Vừa qua, Ban học tập Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin có kết hợp cùng Ban học tập Khoa Hệ thống thông tin để tổ chức đợt training online cuối học kỳ I dành cho các môn học năm nhất.

Qua quá trình làm việc, các bạn đã thể hiện rất tốt trong việc kết hợp giữa 2 ban cũng như quá trình ôn tập cho các bạn sinh viên. Kết quả đợt training diễn ra rất thành công với nhiều sự tham gia cũng như ủng hộ của các bạn sinh viên trường, cụ thể như sau:

* VỀ SỐ LƯỢNG MÔN HỌC:

• MA006: Giải tích - có 312 bạn tham gia - Đánh giá: 4.63/5.
• MA003: Đại số tuyến tính - có 355 bạn tham gia - Đánh giá: 4.63/5.
• IT001: Nhập môn lập trình - có 304 bạn tham gia - Đánh giá: 4.71/5.

* VỀ THỜI GIAN DIỄN RA: Từ ngày 10/02 đến 12/02/2022.

* ĐỊA ĐIỂM THỰC HIỆN: Microsoft Teams (Teams code: s8rsvst)

* SỐ LƯỢNG THÀNH VIÊN ĐANG HOẠT ĐỘNG: 34 thành viên (BHT KH&KTTT) và 27 thành viên (BHT HTTT) .

* SỐ LƯỢNG THÀNH VIÊN TRAINING MỖI MÔN: Trung bình: 6 (Tính cả thành viên 2 Ban học tập).

* ĐÁNH GIÁ:

Ở đợt training vừa qua, các bạn tham gia đã đánh giá chất lượng các buổi train ở mức khá cao (4.66/5). Các bài viết truyền thông cũng nhận được lượt tiếp cận khá cao (cao nhất ở mức 2.768 lượt). Các bạn trainer cũng được đánh giá cao trong việc thân thiện; nội dung ôn tập cụ thể, dễ hiểu; nhiệt tình hỗ trợ tốt các bạn tham gia ôn tập. Ngoài ra, tài liệu ôn tập cũng được chuẩn bị kỹ càng, chi tiết; chuẩn bị đề thi thử các môn theo nội dung thi nhằm giúp các bạn ôn tập kiến thức một cách tổng quan, đơn giản hơn. Ban học tập cũng đã tổ chức họp nhằm khen thưởng và cổ vũ tinh thần các bạn, khắc phục được các vấn đề phát sinh trong việc training online.

* BÀI HỌC KINH NGHIỆM:

Dù nhận được sự đánh giá cao từ các bạn tham gia, tuy nhiên, Ban học tập cũng cần cải thiện thêm ở 1 số điểm như một số bạn trainer còn khá run; đôi lúc tốc độ train hơi nhanh dẫn đến việc các bạn chưa tiếp thu kịp;... Để cải thiện các vấn đề này, Ban cũng đã tổ chức các buổi training thử nhằm giúp các bạn làm quen và có sự chuẩn bị tốt hơn.

Quý độc giả có thể xem lại:

• Bài viết tổng hợp tại đây: Ban Học tập Khoa học và Kỹ thuật Thông tin - Bài viết | Facebook
• Các video ôn tập tại đây: Ban học tập Khoa học và Kỹ thuật Thông tin - YouTube
  

Trân trọng.

Nghiên cứu hệ thống quản lý, tư vấn và chăm sóc sức khỏe tích hợp công nghệ blockchain

Lê Ngọc Hiển - CH1802007

Blockchain đang trong quá trình phát triển mạnh mẽ và hoàn thiện mình trở thành một công nghệ an toàn, đáng tin cậy về việc chia sẻ dữ liệu. Blockchain được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như: Tài chính, quản lý chuỗi cung ứng, công nghiệp thực phẩm, IOT, y tế và chăm sóc sức khỏe…

Đề tài thử nghiệm xây dựng hệ thống quản lý, tư vấn, chăm sóc sức khỏe kết hợp với công nghệ blockchain (Hyperledger Fabric Blockchain) vào việc bảo mật hệ thống và truy cập dữ liệu giữa các đối tượng tham gia vào hệ thống (bệnh nhân, bác sĩ, dược sĩ, bệnh viện, nhà thuốc). Cùng với đó là thiết kế hệ thống theo kiến trúc Microservices kết hợp với các công nghệ hiện đại như Elastic Search, Azure Service Bus, Redis Cache giúp cải thiện hiệu năng khi tích hợp Blockchain và tăng độ tin cậy của hệ thống, cũng như hỗ trợ tối đa cho việc theo dõi và phân tích dữ liệu trên mạng lưới Blockchain.

Tổng quan đề tài đã đưa ra kiến trúc hệ thống phù hợp khi tích hợp công nghệ blockchain, các phương thức giao tiếp một cách hiệu quả giữa các dịch vụ trong kiến trúc Microservices. Từ đó cho ra những ưu nhược điểm và cách khắc phục cách khắc phục trong quá trình xây dựng và phát triển. Từ đó mở ra chiến lược phát triển hệ thống sau này mà vẫn đảm bảo được hiệu năng của hệ thống. Kèm theo đó đề tài cũng xây dựng một nghiệp vụ phù hợp trong hệ thống quản lý tư vấn chăm sóc sức khỏe trực tuyến, tạo nên sự thuận tiện và hiệu quả cho bệnh nhân.

Trân trọng.

Ứng dụng mạng Nơ ron hồi quy vào phát hiện hành động con người bằng tín hiệu wifi

Đỗ Minh Tiến - CH2002046

Đề tài nghiên cứu của em đã xây dựng bộ dữ liệu liên quan đến sự biến đổi thông tin trạng thái kênh truyền (CSI) của Wifi đối với những hành động khác nhau và đề xuất thuật toán tiền xử lý dữ liệu, sau đó đánh giá, so sánh bộ dữ liệu trước và sau khi đưa qua tiền xử lý với các mô hình học sâu. Nhờ đó, có thể xác định rằng bộ dữ liệu sau khi trải qua bước tiền xử lý tín hiệu và đưa vào các model học sâu đã có cải thiện đáng kể về năng suất của các mô hình đào tạo cũng góp phần làm tăng cường hiệu năng cho bài toán nhận diện hành động con người bằng sóng WiFi. Đồng thời, bộ dataset cũng được kiểm chứng bằng các mô hình máy học phổ biến như MLP, LSTM, RNN. Kết quả thu được cho thấy mô hình cho hiệu quả tốt nhất với độ chính xác trung bình lên 97.75% của model LSTM sau đó đến đó MLP 95.83% và RNN 28.52%. Kết quả đạt được tạo cơ sở đến phát triển các hướng nghiên cứu tiếp theo trong việc nhận diện hành động con người bằng sóng WiFi. Công trình nghiên cứu này đã bước đầu xây dựng được bộ xử lý nhân diện hành động con người mang tính chất thời gian thực (Realtime) theo dạng server-client để có thể phát triển thành một hệ thống trong thực tiễn.

Trân trọng.

Chắc hẳn đối với bộ phận công nghệ thông tin hay bộ phận phân tích và phát triển kinh doanh trong mỗi doanh nghiệp, khai niệm kho dữ liệu (data warehouse), dữ liệu lớn (big data), điện toán đám mây (cloud), cơ sở dữ liệu (database) ở các công ty công nghệ không còn quá xa lạ. Với nhu cầu tiếp nhận, phân tích và xử lý dữ liệu dưới góc nhìn đa chiều và tổng hợp như hiện nay, việc thống kê dòng dữ liệu là vô cùng cần thiết, từ đó khái niệm kho dữ liệu ra đời nhằm đảm bảo việc lưu trữ được đầy đủ dữ liệu cũng như nâng cao tốc độ các kết quả trả về của hệ thống. Điện toán đám mây thúc đẩy sự phát triển như vậy cho phép các đối tượng khác nhau hợp tác và giảm chi phí, với khả năng truy cập từ xa và các nhóm tài nguyên lưu trữ hiện đã trở thành hiện thực. Tuy nhiên, những hạn chế quyền truy cập mới này đồng thời gây ra sự gia tăng nhu cầu bảo mật. Trong số đó, truy xuất nguồn gốc dữ liệu có một tầm quan trọng đặc biệt. Thật vậy, cơ sở dữ liệu có thể được định tuyến lại hoặc phân phối lại mà không được cho phép, như được minh họa bằng các vụ rò rỉ thông tin được tiết lộ mỗi năm, ngay cả trong các lĩnh vực nhạy cảm như quốc phòng hoặc chăm sóc sức khỏe và cũng là mối quan tâm lớn của cả doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp nhà nước.

Nhóm thực hiện:

• Nguyễn Trần Lê – CH2002001

• Lê Võ Bảo Trân – CH2002020

• Lê Quang Kỳ – CH2002036

Xem chi tiết tại đây.