Nghiên cứu này nhằm xây dựng một mô hình dự báo lượng mưa hiệu quả và chính xác, dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian về lượng mưa.Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng, việc dự đoán lượng mưa trở nên cực kỳ quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến các hoạt động sản xuất nông nghiệp, quản lý nước,và an ninh lương thực. Mô hình dự báo sẽ giúp giảm thiểu rủi ro do thiên tai, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên nước và nâng cao năng suất cây trồng thông qua việc cung cấp thông tin chính xác về lượng mưa trong tương lai.Qua đó, đề tài không chỉ góp phần vào việc nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của dự báo lượng mưa mà còn khuyến khích việc áp dụng các công nghệ hiện đại trong lĩnh vựckhí tượng và nông nghiệp.

Nghiên cứu và khai thác tiềm năng của mô hình YOLOv8, một trong những mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến nhất, để giải quyết bài toán giám sát giao thông. YOLOv8 được phát triển dựa trên các cải tiến của loạt mô hình YOLO trước đó, nổi bật với khả năng xử lý nhanh và chính xác. Trong quá trình nghiên cứu, tìm hiểu về kiến trúc và cơ chế hoạt động của YOLOv8, từ đó đánh giá hiệu quả của nó trong việc phát hiện và đếm phương tiện giao thông. Thông qua việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình YOLOv8, đề xuất đưa ra một giải pháp thực tiễn, hiệu quả trong phân tích giao thông, đồng thời mở ra các hướng phát triển mới cho các ứng dụng quản lý đô thị và giao thông thông minh

Đề tài này tập trung vào việc tìm hiểu cách để lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp một website có thể tự động cập nhật và hiển thị tin tức một cách nhanh chóng, chính xác. Sử dụng các công cụ như Django để đẩy giao diện front-end lên server, HTML và boostrap để thiết kế giao diện thân thiện cho người dùng, Python ngôn ngữ chính để lập trình các chức năng backend, bao gồm các hàm thu thập và lưu trữ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu. SQL Server Management Studio (SSMS) là công cụ để tạo bảng dữ liệu và lưu trữ thông tin. Và cuối cùng lấy thông tin từ nhiều nguồn đáng tin cậy thông qua API key (hay các phương thức khác như web scraping, RSS feeds) để lấy dữ liệu và đẩy lên giao diện. Phương pháp tiếp cận trong việc xây dựng hệ thống mà còn tập trung vào tính tự động hóa và tối ưu hóa quá trình thu thập dữ liệu. Qua đó, hướng đến việc phát triển một ứng dụng hỗ trợ hiệu quả cho người dùng trong việc tiếp cận thông tin nhanh chóng và chính xác. Đồng thời, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để hiểu rõ nhu cầu của người tiêu dùng, từ đó cải thiện dịch vụ và đáp ứng tốt hơn nhu cầu thị trường. Hệ thống này không chỉ mang lại sự tiện lợi cho người dùng mà còn góp phần thúc đẩy sự phát triển của các giải pháp công nghệ hiện đại

Nghiên cứu nhằm khám phá và ứng dụng các mô hình học sâu và học máy tiên tiến để nâng cao hiệu quả và độ chính xác của dự báo thời tiết. Đánh giá hiệu quả của các mô hình học sâu: So sánh hiệu quả của các mô hình học sâu với các mô hình dự báo thời tiết truyền thống về độ chính xác và khả năng dự đoán. Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến dự báo thời tiết: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình học sâu và đề xuất các biện pháp cải thiện.Nghiên cứu này không chỉ tập trung vào việc phát triển các mô hình mới mà còn xem xét việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cải thiện khả năng xử lý và dự báo thời gian thực, cũng như tối ưu hóa các phương pháp tính toán để ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn.

Tạo một chatbot có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hiểu ngữ cảnh của tiếng Việt và phản hồi chính xác cho người dùng để đáp ứng nhu cầu hỏi đáp thực tế. Tích hợp công nghệ sinh câu trả lời và truy xuất dữ liệu: Để cung cấp các câu trả lời chính xác, đầy đủ và mang tính cá nhân hóa cao, hãy sử dụng phương pháp kết hợp khả năng truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu vector, cụ thể là RAG (Retrieval Augmented Generation) nhằm tận dụng tối đa khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn. Đánh giá hiệu suất của hệ thống:Sử dụng các phương pháp đánh giá, chấm điểm phù hợp cho tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đánh giá độ chính xác, tính liên quan, đầy đủ thông tin và có độ chính xác cao từ câu trả lời mà Chatbot cung cấp. Cải thiện độ chính xác và độ phù hợp của câu trả lời: Áp dụng các thuật toán sắp xếp, tối ưu câu trả lời để đảm bảo rằng kết quả trả về của Chatbot không chỉ chính xác với câu hỏi của người dùng mà còn bám sát với ngữ cảnh của các thông tin mà chúng ta cung cấp cho Chatbot. Tối ưu hóa khả năng truy vấn thông tin: Xây dựng một cơ sở dữ liệu lưu trữ và tìm kiếm thông tin hiệu quả, giúp cho tốc độ truy vấn thông tin nhanh hơn từ các tài liệu của người dùng, đồng thời đảm bảo độ liên quan và độ tin cậy của kết quả được trả