Nhóm nghiên cứu mạnh
Các Nhóm nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi tổ chức Hội thảo tháng 9/2022
Tại hội thảo ngày 24/9/2022 nhóm ROOM (Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ/Research of...
Th10
Các Nhóm nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi tổ chức Hội thảo tháng 8/2022
Tại hội thảo ngày 06/8/2022, nhóm AICOST (Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống/Artificial Intelligence for Tackling Climate Change and Controlling System) đã...
Th9
Nhóm nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi tổ chức Hội thảo tháng 7/2022
Tại hội thảo ngày 28/7/2022, nhóm GRAT (Ứng dụng GIS và viễn thám/GIS and Remote sensing Application) đã tổ chức thành công hội thảo với chủ đề “Ứng dụng Google...
Th8
Hội thảo tháng 6/2022 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Tại hội thảo ngày 11/6/2022, nhóm ROOM (Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ/Research of Organic Matter) đã tổ chức hội thảo với chủ đề “Đánh giá ô nhiễm, mức...
Th7
Hội thảo tháng 5/2022 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Tại hội thảo, nhóm ROOM (Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ/Research of Organic Matter) đã tổ chức hội thảo với chủ đề “Thu hồi năng lượng và xử lý ô nhiễm chất thải rắn”. Tại hội thảo nhóm ROOM đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Tổng quan quá trình ủ kỵ khí chất thải rắn sinh hoạt và bùn thải đô thị nhằm thu hồi năng lượng do ông Nguyễn Việt Phong trình bày; (2) Xử lý thành phần hữu cơ dễ phân huỷ sinh học theo hướng kinh tế tuần hoàn trong tình hình mới...
Th6
Hội thảo tháng 04/2022 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Tại Hội thảo, AICOST (Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống/Artificial Intelligence for Tackling Climate Change and Controlling System) đã có bài tham luận về “Comparison of performance of RainNet with proposed Rainet + GA algorithm” (do Michael Mike, TS. Trần Thị Ngân và TS. Trần Mạnh Tuấn trình bày). Trong nghiên cứu này, các nhà khoa học đã kết hợp thuật toán di truyền với mô hình RainNet đã có để cải thiện hiệu năng dự báo của mô hình RainNet. Thuật toán di truyền (GA) được sử dụng để điều chỉnh...
Th5
Hội thảo tháng 03/2022 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi (TLU)
Tại buổi Hội thảo ngày 26/3/2022, nhóm MLIC (Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh/Machine Learning Techniques and Intelligent Control) – TLU đã trình bày bài tham luận về “Chẩn đoán ung thư da với tập dữ liệu huấn luyện mất cân bằng” (do TS. Phạm Chí Công, TS. Ngô Trường Giang, ThS. Cù Việt Dũng trình bày). Nghiên cứu này sử dụng tập dữ liệu bao gồm 17.302 hình ảnh ung thư da, đây là tập dữ liệu lớn nhất cho đến nay. Hiệu suất của mô hình được so sánh với hiệu suất của...
Th4
Hội thảo tháng 02/2022 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Tại buổi Hội thảo vào ngày 19/02/2022, nhóm MLIC (Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh/Machine Learning Techniques and Intelligent Control) – TLU đã tổ chức hội thảo online với chủ đề “Học và truyền các tham số sử dụng mạng nơron tích chập”. Tại hội thảo nhóm MLIC đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Tổng quan về học truyền các tham số (do PGS.TS. Nguyễn Hữu Quỳnh trình bày); (2) Học truyền tham số trên mạng CNN (do ThS. Cù Việt Dũng trình bày); (3) Ứng dụng học truyền trên tập nguồn...
Th3
Hội thảo tháng 01/2022 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Tại buổi Hội thảo vào ngày 25/01/2022, nhóm MLIC (Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh/Machine Learning Techniques and Intelligent Control) – TLU đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Giải quyết bài toán cỡ lớp nhỏ trong nâng cao hiệu quả tra cứu ảnh với phản hồi liên quan (do ThS. Phương Văn Cảnh trình bày); (2) kết hợp các autoencoder để giải quyết sự không ổn định của mô hình mạng nơ ron (do ThS. Cù Việt Dũng trình bày); (3) Học mã nhị phân cho tra cứu ảnh nhanh (do TS....
Th2
Hội thảo tháng 12/2021 của các Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Ngày 04/12/2021 nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã tổ chức thành công Hội thảo với chủ đề “Ô nhiễm môi trường không khí tại một số khu vực của Việt Nam”. Hội thảo đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Nâng cao hiệu quả quan trắc chất lượng môi trường không khí: đánh giá điển hình tại Hà Nội (do ông Hoàng Dũng trình bày); (2) Ứng dụng học máy trong dự báo chất lượng không khí (do TS. Mạc Duy Hưng trình bày); (3) Đánh giá ô nhiễm...
Th12