NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Nâng cao hiệu quả hoạt động của Bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong mạng di động 5G

on .

Nâng cao hiệu quả hoạt động của Bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong mạng di động 5G

Nguyễn Tiến Thành - CH1802059

Trong thời gian gần đây, sự phát triển vượt bậc của mạng truyền thông không dây và di động đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về tốc độ và độ tin cậy trong truyền dữ liệu, cũng như việc tối ưu hóa năng lượng và hiệu suất phổ [1]. Các hệ thống truyền thông nói chung và mạng di động 5G nói riêng phải đáp ứng và đạt được một loạt các mục tiêu cho việc phát triển mạng không dây trong tương lai. Điều này bao gồm việc đặt người dùng vào tâm điểm, hỗ trợ truyền dẫn toàn dải, đảm bảo mức độ bảo mật mạnh mẽ và xây dựng hệ thống thông minh. Trong quá trình phát triển mạng di động 5G, đặc biệt là trong lĩnh vực truyền thông không dây, có một vai trò quan trọng trong các ngành công nghiệp như nhà máy thông minh, giao thông và năng lượng, cũng như các lĩnh vực công cộng như y tế, tự động hóa, công nghệ phương tiện và giáo dục. Do đó, một trong những thách thức quan trọng trong thời đại công nghệ hiện nay là tăng cường hiệu suất và tốc độ truyền dữ liệu trong mạng không dây nói chung và mạng di động 5G nói riêng.

Nhằm giải quyết vấn đề trên, các nhà nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp giải quyết sau đây: một là, sử dụng các loại mã hóa kênh truyền như Hamming, Turbo, Polar hay LDPC; hai là, sử dụng các loại điều chế đa sóng mang như OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), FBMC (Filter-bank Multi-carrier), GFDM (Generalized Frequency Division Multiplexing) , …; và một hướng đi mới cũng đem lại rất nhiều triển vọng đó là ứng dụng lĩnh vực học sâu vào trong các hệ thống mạng không dây. Cả ba phương pháp trên đều có những ưu và nhược điểm, tuy nhiên, việc sử dụng lĩnh vực học sâu đang được kì vọng hơn cả không chỉ bởi tính đơn giản trong việc thiết kế mà các tiếp cận này còn được kì vọng sẽ phá vỡ các hạn chế phổ biến trong các hệ thống thông tin liên lạc như giới hạn Shannon.

Gần đây, cùng với sự phát triển trong lĩnh vực học sâu, nhiều nghiên cứu đã đề xuất sử dụng học sâu để tối ưu toàn bộ (học toàn bộ – end-to-end learning) cho các hệ thống truyền thông. Nổi bật trong đó là bộ mã hóa tự động (autoencoder) [1, 2, 3]. Trái ngược với các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống, bộ mã hóa tự động cho phép tối ưu hóa chung máy phát và máy thu cho bất kì mô hình kênh nào mà không bị giới hạn bởi việc tối ưu hóa các khối riêng biệt như mã hóa kênh truyền, điều chế, cân bằng kênh, v.v. Cách tiếp cận này được kì vọng phá vỡ các hạn chế phổ biến trong các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống bằng cách chuyển từ các khối con được tối ưu độc lập sang các mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network) thích ứng và linh hoạt.

Nhược điểm chung của việc ứng dụng lĩnh vực học sâu nói chung và bộ mã hóa tự động nói riêng đó là hiệu suất của hệ thống phụ thuộc vào dữ liệu học của kênh truyền phải nhiều và dữ liệu học phải đủ lớn. Tuy nhiên, ưu thế của việc ứng dụng bộ mã hóa tự động vào trong hệ thống mạng không dây đó là độ phức tạp của máy phát và máy thu tín hiệu thấp, điều này khiến cho độ khả thi trong việc áp dụng vào trong thực tiễn cũng trở nên triển vọng hơn.

Đề tài đặt mục tiêu là Nghiên cứu các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong kênh truyền dẫn đa đường đối với hệ thống 5G NR.

Trong khuôn khổ luận văn đã đề cập và trình bày chi tiết sơ đồ ứng dụng bộ mã hóa tự động (Autoencoder) trong hệ thống truyền thông tin đơn và đa sóng mang (OFDM). Từ cơ sở lý thuyết cũng như kết quả mô phỏng đưa ra những kết luận sau:

  • Trong trường hợp không sử dụng mã hóa kênh truyền, các hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động cũng như là các hệ thống truyền thông sử dụng các phương pháp điều chế tín hiệu truyền thống đem lại hiệu năng tương đương nhau theo thông số BLER.
  • Khi so sánh hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động với hệ thống sử dụng mã hóa kênh truyền LDPC với tốc độ mã hóa tương ứng, đối với điều chế bậc thấp như QPSK hay 16-QAM (PSK) các hệ thống truyền thông truyền thống vẫn đem lại hiệu quả tốt hơn hoặc tương đương với các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động. Tuy nhiên đối với trường hợp các loại điều chế bậc cao như 64-QAM hay 256-QAM, hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động lại đem lại hiệu năng vượt trội so với hệ thống truyền thông sử dụng mã hóa kênh truyền LDPC tại vùng có tỉ lệ năng lượng tín hiệu/nhiễu thấp. Ngoài ra độ phức tạp trong việc ứng dụng bộ mã hóa tự động trong hệ thống truyền thông cũng thấp hơn so với việc thiết kế bộ mã hóa và giải mã hóa LDPC. Từ đó, trong các hệ thống truyền thông trong tương lai, các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động nói riêng và ứng dụng lý thuyết học sâu nói chung sẽ được đề xuất nhằm nâng cao hiệu năng của các hệ thống đó.

Trân trọng.

BÀI VIẾT SỐ 1 GIỚI THIỆU NGÀNH CNTT

on .

Sinh viên: Lê Mậu Anh    MSSV: 23520047    Lớp: CNNB 2023.1

Giới Thiệu Công Nghệ Thông Tin

Những năm đại học là khoảng thời gian quý báu dành cho các bạn trẻ, vì trong khoảng thời gian này các bạn không những chỉ học được các kiến thức từ những môn của chương trình đào tạo, tiếp thu các bài học quý giá từ xã hộị hay khám phá những điều mới mà còn là thời gian mà các bạn sinh viên tự tạo ra những khát vọng, mục tiêu hoài bão của riêng mình và từ đó bắt đầu hành trình chinh phục những mục tiêu ấy. Em cũng không khác gì đa số các bạn,  anh chị sinh viên khác, em cũng có 5 mục tiêu riêng  cho bản thân sau 4 năm, lần lượt là:

+Đang được đi du học bằng cử nhân năm thứ 3 hoặc năm thứ 4 tại các nước phương Tây với học bổng 50% trở lên.

+Xác định được mảng riêng của  CNTT phù hợp với bản thân.

+Được đi thực tập tại các công ty phương tây có mức lương phù hợp với công việc, coi trọng sự cân bằng đời sống và công việc của nhân viên.

+Được nhận phỏng vấn cho vị trí thực tập từ các công ty lớn như Microsoft, Google, Adobe,..

+Nhận thức được những con đường tệ nạn, tiêu cực trong nghề cntt.

Đối với mục tiêu được đi du học thì em khao khát được  trải nghiệm nền văn hóa từ một quốc gia hay những người mang quốc tịch khác, được tiếp cận với nền giáo dục hiện đại, sáng tạo hay luôn luôn cải tiến của các nước phát triển hoặc được tiếp xúc với những bài giảng dạy hay những cuộc thuyết trình của những giáo sư giỏi, nổi tiếng của thế giới để có thể mở mang tri thức, tư duy và từ đó đóng góp phần nào cho sự phát triển của quê hương. tăng cơ hội việc làm.

Ở mục tiêu thứ hai, việc tìm ra được lĩnh vực CNTT phù hợp với bản thân sẽ giúp em phát triển một cách hiệu quả và tối đa lĩnh vực thuộc về thế mạnh hay phù hợp với tính cách của bản thân. Không chỉ dừng lại ở đó, việc xác định được con đường phù hợp sẽ giúp bản thân em vào thời sau 4 năm đó có thể giúp em trong việc đi phỏng vấn tìm việc làm tại các công ty vì lúc đó em biết mình giỏi và phù hợp với lĩnh vực gì, từ đó giúp bản thân em đỡ lan man hay suy nghĩ tiêu cực khi ra trường.

Được nhận làm thực tập sinh tại các công ty phương tây  (Mỹ, Châu Âu và Úc,..) trở thành mục tiêu thứ 3 của em vì bản thân em thích văn hóa ở các công ty phương Tây hơn những công ty Châu Á nói chung.  Văn hóa ở những công ty này thường không quá khắt khe, không có phân biệt giữa các cấp trong công ty, nhân viên bất kể Freshman, Junior hay Senior thì đều có thể đóng góp cho công ty nếu có năng lực, thay vì chỉ được phép làm mỗi việc được giao. Sự đa dạng quốc tịch cũng là một điểm cộng của những công ty tại Mỹ, Úc và Châu Âu trong mắt em. Vì khi được làm việc trong môi trường có nhiều người đến từ những nước khác thì em sẽ được khám phá, học hỏi những góc độ quan điểm, tư duy khác nhau. Chế độ lương đãi ngộ cũng là một trong những lí do chính, chế độ lương đãi ngộ tại các công ty công nghệ Mỹ, Châu Âu và Úc thường sẽ tốt hơn các công ty của các nước Châu Á, các công ty phương tây cũng thoải mái hơn về chuyện tiền lương hơn so với các công ty phương Đông, miễn là mình có năng lực. Lí do cuối cùng là em muốn được đảm bảo sự cân bằng giữa công việc và đời sống, cũng vì văn hóa các nước phương tây đề cao sự độc lập của mỗi cá thể nên các công ty cũng rất quan tâm đến cân bằng giữa đời sống và công việc của nhân viên, đưa ra yêu cầu công việc phù hợp với mức lương nhằm tạo ra môi trường mà ở đó mọi người có thể làm viêc năng suất để cống hiến cho công ty.

Việc được nhận phỏng vấn cho vị trí thực tập từ các công ty lớn như Google, Microsoft hay Adobe có thể là một trong những mục tiêu khó nhất trong danh sách vì môi trường ở những công ty này gần như hoàn hảo về mọi mặt, từ chế độ lương đãi ngộ, tới thành phần nhân sự của công ty hay các vấn đề khác như sức khỏe tinh thần cho nhân viên nên đầu vào thường rất khó khăn và đầy thử thách. Chính vì vậy việc đặt mục tiêu lớn như vậy sẽ giúp em cố gắng học tập và không ngừng học hỏi để có thể tiến bộ dần theo thời gian, trong trường hợp không được nhận ở lại cho vị trí chính thức hay vị trí thực tập tại những công ty đó thì khả năng của em vẫn được chứng minh phần nào mắt ban tuyển dụng của những công ty khác.

Mục tiêu cuối cùng của em trong danh sách là nhận thức được những con đường xấu hay tệ nạn  trong con đường theo đuổi sự nghiệp công nghệ thông tin. Khi hiểu hiểu rõ rủi ro của những con đường ấy thì em sẽ không bị sa ngã bởi những lợi ích trước mắt như tiền bạc, danh dự để rồi làm những việc vô đạo đức, ảnh hưởng đến không chỉ bản thân, gia đình hay thậm chỉ là cả cộng đồng, dẫn đến những hệ lụy tiêu cực đáng tiếc sau này.

Để có thể tiến gần hơn với những mục tiêu trên, cá nhân em sẽ phải nỗ lực theo quá trình theo thời gian bằng cách học môn Tổ chức và cấu trúc máy tính IIđể hiểu hơn về cốt lõi máy tính giúp cho việc học lập trình tốt hơn hay xử lí các vấn đề. Môn Xác xuất thông kê nhằm xây dựng tư duy tốt hơn trong việc giải các bài toán xác xuất sau này. Cấu trúc dữ liệu và giải thuậtsẽ em có tư duy tốt và hiểu biết tốt hơn về cấu trúc dữ liệu và cách tư duy giải quyết các vấn đề về dữ liệu. Môn Phân tích thiết kế phần mềm nhằm hiểu hơn về cách thức thiết kế phần mềm để tạo ra các sản phầm phần mềm nói chung và cuối cùng là môn Pháp luật đại cương để hiểu hơn về những rủi ro, việc nào là vi phạm pháp luật nhằm giúp bản thân em không bị cuốn vào những con đường xấu khi theo đuổi con đường công nghệ.

Tổng kết lại, mục tiêu của em bao gồm được du học, được làm việc tại những công ty phương Tây, hiểu rõ lĩnh vực phù hợp với bản thân và đặc biệt không sa lầy vào những con đường xấu của ngành CNTT, và để đạt được những điều đó thì cá nhân em phải nỗ lực học hỏi không ngừng, chọn những môn phù hợp để có thể phát triển những kỹ năng cần thiết để có thể tiến gần hơn với những mục tiêu mà em đã đề ra trong 4 năm tới.

Phát hiện các gian lận kế toán bằng phương pháp máy học tổng hợp

on .

Phát hiện các gian lận kế toán bằng phương pháp máy học tổng hợp

CH2002011 - Huỳnh Thị Tố Ngọc

Báo cáo tài chính (viết tắt là BCTC) là công cụ giúp các nhà đầu tư và những đơn vị liên quan hiểu rõ tài chính của các tổ chức. Trong thời đại ngày nay, tốc độ phát triển của khoa học công nghệ nhanh như vũ bão thì quy mô kinh doanh ngày càng tăng, nguy cơ về gian lận kế toán (GLKT) đã trở thành một thách thức cực kỳ lớn đối với doanh nghiệp và hệ thống tài chính toàn cầu. GLKT không còn đơn thuần là một vấn đề riêng của các doanh nghiệp, mà còn mang theo những hậu quả lớn đối với tính công bằng và minh bạch trong quản lý tài chính. Việc GLKT ngày càng trở nên tinh vi làm cho việc phát hiện và ngăn chặn gian lận trở nên cực kỳ khó khăn.

Trong luận văn này, chúng tôi đã tiến hành trích xuất đặc trưng từ các giá trị dữ liệu thô trong các BCTC và áp dụng phương pháp máy học tổng hợp với thuật toán RUSBoost, AdaBoost, Bagging, phương pháp máy học hồi quy Logistic và SVM để xây dựng mô hình phân loại các GLKT.

Chúng tôi đã tập trung giải quyết hai vấn đề chính. Thứ nhất, đã đóng góp về mặt tập dữ liệu, bổ sung tập dữ liệu cho nghiên cứu khoa học về GLKT từ các BCTC. Thứ hai, qua kết quả số liệu của mô hình thực nghiệm và phân tích số liệu cho thấy kết quả của mô hình máy học tổng hợp tốt hơn so với các mô hình riêng biệt.

Với những kết quả đạt được, đề tài đã phát hiện GLKT trong BCTC và nâng cao độ tin cậy của những BCTC dành cho người sử dụng. Sau khi xây dựng thành công mô hình phát hiện GLKT bằng thuật toán máy học tổng hợp, chúng tôi đề xuất giải pháp tự động hóa quy trình phát hiện GLKT, giảm thiểu sự phụ thuộc vào sự can thiệp của con người. Mục tiêu là tối ưu hóa hiệu suất thời gian, nâng cao độ chính xác, giảm thiểu sai sót do yếu tố con người trong quá trình giám sát, đảm bảo được tính công bằng, minh bạch trong quản lý tài chính và góp phần xây dựng sự ổn định của thị trường kinh doanh và xã hội.

Trân trọng.

Sinh viên năm nhất ngành công nghệ thông tin cần chuẩn bị những kiến thức gì?

on .

Là sinh viên năm nhất ngành Công nghệ thông tin, bạn chưa cần phải giỏi lập trình ngay. Điều quan trọng là xây dựng nền tảng vững chắc ở ba mảng: tư duy, kỹ năng và kiến thức cơ bản.

1. Tư duy nền tảng

Đây là yếu tố giúp bạn học nhanh, hiểu sâu và không bị “mù code”.

Trước hết, cần rèn luyện tư duy logic và khả năng giải quyết vấn đề. Làm quen với lập luận logic (nếu – thì, và – hoặc, phủ định, mệnh đề). Biết cách phân tích bài toán, xác định đầu vào, đầu ra và các điều kiện ràng buộc. Học cách chia nhỏ vấn đề và tư duy theo hướng “algorithmic thinking”.

Tài liệu gợi ý: How to Think Like a Computer Scientist (miễn phí online).
Bạn có thể luyện tập qua các bài tập logic, toán rời rạc hoặc các bài code đơn giản trên HackerRank, LeetCode (mức Easy).

2. Kiến thức kỹ thuật cơ bản

Ở giai đoạn đầu, không cần học quá sâu, nhưng nên nắm được tổng thể về ngành học của mình.

Tin học cơ sở:
Hiểu về hệ điều hành (Windows, Linux cơ bản), cấu trúc máy tính, phần cứng – phần mềm, cách hoạt động của bộ nhớ, CPU và thiết bị lưu trữ.

Lập trình cơ bản:
Bắt đầu với một ngôn ngữ dễ học như Python hoặc nền tảng như C. Hiểu các khái niệm cơ bản: biến, kiểu dữ liệu, cấu trúc điều khiển (if, loop), hàm, mảng, danh sách. Làm quen với khái niệm thuật toán và độ phức tạp O(n) ở mức cơ bản.

Bạn có thể thực hành lập trình trên các nền tảng như Replit, LeetCode hoặc W3Schools.

3. Toán học và logic cho CNTT

Toán học là nền tảng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
Học toán rời rạc (tập hợp, mệnh đề, quan hệ, đồ thị, logic mệnh đề), đại số tuyến tính (ma trận, vector – dùng nhiều trong AI và Machine Learning), xác suất – thống kê (nền tảng cho khoa học dữ liệu) và giải tích (giúp hiểu các thuật toán tối ưu).

Tài liệu gợi ý: Discrete Mathematics and Its Applications – Kenneth Rosen.

4. Kiến thức bổ trợ quan trọng

Tiếng Anh chuyên ngành CNTT là yếu tố không thể thiếu, vì hầu hết tài liệu và mã nguồn đều bằng tiếng Anh. Bên cạnh đó, cần rèn kỹ năng tìm kiếm thông tin hiệu quả trên Google, đọc hiểu tài liệu trên Stack Overflow.

Tập sử dụng Git và GitHub để quản lý mã nguồn. Tìm hiểu thêm về mạng máy tính và Internet: IP, DNS, HTTP, và các khái niệm cơ bản khác.

5. Kỹ năng học tập và làm việc

Học qua dự án nhỏ giúp bạn áp dụng lý thuyết vào thực tế, chẳng hạn như xây dựng trò chơi đơn giản, website tĩnh hoặc chatbot cơ bản.
Học cách ghi chú, quản lý thời gian và làm việc nhóm thông qua các công cụ như Notion, Trello, hoặc GitHub.
Rèn kỹ năng viết báo cáo kỹ thuật ngắn gọn và rõ ràng.

6. Thái độ và định hướng nghề nghiệp

Giữ tinh thần tò mò và kỷ luật trong việc tự học, vì công nghệ thay đổi liên tục.
Tìm hiểu sớm các hướng chuyên ngành trong CNTT như: lập trình phần mềm, trí tuệ nhân tạo và máy học, an toàn thông tin, khoa học dữ liệu, phát triển web, mobile hoặc game.

Quan sát bản thân để dần chọn ra hướng phù hợp từ năm hai.