45.26%.

Bài viết này giới thiệu một tiếp cận mới về tư vấn học tập nhóm bậc đại học dựa trên khái niệm lớp tương đồng lớn nhất (maximal tolerance class) của hệ thống thông tin đa trị (set-valued information system) để xây dựng các nhóm sinh viên có tương đồng về kết quả học tập, kết quả rèn luyện. Từ đó, cố vấn học tập có thể tổ chức tư vấn và đề ra những giải pháp cho mỗi nhóm sinh viên tương đồng một cách hiệu quả, giúp các sinh viên có kết quả học tập, rèn luyện yếu kém có hướng khắc phục tốt hơn. Đồng thời qua đó, cố vấn học tập cũng xác định được các nhóm sinh viên tương đồng về kết quả học tập và rèn luyện tốt, từ đó có thể xây dựng các nhóm học tập, nghiên cứu khoa học nhằm tạo cơ hội cho sinh viên không ngừng tiến bộ.

Để bảo vệ máy tính khỏi các đe dọa lây nhiễm, hệ phòng chống virus máy tính cần quét kiểm tra mã độc trong hệ thống đích. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày kỹ thuật nhận dạng nhanh mã độc sử dụng cơ chế băm theo chỉ mục trên không gian phân hoạch. Đầu tiên, trong giai đoạn luyện, tập mẫu chữ ký mã độc được phân thành các cụm có cùng đặc điểm. Sau đó, chúng tôi xây dựng một tập luật đặc biệt dưới dạng bảng băm các bucket luật được sắp xếp thứ tự theo cụm. Tiếp theo, ở giai đoạn nhận dạng, chúng tôi tiến hành trích chọn đặc trưng và biến đổi thành một giá trị tổng kiểm đại diện cho đối tượng bằng các thuật giải băm phổ biến. Giá trị này sau đó được dùng làm khóa tìm kiếm luật nhận dạng của đối tượng trong không gian luật đã được sắp xếp. Cuối cùng, hệ trả về kết quả quá trình duyệt quét. Chúng tôi đã cài đặt kỹ thuật này cho hệ D2 Anti-virus* 2013 chạy hệ điều hành Windows XP SP3 trên máy tính Intel Core 2 Duo E7200 ? 2.53 GHz. Sử dụng tập 615,880 mẫu mã độc, D2 chỉ tốn 5 giây để kiểm tra 105,330 MB dữ liệu của 8,696 tập tin thực thi. Tốc độ quét trung bình của D2 đạt 21,651 MB/giây. Kết quả thực nghiệm chứng tỏ đây là kỹ thuật hiệu quả nhằm tăng tốc duyệt quét cho các hệ phòng chống virus máy tính ngày nay.

Xây dựng hệ thống WebGIS quản lý dữ liệu tổng hợp cho Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Thành phố Cần Thơ (sản phẩm mang tên AGRIWEBGIS_CT) phục vụ cho quản lý dữ liệu của 6 Chi cục tương ứng với 6 phân hệ con (bao gồm: Thủy lợi, Thủy sản, Thú y, Phát triển nông thôn, Bảo vệ thực vật, Nước sạch và vệ sinh môi trường) và phân hệ quản lý tổng hợp. AGRIWEBGIS_CTđược xây dựng bằng phần mềm Microsoft Visual Studio.net có tích hợp ngôn ngữ lập trình VB.NET và CSharp, SQL SERVER với điểm mới ở phiên bản 2008 có tích hợp cơ sở dữ liệu không gian và thư viện GIS nguồn mở SharpMap. Hệ thống có giao diện tiếng Việt, nhiều tiện ích và dễ sử dụng như các bản đồ chuyên đề cho từng đơn vị. Đồng thời, hệ thống còn cung cấp các số liệu thống kê tổng hợp dữ liệu của từng lĩnh vực và cho phép cập nhật dữ liệu. Bên cạnh đó, các trang thông tin chung hỗ trợ người dùng trong quá trình truy cập như tin tức nông nghiệp nông thôn.

Công nghệ ảnh viễn thám MODIS (Moderate Resolution Spectroradiometer) đa phổ với nhiều mức độ phân giải không gian và thời gian khác nhau và có độ phủ lớn thích hợp cho việc theo dõi biến động thông tin trên bề mặt trái đất ở phạm vi lớn. Trong đó có một số loại ảnh chuyên cung cấp thông tin để theo dõi độ phủ thực vật như ảnh MOD09Q1 độ phân giải không gian 250x250m, chu kỳ 8 ngày lập, thích hợp cho nghiên cứu các loại thực vật canh tác theo mùa vụ đặc biệt là cây lúa ?loại cây trồng chủ yếu. Dựa vào đặc điểm ảnh (giá trị chỉ số khác biệt thực vật NDVI) có mối quan hệ với sự thay đổi của hiện trạng sinh trưởng của cây lúa theo không gian và thời gian giúp xác định thời gian xuống giống, biến động không gian hiện trạng trà lúa và cơ cấu mùa vụ các vùng trồng lúa (trường hợp nghiên cứu ở tỉnh An Giang năm 2012-2013). Bên cạnh đó, hệ thống bản đồ cảnh báo dịch hại được xây dựng dựa trên mối tương quan giữa hiện trạng trà lúa và các loại dịch hại, côn trùng tấn công. Kết quả cho thấy có thể sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải thấp đa thời gian MODIS-MOD09Q1 để xây dựng bản đồ hiện trạng trà lúa. Nó có mối liên hệ chặt chẽ giữa chỉ số khác biệt thực vật với các giai đoạn tăng trưởng của cây. Đồng thời qua kết quả kiểm tra, đối chiếu cho thấy kết quả giải đoán có độ chính xác cao với độ tin cậy R2=0,83. Do đó, có thể ứng dụng ảnh MODIS độ phân giải thấp này để xác định hiện trạng trà lúa dựa trên mối tương quan giữa chỉ số NDVI và các giai đoạn phát triển của cây lúa.

Trong những năm gần đây, biến đổi khí hậu là một trong những vấn đề môi trường cần được nghiên cứu ở vùng đồng bằng sông Cửu Long - Việt Nam, đặc biệt là những vấn đề liên quan đến các yếu tố nhiệt độ và lượng mưa. Do sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa ảnh hưởng trực tiếp đến các hoạt động nông nghiệp và nuôi trồng thủy sản - những yếu tố chính dẫn đến sự phát triển của vùng đồng bằng Sông Cửu Long, câu hỏi được đặt ra là liệu những thay đổi về nhiệt độ và lượng mưa có thể được dự báo với độ không chắc chắn ở mức có thể chấp nhận được hay không. Bài báo này trình bày các giải thuật và mô hình dự báo lượng mưa từ nguồn dữ liệu khí hậu của SEA-START. Các mô hình dự báo này được so sánh với nhau bằng phương pháp phân tích lỗi dự báo. Các kết quả trong bài báo này cho thấy mô hình hồi qui tuyến tính có lỗi dự báo cao nhất trong khi các mô hình dự báo phi tuyến cho kết quả dự báo tốt hơn. Tính đa dạng của những mô hình dự báo này có thể được ứng dụng để giải các bài toán môi trường trong thực tiễn.

Ngày nay với sự tiến bộ của kỹ thuật xác lập trình tự ADN (DNA Sequencing) chúng ta có thể tạo ra một số lượng lớn các chuỗi ADN trong khoảng thời gian ngắn với chi phí thấp. Đặc biệt thế hệ xác lập trình tự mới hiện nay tạo ra số lượng rất lớn chuỗi ADN ngắn, được gọi là short read, với chiều dài từ 30 đến 100 nulcotide. Các read này có tỉ lệ lỗi từ 1% đến 2%. Do đó các read lỗi này phải được sửa lỗi trước khi được lắp ráp thành bộ gien ADN hoàn chỉnh. Nhiều giải thuật sửa lỗi đã được đề xuất như SHREC, SOAP de Novo. Nhưng những giải thuật này vẫn còn những hạn chế như cần dung lượng bộ nhớ lớn hoặc thời gian sửa lỗi khá nhiều. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất giải thuật hiệu chỉnh lỗi, được đặt tên là RCorrector, dựa trên cấu trúc chỉ mục kmer nhằm phát hiện lỗi và sửa lỗi trực tiếp trên các read. So sánh với giải thuật SHREC trên 8 tập dữ liệu, RCorrector đạt được hiệu suất sửa lỗi thông qua hai đặc trưng specificity và sensitivity là tương đương với SHREC nhưng nhanh hơn SHREC từ 3 đến 7 lần.

Công cụ lọc web (web filtering) được sử dụng để ngăn chặn việc truy cập đến các trang web đen (trang web mang nội dung hoặc hình ảnh không mong muốn). Trong bài báo này, chúng tôi ứng dụng phương pháp phân lớp với Máy học vector hỗ trợ (SVM) để xây dựng một công cụ lọc web được tích hợp 2 bộ lọc: bộ lọc văn bản  phân lớp văn bản (text classification) và bộ lọc image - phân lớp hình ảnh (image classification). Với hai bộ lọc này, công cụ có thể cấm người dùng truy cập đến trang web có nội dung văn bản không mong muốn hoặc loại bỏ các hình ảnh không mong muốn khi hiển thị web lên trình duyệt.

Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một giải pháp cho bài toán xếp lịch các học phần thực hành tại các trường đại học sử dụng mô hình luồng cực đại trong mạng. Bài toán xếp lịch thực hành là một dạng của bài toán xếp thời khoá biểu tổng quát trong đó liên quan đến việc phân các sinh viên vào các nhóm/phòng thực hành sao cho thoả mãn các ràng buộc về lịch rảnh của sinh viên, giảng viên, sức chứa của phòng và quan trọng nhất là khai thác tối đa hiệu suất sử dụng của các phòng thực hành. Với các ràng buộc như trên, bài toán xếp lịch thực hành có thể được mô hình hoá về bài toán tìm luồng cực đại trong mạng với độ phức tạp giải thuật đa thức. Mỗi sinh viên là một đỉnh phát, mỗi phòng thực hành là một đỉnh thu. Sức chứa của phòng có thể được ràng buộc bằng khả năng thông qua của cung tương ứng. Ta cũng có thể thêm vào ràng buộc số lượng sinh viên tối thiểu cho một phòng bằng các cách đặt cận dưới cho các cung. Vấn đề tối ưu tỉ lệ giữa sức chứa của phòng và số sinh viên được gán vào phòng được giải quyết bằng tiếp cận bài toán luồng cực đại với chi phí thấp nhất (minimum cost maximum flow). Giải pháp được triển khai bằng công nghệ điện toán đám mây của Google sử dụng ngôn ngữ Google Apps Script. Kết quả thực nghiệm trên dữ liệu Đăng ký thực hành cho học phần Thực hành Tin học căn bản của bộ môn Sư phạm Toán, Khoa Sư phạm cho thấy rằng giải pháp mà chúng tôi đề xuất là phù hợp.

Mấy năm gần đây điện toán đám mây (cloud computing) nổi lên như là một giai đoạn phát triển mới của Internet. Điện toán đám mây mà cụ thể là các mô hình dịch vụ của nó cho phép sử dụng phần cứng, phần mềm như là dịch vụ làm thay đổi căn bản việc ứng dụng công nghệ thông tin trong thực tiễn ? chuyển từ đầu tư sang thuê bao. Tuy nhiên, việc chấp nhận điện toán đám mây vẫn còn khá dè dặt xoay quanh vấn đề an toàn và an ninh hệ thống. Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về vấn đề an toàn và an ninh của điện toán đám mây, từ góc độ kiến trúc cho đến dịch vụ cũng như tính chất của đám mây điện tử.

Gần đây, giao thức truyền đa đường TCP cho phép truyền tải các gói dữ liệu của nó trên nhiều đường (path) đồng thời. Việc truyền dữ liệu trên đa đường như thế sẽ cải thiện thông lượng truyền, có thể cân bằng tắc nghẽn trong các đường và cung cấp khả năng chuyển vùng tự nhiên trong mạng. Thuật toán điều khiển tắc nghẽn đa đường phối hợp (MPTCP) hiện nay được thiết kế để tương thích với thuật toán điều khiển tắc nghẽn đơn đường TCP Reno và các ứng dụng thông thường. Tuy nhiên, tốc độ truyền dữ liệu của MPTCP biến thiên lớn, không phù hợp cho các ứng dụng multimedia mà chúng yêu cầu tốc độ dữ liệu mượt. Trong báo cáo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán mở rộng của TFRC đơn đường, được đặt tên là MPTFRC, được thiết kế xuất phát từ mô hình phân tích của TCP Reno gốc tại mức luồng và kỹ thuật tránh đánh võng giữa các đường ở mức gói. Các kết quả mô phỏng đã chứng tỏ rằng thuật toán đề xuất MPTFRC không những đảm bảo ba tiêu chí thiết kế thuật toán đa đường mà còn cung cấp tốc độ dữ liệu mượt hơn MPTCP trong khi vẫn duy trì được sự chia sẻ công bằng với các luồng TCP Reno và MPTCP hiện có.

Bài báo này mô tả việc thiết kế, xây dựng và triển khai mạng cảm biến không dây phục vụ nông nghiệp chính xác tại Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An. Nông nghiệp chính xác hoặc canh tác chính xác là kỹ thuật áp dụng đúng số lượng đầu vào (nước, phân bón, thuốc trừ sâu,?) vào đúng vị trí và vào đúng thời điểm để tăng cường sản xuất và nâng cao chất lượng [1]. Mạng cảm biến không dây được xây dựng nhằm phục vụ yêu cầu của nông nghiệp chính xác. Thông qua mạng cảm biến không dây, người nông dân có thể thu thập được các thông số đến quy trình sản xuất nông nghiệp như nhiệt độ không khí, độ ẩm không khí, ánh sáng, độ ẩm đất, độ pH,... Các thông tin này được thu thập, lưu trữ và truyền tải không dây đến trạm quản lý để phân tích và xử lý, qua đó người sử dụng có thể điều khiển và đưa ra các quyết định phù hợp nhằm tăng cường sản xuất và nâng cao chất lượng cây trồng. Hệ thống được thiết kế và xây dụng cả phần cứng và phần mềm. Về phần cứng, hệ thống gồm 3 phần chính: các nút cảm biến DHLA-WSN tại khu vực giám sát, các nút quản lý vùng DHLA-WMN, và trung tâm điều hành (server). Tại mỗi nút các phần mềm được xây dựng để lập trình hệ thống hoạt động theo yêu cầu. Hệ thống đã chạy thử nghiệm tại trường bước đầu hoạt động tốt và hứa hẹn đem lại nhiều lợi ích đáng kể trong hệ thống sản xuất nông nghiệp.

Trong kiểm tra mô hình, bùng nổ không gian trạng thái gây trở ngại đến việc kiểm chứng các hệ thống lớn vì quá trình tìm kiếm lỗi có thể không hoàn thành. Vấn đề càng trở nên nghiêm trọng hơn khi kích thước và sự phức tạp của hệ thống cần kiểm tra đang liên tục lớn dần lên. Trừu tượng là phương pháp hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề này. Đây là một cách tiếp cận để giảm kích thước (của không gian trạng thái) của mô hình trong thực tế. Tuy nhiên, làm thế nào để sử dụng trừu tượng một cách hiệu quả trong việc giảm chi phí kiểm tra mô hình vẫn còn là câu hỏi. Công trình này đề xuất kỹ thuật tinh lọc đa trừu tượng trong kiểm tra mô hình cho phép kiểm chứng các hệ thống có không gian trạng thái lớn. Phương pháp đề xuất là sự tận dụng giải thuật CEGAR được Clarke đề xuất vào năm 2000 kết hợp với phương pháp đa trừu tượng của Qian & Nymeyer. Thay vì kiểm tra trên mô hình thực, mô hình trừu tượng được kiểm chứng đầu tiên. Nếu tìm thấy counter-example, phạm vi tìm kiếm được mở rộng trên các mô hình trừu tượng tiếp theo và cứ thế, thậm chí là trên mô hình gốc. Quá trình này được gọi là tinh lọc. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp mới cải thiện hiệu suất của quá trình kiểm tra mô hình.

Cơ sở tri thức là thành phần trung tâm của một hệ thống thông minh, vì vậy biểu diễn tri thức đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống thông minh. Tri thức của con người rất đa dạng và phức tạp, trong đó, tri thức quan hệ là một dạng  tri thức phổ biến. Tuy nhiên, các mô hình biểu diễn tri thức hiện tại không thật sự hiệu quả cho việc biểu diễn và suy luận cho miền tri thức này trên máy tính. Bên cạnh đó, việc vẽ hình cho các bài toán hình học phẳng là việc rất cần thiết trong quá trình giải toán. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ trình bày một phương pháp mô hình hóa tri thức về các quan hệ giữa các đối tượng trong kiến thức hình học phẳng. Trên cơ sở đó, chúng tôi cũng sẽ trình bày một ứng dụng của phương pháp này trong việc thiết kế chương trình vẽ hình tự động cho các bài toán hình học phẳng ở cấp trung học cơ sở.

Ôtô tự hành (AVG) là một dạng máy thông minh có đủ khả năng hiểu biết để tự xác định trạng thái chuyển động của mình dựa trên những điều kiện môi trường. Một dạng tiêu biểu của ôtô hay robot tự hành là khả năng vận hành và chuyển động không cần sự điều khiển của con người. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một giải thuật xử lý ảnh đơn giản giúp ôtô tự di chuyển trong giới hạn làn đường của mình. Giải thuật sẽ tiến hành phát hiện là đường sử dụng khái niệm vectơ-làn đường và ước lượng độ cong của làn đường. Dựa trên các thông tin nhận được chúng tôi tính góc lái và tiến hành xây dựng giải thuật lái xe giúp ôtô tự hành di chuyển trong giới hạn là đường của mình mà không cần sử dụng thêm giải thuật điều khiển nào. Nhiều dạng khác nhau của ảnh làn đường đã được sử dụng để minh họa cho tính hiệu quả của giải thuật được đề nghị. Các kết quả thực nghiệm đã cho thấy giải thuật có thể được áp dụng để điều khiển ôtô tự hành di chuyển trong giới hạn là đường của mình mà không cần tác động của con người.

Vấn đề mất cân bằng dữ liệu xảy ra khi trong tập dữ liệu có lớp chứa số mẫu nhiều hơn các lớp khác. Phân loại chính xác cho mẫu thuộc lớp nhỏ trong tập mất cân bằng là khó khăn. Khi tỷ lệ mất cân bằng của tập dữ liệu càng cao thì việc phát hiện được mẫu của lớp nhỏ càng khó. Học với chi phí nhạy cảm là giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề mất cân bằng. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một hệ thống gọi là hệ thống quyết định với chi phí, hệ thống giúp cải thiện khả năng phân loại chính xác của lớp nhỏ trong tập dữ liệu mất cân bằng, lớp dữ liệu rất được quan tâm. Hệ thống được xây dựng dựa vào kết quả nghiên cứu giải pháp phân loại trên dữ liệu mất cân bằng tiếp cận với chi phí nhạy cảm. Hệ thống được áp dụng vào lĩnh vực chẩn đoán y học, kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng phát hiện chính xác bệnh nhân của hệ thống chẩn đoán được cải thiện.

Trong bài này, chúng tôi trình bày cách kết hợp các giải thuật máy học vào Robot Pioneer P3-DX nhằm điều khiển các hành vi, di chuyển và bám sát của Robot theo thời gian thực. Giải thuật máy học Cascades of Boosted Classifiers sử dụng đặc trưng Haar-Like Feature có thể phát hiện, nhận dạng đối tượng. Tiếp theo chúng tôi sử dụng giải thuật CamShift (Continuously Adaptive MeanShift) để giám sát hoạt động của đối tượng trong phạm vi mặt phẳng ảnh. Bước cuối cùng là tính toán vị trí và kích thước của đối tượng trên mặt phẳng ảnh để điều khiển Robot hoạt động và bám sát theo đối tượng. Kết quả thử nghiệm cho thấy Robot đã hoạt động đảm bảo các mục tiêu đặt ra như điều khiển các hành vi, di chuyển và bám sát đối tượng.

Để giúp cho các lập trình viên phát triển nhanh hệ thống phần mềm của họ, cộng đồng nghiên cứu đã đề xuất một số cách tiếp cận cho việc tìm kiếm tự động các hàm API. Hầu hết các nghiên cứu này đều dựa trên các từ khóa được sử dụng trong các mô tả của các hàm API. Tuy nhiên, độ chính xác của các hướng tiếp cận này vẫn còn hạn chế. Đặc tả hình thức với sự chặt chẽ trong cú pháp và ngữ nghĩa có thể được áp dụng để cải thiện kết quả của các hướng nghiên cứu này. Trong bài báo này, đầu tiên, chúng tôi trình bày một khảo sát về các kỹ thuật đặc tả hình thức cho thiết kế phần mềm. Tiếp theo, chúng tôi đề xuất một khung thức cho việc tìm kiếm và tái sử dụng các hàm API tự động dựa trên đặc tả chính thức được mô tả bởi JML. Ngoài ra, khung thức còn hỗ trợ việc tổ hợp tự động các hàm API để đáp ứng các yêu cầu phần mềm. Một số kết quả thử nghiệm cũng được trình bày để cho thấy khả năng thực tế trong hướng tiếp cận của chúng tôi.