Hệ Khuyến Nghị Cộng Tác Đồng Tác Giả

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

In scientific research field, publishing papers often involves the participation and contribution from multiple authors. Similar to general social networking, co-authorship depends on various factors: acquaintance, collaboration, past relationship / coauthorship, or specific researching field, etc. This paper aims to analyse some linking metrics to observe the effect of those metrics in predicting the possibility of a co-authorship between certain candidates.

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2016

Sự xuất hiện của các trang mạng xã hội đã làm cho số lượng người sử dụng và lượng thông tin trao đổi trên mạng internet trở nên rất lớn và không ngừng gia tăng. Phần lớn người sử dụng mạng xã hội, blog thường bày tỏ một cách chân thật các kiến thức, ý kiến, quan điểm, cảm xúc… của chính mình. Việc phân tích chủ đề từ những trao đổi, tài liệu trên mạng xã hội nhằm nắm bắt, quản lý và trích xuất thông tin là vô cùng quan trọng và có ý nghĩa lớn trong giáo dục, kinh tế, chính trị, xã hội, tâm lý học... Tuy nhiên để có được những thông tin hữu ích chúng ta phải giải quyết các vấn đề phức tạp ở cả hai giai đoạn: thu thập dữ liệu từ các trang mạng xã hội và phân tích thông tin từ nguồn dữ liệu lớn. Thông thường bài toán phân tích thông tin, cụ thể là phân lớp bài viết theo chủ đề, là bài toán xử lý, phân loại văn bản truyền thống nhưng khi áp dụng cho dữ liệu mạng xã hội thì gặp phải khó khăn về dung lượng dữ liệu cần xử lý, có thể lên đến hàng TeraByte, ZettaByte. Để có thể lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu này cần sử dụng các công nghệ tính toán phân tán Cluster Computing, trong đó phổ biến nhất là mô hình MapReduce.

cdyteninhbinh.vn

The first difficulty of students in doing dissertation, especially in social research is the choice of subject. But there aren't many documents to show to young searchers how to choose a subject of research. This paper consists to present some principles to build subject of research.

Tạp chí Khoa học và công nghệ nông nghiệp Trường Đại học Nông Lâm Huế, 2021

Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các hợp tác xã nông nghiệp (HTX). Thông tin nghiên cứu được thu thập từ phỏng vấn 75 thành viên các HTX, 2 thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu các giám đốc HTX. Nghiên cứu sử dụng phương pháp Analytical Hierarchy Process (AHP) để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các HTX được xếp theo thứ bậc. Nghiên cứu đã chỉ ra được 6 yếu tố chính: Chính sách, thị trường, điều kiện tự nhiên, kinh tế và đời sống xã hội, năng lực HTX, năng lực thành viên và 36 yếu tố phụ. Trong đó, chính sách là yếu tố có ảnh hưởng nhất, tiếp theo lần lượt là yếu tố tự nhiên, thị trường, năng lực HTX, kinh tế và đời sống xã hội, năng lực thành viên. Các giá trị điểm hiệu quả bình quân tập trung vào yếu tố chính sách và năng lực HTX. Năng lực thành viên, năng lực quản lý, sự tâm huyết của HTX chưa được đánh giá cao. Vì thế, kết quả chỉ ra yếu tố còn hạn chế trong quá trình hoạt động của HTX, từ đó đưa ra các giải pháp nâ...

SCIENTIFIC JOURNAL OF TAN TRAO UNIVERSITY, 2020

Năng lực giải quyết vấn đề trong các tương tác xã hội có vai trò đặc biệt quan trọng, nó giúp con người giải quyết tốt các tình huống xảy ra đối với bản thân, giữ thăng bằng tâm lí, thiết lập mối quan hệ xã hội và có thể thích ứng trong môi trường mới lạ. Trong khuôn khổ của bài báo này chúng tôi chỉ tập trung nghiên cứu năng lực duy trì, thiết lập các quan hệ xã hội và năng lực giải quyết vấn đề trong các tương tác xã hội của sinh viên sư phạm. Kết quả nghiên cứu cho thấy hai năng lực trên của sinh viên trường cao đẳng sư phạm Quảng Trị còn thấp, đặc biệt là năng lực thiết lập, duy trì các quan hệ xã hội. Phải chăng điểm trung bình cao hay thấp cũng chính là điểm mạnh, điểm yếu của sinh viên về các năng lực giải quyết vấn đề trong các tương tác xã hội. Trên cơ sở đó, chúng tôi đề xuất một số biện pháp nhằm nâng cao các năng lực trên cho sinh viên trường CĐSP Quảng Trị.

Tạp chí Nghiên cứu dân tộc

Getting learners' feedback on teachers and schools is a right policy of the Ministry of Education and Training, which is being implemented in many universities and colleges in Vietnam. Up to now, many universities and colleges have done very well this policy, but still many schools have not implemented it yet; In those schools that have done it, the use of learners' feedback results is also different, although most schools acknowledge this policy contributes to improving the quality of training. Therefore, we find it necessary to research, synthesize, analyze and evaluate the getting learners' feedback on teachers and schools, thereby making recommendations and proposing a better practical implementation, contribute to improve the quality of training.

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017

Thương lượng là một quá trình đạt được thỏa thuận về các điều khoản của hợp đồng như giá cả, chất lượng, số lượng, cho hai hoặc nhiều bên trong các hệ đa tác tử như hệ thống thương mại điện tử (TMĐT). Quá trình này cố gắng tối đa hóa lợi ích cho tất cả các bên. Hiện nay, thương lượng tự động (TLTĐ) đang trở thành chủ đề của nhiều nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng trong TMĐT thông minh. Tuy nhiên, ứng dụng tự động thương lượng trên thực tế không được như mong đợi một phần gây ra bởi các rào cản kỹ thuật và tâm lý người dùng. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một mô hình cải tiến trong đó đề xuất kiến trúc cũng như chiến lược lập luận mờ của các tác tử di động có tính thực tiễn cao. Từ khóa: Thương lượng tự động, Hệ đa tác tử, Thương mại điện tử, Lập luận mờ. I. GIỚI THIỆU Có thể nói, kết nối và xử lý phân tán đƣợc coi là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của máy tính ngày nay. Máy tính ngày càng đảm nhiệm công việc phức tạp hơn mà trƣớc đây vốn chỉ có con ngƣời có khả năng thực hiện. Nói cách khác, máy tính ngày càng trở nên "thông minh" hơn, "trí tuệ" hơn và có thêm tính tự chủ [1], [2]. Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, để tăng năng suất, hiệu quả cũng nhƣ giải phóng con ngƣời khỏi nhiều công việc truyền thống, chúng ta có xu hƣớng trao cho máy tính nhiều quyền hơn trong hành động và ra quyết định, đồng thời giảm bớt sự can thiệp trực tiếp của con ngƣời.

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Thương mại điện tử là một lĩnh vực phù hợp cho nghiên cứu và ứng dụng công nghệ tác tử. Ngày nay, thương lượng tự động trong hệ đa tác tử đang trở thành một phần quan trọng trong thương mại điện tử thông minh. Các nghiên cứu trước đây trong các hệ thống thương lượng tự động trong hệ đa tác tử tập trung đến 2 loại tác tử là tác tử mua và tác tử bán. Tuy nhiên, kiến trúc của hệ thống như thế đang dần lỗi thời. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình cải tiến bằng cách tạo thêm một số tác tử điều phối. Bên cạnh đó, tác giả đề xuất các giải thuật Pathner_Search, ThreshordReaching_Negotiation và BestMatching_Negotiation nhằm mục đích cải thiện chất lượng quá trình đàm phán và kinh doanh trực tuyến. Kiến trúc đề nghị đã được cài đặt và thử nghiệm thành công trên JADE. Kết quả thực nghiệm được trình bày để chứng tỏ tính khả thi của mô hình và giải thuật đề xuất. Từ khóa-Thương mại điện tử, Thương lượng tự động, Tác tử, Công nghệ đa tác tử.

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài báo này, lược đồ sai phân khác thường (nonstandard finite difference schemes -NSFD) bảo toàn các tính chất quan trọng của một mô hình lan truyền virus máy tính được xây dựng. Các tính chất quan trọng của mô hình này gồm có tính chất dương, tính chất bị chặn, điểm cân bằng và tính chất ổn định của điểm cân bằng. Ở đây tính chất ổn định của điểm cân bằng của NSFD được chúng tôi nghiên cứu dựa trên một mở rộng của Định lý ổn định Lyapunov cổ điển. Các mô phỏng số khẳng định tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết cũng như ưu thế của các NSFD so với các lược đồ sai phân bình thường (standard finite difference schemes -SFDS).

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering -CF) là một kỹ thuật gợi ý phổ biến nhất được sử dụng nhiều trong các hệ thống gợi ý đã được tích hợp trong các website thương mại điện tử (chẳng hạn như amazon.com, barnesandnoble.com, Yahoo! news, TripAdvisor.com). Kỹ thuật CF dựa trên giả thiết rằng những người dùng (user) có cùng sở thích thì sẽ quan tâm một tập item tương tự. Phương pháp phân cụm lọc cộng tác (Iterative Clustered CF -ICCF) và lặp cộng tác tối ưu trọng số sử dụng thuật toán PSO (PSO-Feature Weighted) thể hiện tính hiệu quả cho hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc trong tập {1, 2,…, 5}. Tuy nhiên, các kỹ thuật đó không thể trực tiếp áp dụng cho các hệ thống gợi ý trong thực tế mà giá trị đánh giá trong tập {0, 1}. Do vậy, bài báo này đề xuất việc cải tiến hai phương pháp ICCF và PSO-Feature Weighted để có thể áp dụng được cho các hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc tập {0, 1}. Kết quả thực nghiệm của hai phương pháp mà chúng tôi đưa ra áp dụng trên bộ dữ liệu hệ gợi ý công việc cho thấy độ chính xác mô hình dự đoán có cải thiện rõ rệt so với phương pháp CF truyền thống đồng thời cũng giải quyết được vấn đề dữ liệu thưa mà phương pháp CF thường gặp phải.