Nhóm nghiên cứu mạnh
Hội thảo tháng 11/2021 của các Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Ngày 31/10/2021 nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter –...
Th12
Hội thảo tháng 10/2021 của các Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi
Ngày 02/10/2021 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 chất hữu...
Th11
Hội thảo tháng 9/2021 của Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi (TLU) tổ chức hội thảo online trên phần mềm Zoom
Ngày 03/9/2021 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 một số...
Th10
Hội thảo tháng 8/2021 của nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi tổ chức online trên phần mềm Zoom
Tại Hội thảo vào ngày 03/8/2021, nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Mức...
Th9
Hội thảo tháng 7/2021 của nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi tổ chức online trên phần mềm Zoom
Tại Hội thảo, Nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Đánh giá ô nhiễm một số chất hữu cơ độc hại trong khí thải lò đốt rác sinh hoạt (do GS.TS. Vũ Đức Toàn và Ths. Nguyễn Tiến Dũng trình bày); (2) Giới thiệu một số công nghệ đốt chất thải rắn sinh hoạt và các biện pháp giảm thiểu bụi/khí thải (do TS Ngô Trà Mai trình bày); (3) Xử lý ô nhiễm khí thải trong lò đốt rác sinh hoạt bằng xúc...
Th8
Hội thảo tháng 6/2021 của nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi tổ chức online trên phần mềm Zoom
Tại buổi Hội thảo vào ngày 26/6/2021, 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 Phát hiện đối tượng với Faster R-CNN (do ThS. Cù Việt Dũng trình bày). Hội thảo trình bày họ các mô hình object detection dựa trên Region-Based Convolutional Neural Network (R-CNNs) gồm các lớp mô hình: R-CNN, Fast R-CNN và Faster R-CNN cùng đánh giá hiệu quả của ba mô hình. Hiệu quả về tốc độ sẽ được cải thiện dần theo từng mô hình R-CNN,...
Th7
Hội thảo tháng 5/2021 của nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi (TLU) – hội thảo online trên phần mềm Zoom
Tại Hội thảo, Nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) – TLU đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Đánh giá tồn lưu và rủi ro môi trường của một số chất EDCs trong trầm tích sông Kim Ngưu (do GS.TS. Vũ Đức Toàn trình bày); (2) Nghiên cứu xử lý PAH bằng xúc tác quang TiO2 biến tính (do NCS. Tô Xuân Quỳnh trình bày); (3) Tái sử dụng bột xỉ thải sắt từ quá trình luyện kim làm chất xúc tác dị thể cho quá trình ozone xử lý...
Th6
Hội thảo tháng 4/2021 của nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi (TLU)
Tại buổi Hội thảo vào ngày 02/4/2021, Nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (Machine Learning Techniques and Intelligent Control – MLIC) – TLU đã trình bày bài tham luận về Nâng cao khả năng giảm méo phi tuyến cho hệ thóng OFDM dùng điều chế thích nghi bằng BPSO (do TS. Mai Văn Lập trình bày). Kết quả mô phỏng cho thấy giảm mép phi tuyến cho hệ thống OFDM dùng điều chế thích nghi bằng kỹ thuật NBPSO dựa trên phương pháp DSI đạt được hiểu quả cao thông qua giảm PAPR. Buổi Hội...
Th5
Đề xuất thành lập các nhóm nghiên cứu mạnh Trường Đại học thủy lợi năm 2021
Thực hiện kế hoạch khoa học công nghệ hàng năm, Trường Đại học Thủy lợi xin thông báo tới Quý thầy cô kế hoạch đề xuất thành lập các nhóm nghiên cứu mạnh năm 2021 như sau: 1. Nộp Hồ sơ sơ bộ (theo các mẫu: 1, 2 và 5 kèm theo) về Phòng KHCN trước 17:00 ngày 18/6/2021 2. Xét duyệt hồ sơ sơ bộ từ ngày 21/6/2021 đến 30/6/2021 3. Nộp hồ sơ hoàn thiện theo mẫu 3 và 4 kèm theo (đối với các nhóm được xét duyệt thực hiện) về phòng KHCN trước 17:00 ngày 20/8/2021 4. Xét duyệt...
Th5
Hội thảo tháng 3/2021 của nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi (TLU)
Tại Hội thảo, nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (AICOST) – TLU đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) AI Contest for Rainfall Prediction of Hydroelectric Dam Using Public Data (do TS. Lê Xuân Hiến trình bày); (2) Thu thập dữ liệu về radar (do PGS.TS. Nguyễn Thanh Tùng trình bày); (3) Ý nghĩa của dự báo lượng mưa trên ảnh radar và tại trạm Thuỷ Văn (do PGS.TS. Trần Kim Châu trình bày). Buổi Hội thảo đã đánh giá và thảo luận toàn diện các kết quả nghiên...
Th4