Đề tài nghiên cứu nhằm giới thiệu một phương pháp tiếp cận khác cho lĩnh vực xử lý hình ảnh, đặc biệt là tái tạo ảnh dựa trên học sâu. Trong lĩnh vực xử lý ảnh việc tái tạo hoặc cải thiện chất lượng ảnh thông qua các phương pháp học sâu. Với sự phổ biến của ảnh số trong đời sống hàng ngày, việc cải thiện chất lượng hình ảnh đã trở thành một thách thức quan trọng. Sự phát triển của công nghệ đã đặt ra nhu cầu cao về việc khôi phục hoặc tăng cừng chất lượng của hình ảnh bị mờ nhoè hoặc bị nhiễu.Hiện nay các phương pháp học sâu trong tái tạo ảnh đang phát triển từ việc sử dụng các kiến trúc mạng phức tạp đến tối ưu hoá chiến lược huấn luyện mô hình để đạt được kết quả tốt nhất. Trong đề tài này sẽ nghiên cứu mô hình mạng GANs, các vấn đề liên quan đến mô hình và ứng dụng của nó. Nghiên cứu về những phương pháp tái tạo ảnh dựa trên học sâu ESRGAN. Từ đó xây dựng một giao diện đơn giản cho người dùng để cụ thể hoá ứng dụng thực tế của phương pháp này

Đề tài khảo sát và nghiên cứu về Unity một Engine rất phổ biến hiện nay nhằm thực hiện việc phát triển một trò chơi (DEMO) tên Blighted với định dạng 2D kèm phong cách đồ hoạ Pixel. Trong nghiên cứu này sẽ trình bày lần lượt các khái niệm chung về Engine Unity. Tiếp theo đó sẽ giới thiệu về Engine Unity bao gồm các đặc điểm, tính năng, công cụ và thành phần trong Engine này. Trình bày về việc lập trình trên Unity khi giới thiệu về ngôn ngữ lập trình cùng các lớp, hàm trong thư viện dựng sẵn của Unity thông qua các ví dụ thực tế khi phát triển một game bắn máy bay 2D. Cuối cùng là giới thiệu về bối cảnh, cốt truyện, tài liệu hướng dẫn sử dụng trò chơi Demo cùng những tổng kết về khó khăn và những thành quả trong quá trình phát triển trò chơi

Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế một trang web với mục đích sử dụng mô hình Bert để phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa. Semantic Similarity (tương đồng ngữ nghĩa) là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NPL) và trí tuệ nhân tạo. Đối với nhiều ứng dụng, việc hiểu được mức độ tương đồng ngữ nghĩa giữa các đoạn văn bản từ hoặc câu là cực kỳ quan trọng. Ví dụ trong công việc tìm kiếm thông tin, hệ thống cần phải hiểu được ý nghĩa thực sự của câu truy vấn và so sánh nó với các mục tiêu để đưa ra kết quả chính xác. Sức mạnh của Bert nằm ở việc huấn luyện mô hình trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên để học được biểu diễn đặc trưng cho từng từ, từ đó ánh xạ được sự tương đồng ngữ nghĩa giữa các mẫu văn bản. Trang web được xây dựng nhằm hỗ trợ và đáp ứng nhu cầu người dùng trong việc so sánh đối chiếu các cặp câu thông dụng trong nhiều ngữ cảnh.

Đề tài cung cấp cái nhìn tổng quan về phạm vi nghiên cứu, mục tiêu và ý nghĩa của việc thăm dò trong lĩnh vực chứng khoán và việc dự đoán giá cổ phiếu. Nghiên cứu lĩnh vực học sâu (Deep Learning) đồng thời xây dựng mô hình LSTM, BiLSTM kết hợp với làm mịn dữ liệu bằng phương pháp Moving Average để dự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Mô hình này sẽ giúp cung cấp thông tin quan trọng cho nhà đầu tư và người quản lý tài sản để họ có thể đưa ra quyết định đầu tư dựa trên các dự đoán chính xác hơn. So sánh và đưa ra kết luận mô hình học sâu LSTM và BiLSTM kết hợp Moving Average khi được tối ưu mang đến hiệu suất cao đối với các bộ dữ liệu chứng khoán khối ngành công nghệ.

Trong bối cảnh nhu cầu bảo quản vắc-xin an toàn và hiệu quả tại các tuyến y tế cơ sở ngày càng tăng, việc tận dụng thiết bị sẵn có như tủ lạnh dân dụng để thực hiện chức năng này là một giải pháp thiết thực. Tuy nhiên, các thiết bị dân dụng không được thiết kế chuyên biệt cho việc lưu trữ dược phẩm, đặc biệt là vắc-xin – vốn yêu cầu điều kiện nhiệt độ và độ ẩm nghiêm ngặt. Từ thực tiễn đó, đề tài này hướng đến việc xây dựng một hệ thống giám sát và cảnh báo môi trường bảo quản vắc-xin, với mục tiêu hỗ trợ nâng cao hiệu quả sử dụng thiết bị hiện có và đảm bảo chất lượng trong bảo quản y tế. Nghiên cứu đã tiến hành khảo sát, phân tích các thành phần cốt lõi cần thiết trong một hệ thống Internet vạn vật (IoT), tập trung vào khả năng đo lường và truyền nhận dữ liệu không dây. Các yêu cầu kỹ thuật trong bảo quản vắc-xin được tham khảo nhằm lựa chọn cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm phù hợp. Bên cạnh đó, vi điều khiển có chức năng xử lý dữ liệu và điều khiển được lựa chọn dựa trên tiêu chí tiết kiệm năng lượng và dễ lập trình. Từ nền tảng lý thuyết đã xây dựng, nhóm tiến hành thiết kế mạch điện, lập trình phần mềm, lắp ráp phần cứng và hiệu chỉnh hệ thống để đảm bảo hoạt động ổn định trong điều kiện thực tế.Thiết bị được chế tạo có khả năng theo dõi chính xác dải nhiệt độ từ -40°C đến 80°C và độ ẩm tương đối từ 0% đến 100%. Trong điều kiện môi trường của tủ lạnh bảo quản vắc-xin, hệ thống cho thấy khả năng hoạt động ổn định, phản hồi nhanh và có kích thước nhỏ gọn, dễ tích hợp. Giải pháp này không chỉ mang lại hiệu quả trong giám sát điều kiện bảo quản mà còn phù hợp với khả năng triển khai tại các đơn vị y tế cơ sở có điều kiện vật chất hạn chế.