🧑‍🎓 Research Opportunities and Careers

NOTE:

THESIS : This task can be developed as an Undergraduate/Postgraduate thesis.
HPC LAB : This task belongs to an HPC Lab scientific project with potential research funding for capable members.
RESEARCH : This task requires researching novel techniques and technologies. The outcome of this task might be academic publications or scientific reports
SOFTWARE : This task is related to industrial applications and might require a high-quality software product.
EVENT : This task can be submitted to technology events and competitions.

No.	Name	Description	Requirement	Technologies	References
1	~~Researching and Developing a Job Submission Portal with AI in HPC Systems~~ THESISRESEARCH SOFTWARE Supervisor: Hoàng Lê Hải Thanh	Improve the previous DRL model with more realistic constraints and environment variables Create a REST API for accessing the DRL model Build a Web Portal for User submission and suggestions from deployed ML models	Require 2-3 final year students ; Experience with research activities and HPC systems is preferred; Strategic thinking and problem analysis; Ability to teamwork professionally; High commitment to work. Available at least 8 hours for research per wee	Deep Reinforcement Learning with Actor/Critic PBS Professional on HPC Systems FreeIPA User Management LDAP protocol Web Development with ReactJS Backend Development with Flask Docker & Container	RLScheduler: An Automated HPC Batch Job Scheduler Using Reinforcement Learning K18 OISP Thesis (Contact Supervisor for detail) PBS Professional Admin Guide LDAP Authentication with FreeIPA
2	~~Researching and Deploying Curriculum Recommendation System for HCMUT Students~~ THESISRESEARCH Supervisor: Hoàng Lê Hải Thanh	Research the HCMUT Student Performance dataset Improve the previous recommendation algorithm (Collaborative Filtering) Design a Web Portal for students to interact with the system Contact Supervisor for applying the project	Require 2-3 final year students ; Experience with research activities and data recommendation systems is preferred; Strategic thinking and problem analysis; Ability to teamwork professionally; Flexible, confident, result driven High commitment to work. Available at least 8 hours for research per week	Recommendation System with Collaborative Filtering/Neural Networks Web Data Mining Web Development with ReactJS Backend Development with Flask Docker & Container	From Transcripts to Insights for Recommending the Curriculum to University Students An Apache Spark-based Platform for Predicting The Performance of Undergraduate Student
3	Studying and developing a Deep Learning solution for object counting in construction scaffolding. THESISRESEARCHHPC LABSOFTWARE Supervisor: Thoại Nam Hùng	Create a similar solution like countthings.com for industrial partners Counting accuracy must be improved on steel/iron bars and wooden planks with different colors for construction projects Research funding available Project detail will be discussed later This project can be developed as a Thesis. To apply please send your CV to hpcc@hcmut.edu.vn and nqhung@hcmut.edu.vn Mô tả đề tài: Đề tài phát triển một mô hình học sâu (dựa trên YOLOv5 và Computer Vision) và phát triển ứng dụng di động có nhúng mô hình học sâu hỗ trợ nhận dạng giàn giáo trong xây dựng (ống thép, khung giàn giáo, tấm đà,…) bằng hình ảnh. Sinh viên bước đầu sẽ sử dụng tập dữ liệu đã có trên Internet sử dụng TensorFlow hay YOLOv5. GVHD sẽ cung cấp thêm dữ liệu hình ảnh của từng loại giàn giáo để huấn luyện. Các bạn sẽ chia nhóm xây dựng mô hình học sâu và nhóm thực hiện ứng dụng di động. Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): Phân tích nghiệp vụ và phát triển mô hình học sâu hỗ trợ nhận dạng, phân loại và đếm số lượng giàn giáo bằng hình ảnh. Xây dựng prototype để kiểm nghiệm và đánh giá sơ bộ. Ứng dụng di động thiết kế UI dễ dùng, thân thiện, coding tốt. Giai đoạn LVTN: Hoàn thiện mô hình học sâu và ứng dụng di động có kiểm tra trên dữ liệu thực tế. Ứng dụng có thể mở rộng số lượng đếm cho từ 07 loại giàn giáo trở lên. GVHD sẽ cung cấp dữ liệu đối tượng cần đếm.	Require from 2+ students (Không hạn chế số lượng SV tham gia) Ưu tiên sinh viên khá/giỏi, lập trình khá/giỏi, có kiến thức về computer vision và mô hình học sâu. Các sinh viên có thể có học bổng hỗ trợ trong giai đoạn LV (dựa vào hiệu suất công việc), GV hướng dẫn SV làm đề tài NCKH. Chi phí, chỗ ngồi nghiên cứu và GPU server để chạy sẽ được hỗ trợ.	Deep Learning to Object Detection and Counting Mobile App Development (To be updated)	Thành thạo Pytorch, TensorFlow Kiến thức về các mô hình học sâu trên Pytorch, TensorFlow như YOLO. Liên hệ thêm với GVHD: nqhung@hcmut.edu.vn
4	Researching and Developing a Model-based method for Smart Irrigation system. THESISHPC LABRESEARCH Supervisor: Thoại Nam Lộc La Hoàng	Survey about current model-based solutions for the irrigation scheduling problem (reinforcement learning, unsupervised learning,...) Develop a simulator for the model-based approach Propose a novel model-based method. The novel method should be practical. (with some constraints about computational resources, availability of network connection between edge nodes and the central server, etc) Evaluate the proposed method with previous works.	Require 2-3 final year students; Experience with research activities, Big Data processing framework, and Machine Learning; Experience with Reinforcement Learning is preferred; Have good writing skills in English and Vietnamese; (negotiable with the supervisor). Strategic thinking and problem analysis; Ability to teamwork professionally; High commitment to work. Available at least 8 hours for research per week.	Machine Learning and Reinforcement Learning Apache ecosystem: Spark, Hadoop, HDFS,... Docker & Container Linux System	2 Bachelor Thesis (Contact Supervisor for detail) Abioye EA, Hensel O, Esau TJ, Elijah O, Abidin MSZ, Ayobami AS, Yerima O, Nasirahmadi A. Precision Irrigation Management Using Machine Learning and Digital Farming Solutions. AgriEngineering. 2022; 4(1):70-103. https://doi.org/10.3390/agriengineering4010006 Keywords: Model-based machine learning, Precision Irrigation, Irrigation Scheduling, Efficient Irrigation, Reinforcement learning.
5	Researching and Developing virtual tools for experiments in agriculture. THESISHPC LABRESEARCHSOFTWARE Supervisor: Thoại Nam Lộc La Hoàng Hùng	Survey about current solutions and applications of virtual sensors in sensor networks, agriculture, and environment monitoring application; Develop virtual sensors for estimating (in the short-term) or predicting (in the long-term) environmental factors, namely soil moisture, soil temperature, weather, air humidity, etc.	Require 1-2 final year students; Experience with research activities, and Machine Learning; Have good writing skills in English and Vietnamese; (negotiable with the supervisor). Strategic thinking and problem analysis; Ability to teamwork professionally; High commitment to work. Available at least 8 hours for research per week.	Machine Learning Docker & Container Linux System	Contact Supervisor Keywords: Model-based machine learning, Virtual Sensors, sensor networks, Precision Agriculture.
6	~~Studying data imputation techniques for missing time series bus data~~ THESISHPC LAB Supervisor: Thoại Nam Lai NGUYEN	Do nhiều nguyên do mà dữ liệu thu thập từ một hay nhiều nguồn dữ liệu như từ các cảm biến thường hay bị mất hay không chính xác. Tập dữ liệu thu thập được không hoàn chỉnh theo thời gian và đôi khi không thể sử dụng cho các mục đích thống kế, phân tích. Đề tài hướng đến nghiên cứu kỹ thuật cường gia (áp đặt) dữ liệu (data imputation) để bổ khuyết dữ liệu cho tập dữ liệu chuỗi thời gian. Tìm hiểu kỹ thuật về data imputation; Tìm hiểu đặc tính của tập dữ liệu chuỗi thời gian với mẫu dữ liệu có nhiều chiều; Đề xuất giải pháp data imputation bổ khuyết cho tập dữ liệu chuỗi thời gian; Thử nghiệm và kết quả ban đầu.	Contact Supervisor	Time Series Data Analytics Data Imputation	Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches: https://arxiv.org/pdf/2011.11347.pdf Time series AI https://github.com/qingsongedu/awesome-AI-for-time-series-papers.
7	Studying and developing a data collection solution for the bus system. THESISHPC LAB SOFTWARERESEARCH Supervisor: Thoại Nam Lai NGUYEN	Giải pháp kết nối và thu thập dữ liệu bus bao gồm hai module: (1) Module I: một máy tính nhúng đặt trên xe bus để kết nối các cảm biến về vị trí, tốc độ, camera,... để xử lý, phân tích dữ liệu. Module I truyền về trung tâm qua NB-IoTvà truyền về Module II qua LoRa. Module I có thể tiếp nhận tín hiệu từ Module II và thực hiện một số tác vụ đơn giản. (2) Module II: Một thiết bị tiếp nhận đặt tại trạm bus để nhận tín hiệu từ Module I và truyền về Module III (trung tâm). (3) Module III: Tiếp nhận dữ liệu từ Module I và Module II để lưu vào cơ sở dữ liệu trung tâm. Giải pháp kháng lỗi tính đến trường hợp các thiết bị Module I và Module II bị lỗi thì hoạt động truyền dẫn vẫn hoạt động. Nhiệm vụ: Nghiên cứu phát triển tính năng và giải pháp cho Module I, Module II và Module III. Đề xuất giải pháp kết nối và kháng lỗi.	Contact Supervisor	Contact Supervisor	Contact Supervisor
8	Studying and developing a Contribution-aware Federated Learning solution for multi-dimensional data prediction. THESISRESEARCH Supervisor: Thoại Nam Hoàng Lê Hải Thanh	Nghiên cứu kỹ thuật học liên kết (Federated Learning - FL) với nhiều bên tham gia nhưng không chia sẻ dữ liệu cho các bên khác trong việc huấn luyện mô hình và ứng dụng trong bài toán dự đoán, bổ khuyết dữ liệu nhiều chiều. Trong giải pháp này cần đánh giá sự đóng góp của mỗi bên vào kết quả huấn luyện cuối cùng. Nghiên cứu kỹ thuật học liên kết (FL); Nghiên cứu phương pháp đánh giá sự đóng góp của các bên tham gia trong FL; Đề xuất hướng giải quyết bài toán dự đoán, bổ khuyết dữ liệu nhiều chiều sử dụng FL có đánh giá sự đóng góp của các bên tham gia và kết quả thử nghiệm ban đầu.	Contact Supervisor	Federated Learning Machine Learning Multi-dimensional Data	1] Federated Learning: https://arxiv.org/pdf/1907.09693.pdf. [2] Contribution-aware Federated Learning: https://arxiv.org/pdf/1909.08525.pdf.
9	Studying and developing a recommendation system for online advertising. THESISSOFTWARE Supervisor: Thoại Nam Hoàng Lê Hải Thanh	Hệ thống gợi ý quảng cáo trực tuyến được ứng dụng ngày càng nhiều nhưng hiệu quả vẫn liên tục được cải tiến vì mục đích sử dụng khác nhau. Đề tài này hướng đến phát triển một giải pháp gợi ý quảng cáo trực tuyến hướng đến lợi nhuận của công ty quản lý hệ thống gợi ý đồng thời đáp ứng lợi nhuận của công ty đăng quảng cáo. Một ứng dụng cụ thể liên quan đến mua bán nhà đất, buôn bán xe,... được triển khai để đánh giá. Nhiệm vụ: Nghiên cứu kỹ thuật gợi ý; Nghiên cứu giải pháp gợi ý liên quan đến một bài toán cụ thể như buôn bán nhà đất; Đề xuất hướng giải quyết bài toán gợi ý hướng quảng cáo trực tuyến hướng đến lợi nhuận của công ty quản lý hệ thống gợi ý đồng thời đáp ứng lợi nhuận của công ty/khách hàng đăng quảng cáo Thử nghiệm ban đầu.	Contact Supervisor	Recommendation System	Contact Supervisor
10	~~Studying and developing distributed machine learning for healthcare applications.~~ THESIS Supervisor: Thoại Nam MEng. Vũ Trọng Thiên	Học máy phân tán (distributed machine learning) đang được quan tâm vì tính ứng dụng rộng rãi vì phù hợp với các giải pháp vừa chạy ứng dụng và vừa thu thập dữ liệu để huấn luyện mô hình cải tiến mô hình. Đề tài này hướng đến giải pháp tiếp nhận dữ liệu từ các thiết bị y tế như các máy đo các thông số sức khoẻ và xử lý ngay tại biên trước khi chuyển dữ liệu về xử lý lần nữa tại trung tâm. Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): Nghiên cứu kỹ thuật gợi ý ; Nghiên cứu giải pháp gợi ý liên quan đến một bài toán cụ thể như buôn bán nhà đất; Đề xuất hướng giải quyết bài toán dự đoán, bổ khuyết dữ liệu nhiều chiều sử dụng FL có đánh giá sự đóng góp của các bên tham gia và kết quả thử nghiệm ban đầu.	Contact Supervisor	Contact Supervisor	[1] Distributed learning: a reliable privacy-preserving strategy to change multicenter collaborations using AI: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00259-021-05339-7.pdf. [2] A Survey on Distributed Machine Learning: https://arxiv.org/pdf/1912.09789.pdf. [3] A Systematic Literature Review on Distributed Machine Learning in Edge Computing: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/7/2665/pdf. [4] Emerging Technologies for Next Generation Remote Health Care and Assisted Living: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9780134.
11	Developing application for teaching and learning on Metaverse THESISRESEARCHHPC LAB Supervisor: Hùng	Education 4.0 requires a combination of LMS such as Moodle, online learning support software on smart devices such as smartphones, tablets, and Internet TV,... E-Learning systems like ongvanghoctap.edu.vn have open learning resources, interactive exercises, and video conferences that allow standard virtual classroom online learning. Develop a learning application that connects to LMS based on Moodle, displays lessons, watches videos, opens BBB or Zoom video conferences, and quizzes, allows quizzes and interactions (games, quizzes, videos),...), game. Teachers using this App can manage virtual classrooms, create games, and quizzes, and play interactive online streaming sessions with students. Teachers and students use this app to join in virtual classrooms and interact together on Metaverse. Learn about Facebook Metaverse and open source Metaverse projects Learn a case-study teaching and learning application on Metaverse for teachers and students.	Contact Supervisor	Contact Supervisor	Metaverse: http://metaverse.sourceforge.net/
12	Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện và cải thiện kết quả học tập của học sinh THESISRESEARCHSOFTWARE Supervisor: Hùng	Giáo dục 4.0 và chuyển đổi số giáo dục yêu cầu kết hợp từ LMS như Moodle, các phần mềm hỗ trợ học trực tuyến trên các thiết bị thông minh (smart devices) như smartphones, tablets, Internet Tivi,.... Hệ thống E-Learning như ongvanghoctap.edu.vn có nguồn học liệu mở, bài tập tương tác, Quiz, Interactive videos, Video meeting, Virtual Lab, v.v.. Giai đoạn Đề cương thảo luận cùng GVHD để đưa ra case-study ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ cải thiện kết quả của người học. Ví dụ:󠆼 Một học sinh kiểm tra môn Toán học trung bình/yếu. Nhưng chưa rõ em này không biết về tính toán cộng, trừ, nhân, chia số tự nhiên hay số thập phân; hoặc không thuộc bảng cửu chương, v.v.. Hiện nay mô hình học ở chương trình SGK mới ở trường của VN thường để nhóm học sinh tự tìm hiểu và thảo luận nên khó đánh giá học sinh/sinh viên yếu trong nhóm và GV ở VN dạy lớp học đông trên 40 em/lớp và dạy nhiều lớp nên khó theo sát các em. Chương trình AI này sẽ phát hiện và hỗ trợ thêm cho các học sinh trung bình & yếu này. Học sinh/sinh viên sẽ nhận được nhiều hỗ trợ personalized tutoring hàng ngày. GV và phụ huynh cũng nhận được các giám sát học sinh nhanh hơn. Kết quả cần đạt được:󠆼 Mô hình áp dụng AI phát hiện và cải thiện kết quả học tập của học sinh. Ứng dụng cho ít nhất 1 môn học cụ thể.	Contact Supervisor Có cấp học bổng khuyến khích cho sinh viên trong quá trình làm đề tài nếu đạt yêu cầu công việc.	Tìm hiểu công nghệ giáo dục thông minh và các hệ thống hiện nay:󠆼 ActiveMath, GotIt, Elsa, Duolingo, v.v.. Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI), các công cụ hiện nay có thể sử dụng. Tìm hiểu Moodle LMS và các hệ thống E-learning dựa trên Moodle LMS.	Contact Supervisor
13	Study and develop multi-objective resource allocation algorithm for scheduling problems on simulation software THESISRESEARCHHPC LAB Supervisor: Hùng	Việc cấp phát tài nguyên hiệu quả cho một hệ thống Tính toán hiệu năng cao cho AI và Big Data applications (SuperNode-AI) có nhiều loại tài nguyên tính toán (CPU, RAM,...) và nhiều loại ứng dụng AI & Big Data khác nhau (yêu cầu tài nguyên, thời gian thực thi, độ ưu tiên khác nhau) là thách thức. Hệ thống lớn cần chia sẻ phục vụ hiệu quả cho nhiều ứng dụng khác nhau này do đó cần giải thuật định thời hiệu quả. Nhưng việc có hệ thống thực dành thử nghiệm là khó khăn nên một số phần mềm mô phỏng như SimGrid, CloudSim trợ giúp mô phỏng các hệ thống máy tính lớn dễ dàng và cho phép chúng ta thử nghiệm trước các giải thuật định thời hiệu quả mới. Mục tiêu đề tài này là sinh viên nghiên cứu bài toán định thời trên hệ thống máy tính lớn và các giải thuật cấp phát tài nguyên đa mục tiêu. Từ đó đề xuất và hiện thực 1 giải thuật định thời cho hệ thống này được mô phỏng trên phần mềm như SimGrid, CloudSim.	Contact Supervisor Có cấp học bổng khuyến khích cho sinh viên trong quá trình làm đề tài nếu đạt yêu cầu công việc.	Study about SimGrid and CloudSim software. Students study and develop multi-objective resource scheduling algorithms. From there, a scheduling algorithm is proposed for this system, which is simulated on software such as SimGrid, and CloudSim.	[1] Parallel Workloads Archive: https://www.cs.huji.ac.il/labs/parallel/workload/ [2] Workload Characterization and Modeling Book: https://www.cs.huji.ac.il/~feit/wlmod/ [3]https://www.researchgate.net/publication/353451324_Potential_of_Applying_kNN_with_Soft_Walltime_to_Improve_Scheduling_Performance [4] Handbook of Scheduling
14	Study and develop multi-objective scheduling algorithm for cloud computing problems THESISRESEARCHHPC LAB Supervisor: Hùng	Tìm hiểu về bài toán phân bổ tài nguyên đa mục tiêu cho máy ảo trên cloud computing Mục tiêu lập lịch đa mục tiêu:󠆼 về năng lượng tiêu thụ, thời gian thực thi của ứng dụng, và các chi phí khác. Do một hệ thống gồm vài ngàn máy server tiêu tốn vài Mega-Watt-hour (xấp xỉ mức tiêu thụ điện của 1000 hộ dân) và chi phí phải trả hàng trăm triệu/tháng. Có cấp học bổng khuyến khích cho sinh viên trong quá trình làm đề tài nếu đạt yêu cầu công việc.	Contact Supervisor	Contact Supervisor	Contact Supervisor
15	Thu thập dữ liệu trên xe buýt thông minh. THESISHPC LAB SOFTWARERESEARCH Supervisor: Lai NGUYEN	Mục tiêu chính của đề tài này là thiết kế một nền tảng thu thập dữ liệu dựa trên kiến trúc điện toán Sương mù cho các dịch vụ IoT trong giao thông công cộng. Đề tài sẽ là một nghiên cứu điển hình về hệ thống xe buýt thông minh nhằm tạo ra một mô hình điện toán được thiết kế tốt để hỗ trợ các ứng dụng giao thông công cộng IoT thế hệ tiếp theo. Các kịch bản có thể được dựa trên tình huống như sau: Một số thông tin (ví dụ: số lượng hành khách trên các chuyến xe tiếp theo, vị trí xe buýt, thời gian đến của xe buýt) cần được cung cấp nhanh chóng cho người dùng. Các cảm biến chỉ cho dữ liệu thô Nút trung gian trở thành nút Sương mù Lưu trữ dữ liệu tạm thời (hoặc bộ nhớ cache) Xử lý dữ liệu để cung cấp thông tin hữu ích cho người dùng (ví dụ: số lượng hành khách trên các chuyến xe tiếp theo, vị trí xe buýt, thời gian đến của xe buýt) Đáp ứng yêu cầu của người dùng Chuyển tiếp thông tin đến Trung tâm xử lý xe buýt (tầng dịch vụ Đám mây hoặc Đám mây riêng)	Contact Supervisor	Tìm hiểu về các ứng dụng IoT và kiến trúc điện toán Sương mù Tìm hiểu về giải pháp áp dụng IoT và điện toán Sương mù trong giao thông công cộng Trong ứng dụng này, hệ thống thu thập dữ liệu có thể được triển khai trên các xe buýt là nguồn cho các dịch vụ thông tin. Một nút Fog có thể được triển khai tại trạm xe buýt và cung cấp một số thông tin (ví dụ: số lượng hành khách trên các chuyến xe buýt tiếp theo, vị trí xe buýt, thời gian đến của xe buýt). Nút Fog tại trạm kết nối với các nút Fog khác dùng công nghệ giao tiếp LoRa® và kết nối với Trung tâm điều hành xe buýt (tầng dịch vụ Đám mây hoặc Đám mây riêng) thông qua mạng di động hoặc mạng Internet để cập nhật nội dung được lưu trước trong bộ nhớ cache. Sử dụng cơ sở tính toán của mình, nút Fog cũng có thể thu thập và xử lý dữ liệu hữu ích của người dùng, đồng thời chuyển tiếp dữ liệu lên Đám mây.	Contact Supervisor
16	Nghiên cứu và xây dựng giải pháp tích hợp giám sát hệ thống và quản trị mạng dùng trong các Data-Center. THESISRESEARCH Supervisor: Lai NGUYEN	Giai đoạn ĐCLV/TTTN Tìm hiểu các công việc liên quan đến việc giám sát, quản lý hệ thống và quản trị mạng. Tìm hiểu về các công cụ được sử dụng để giám sát hệ thống và quản trị mạng. Thiết kế mô hình ứng dụng, các tính năng và phương pháp tích hợp. Giai đoạn LVTN Hiện thực giải pháp tích hợp dùng mô hình thiết kế trên. Xây dựng giao diện. Thử nghiệm và đánh giá.	Contact Supervisor	Nắm được các chức năng quản trị hệ thống và giám sát mạng. Tìm hiểu các công cụ, giải pháp để tích hợp (ví dụ: Webmin với Icinga 2). Xây dựng được mô hình tích hợp, hoàn thiện được ứng dụng. Chạy demo các chức năng của ứng dụng.	Contact Supervisor
17	~~Phishing Detection using Machine Learning Methods~~ THESISRESEARCH Supervisor: Lai NGUYEN	Phishing attack has become one of the most serious attacks faced by Internet users, governments, and service providers. In a phishing attack, attackers collect sensitive customer data (i.e. user account login details, credit/debit card numbers, etc.) using fake emails or fake websites. Phishing sites are a common entry point for online social engineering attacks, including many fraudulent practices on websites. In such types of attacks, attackers' (s) create websites by copying the behavior of legitimate websites and sending URL(s) to targeted victims through spam messages, texts, or social networks. This type of attack can have a negative impact on customer trust in social services, such as web services. In any case, there are several methods to combat fraud. The widespread use of Artificial Intelligence (AI) has fundamentally affected every industry, including Cybersecurity. AI can detect spam, phishing, oblique scams, and different types of attacks using previous knowledge in the form of datasets. The purpose of the project is to develop software that detects websites created in the form of phishing using machine learning techniques.	Contact Supervisor	Research on Phishing Detection: key characteristics of unofficial websites (for the purpose of stealing user information); why users become victims of phishing attacks (identify the main causes); identify the current challenges of phishing attacks. Research on Artificial Intelligence (AI) techniques: Machine learning, Deep Learning, Combined Learning, and scenario-based techniques for detecting phishing attacks. Compare different studies aimed at detecting phishing attacks for each AI technique, and look at the outstanding features and shortcomings of these methods. Extract and handle characteristics from websites (both official and with bad intentions) for machine learning modeling and training. Collect and classify datasets used for training and testing. Test multiple machine learning models and evaluate results to consider the optimal model. Design the application system according to the software development process. Build apps and run demos.	[1] Abdul Basit, Maham Zafar, Xuan Liu, Abdul Rehman Javed, Zunera Jalil, Kashif Kifayat, “*A comprehensive survey of AI-enabled phishing attacks detection techniques”, Telecommunication Systems (2021) 76:139–154. [2] Lizhen Tang and Qusay H. Mahmoud, “A Survey of Machine Learning-Based Solutions for Phishing Website Detection”, Machine Learning and Knowledge Extraction (2021), 3, 672–694. [3] Vishakha Prashant Ratnaparkhi, and Sahil Siddharth Jambhulkar, “Framework for Detection And Prevention Of Phishing Website using Machine Learning Approach*”, Journal of Critical Reviews, ISSN- 2394-5125 Vol 7, Issue 07, 2020.
18	A Real-Time Bus Tracking System based on LoRa Technology THESISHPC LAB SOFTWARERESEARCH Supervisor: Lai NGUYEN	Với sự phát triển của công nghệ Internet of Things, giao thông thông minh liên tục được nghiên cứu trong những năm gần đây. Để giúp mọi người xác định vị trí thời gian thực và thời gian đến dự kiến của xe buýt, đề tài này đề xuất hệ thống định vị xe buýt thời gian thực dựa trên một số công nghệ IoT tầm xa (ví dụ: LoRa). Hệ thống có thể giảm bớt sự lo lắng của người dân khi chờ xe buýt và làm cho việc đi lại trở nên thông minh và thuận tiện hơn. Hệ thống bao gồm các thiết bị đầu cuối, bộ tập trung dữ liệu, máy chủ đám mây và giao diện người dùng. Thiết bị đầu cuối được lắp đặt trên xe buýt truyền dữ liệu vị trí của nó tới các bộ tập trung dữ liệu. Sau đó, bộ tập trung dữ liệu tải dữ liệu lên máy chủ đám mây và hiển thị cho người dùng.	Contact Supervisor	Tìm hiểu về hệ thống giao thông công cộng thông minh, nhất là hệ thống xe buýt thông minh Tìm hiểu về các công nghệ truyền dữ liệu tầm xa, so sánh các ưu nhược điểm và trường hợp ứng dụng của các công nghệ này. Thiết kế mô hình thu thập dữ liệu vị trí từ xe buýt Xây dựng framework cho quá trình thu thập dữ liệu vị trí từ xe buýt và hiển thị cho người dùng về vị trí xe buýt theo thời gian thực và thời gian đến dự kiến của xe buýt.	[1] Sutar, Shiv. H., R. Koul, and R. Suryavanshi. “Integration of Smart Phone and IOT for development of smart public transportation system.” International Conference on Internet of Things and Applications IEEE, 2016:73-78. [2] Pravin A. Kamble, Rambabu A. Vatti, “Bus tracking and monitoring using RFID,” Image Information Processing (ICIIP), 2017 Fourth International Conference on, 2017, pp. 1-6. [3] Zhang, Rui, et al. “WiFi Sensing Based Real-time Bus Tracking and Arrival Time Prediction in Urban Environments.” IEEE Sensors Journal PP.99(2018):1-1. [4] https://www.lora-alliance.org/ [5] Noreen, Umber, A. Bounceur, and L. Clavier. “ A study of LoRa low power and wide area network technology. ” International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing IEEE,2017:1-6.
19	~~Detecting and Analyzing Anti-Biotics ingredients from Medical Prescription~~ RESEARCHEVENT SOFTWARE Supervisor: Hoàng Lê Hải Thanh	Antibiotics, also known as antibacterials, are medications that destroy or slow down the growth of bacteria. They include a range of powerful drugs and are used to treat diseases caused by bacteria. Antibiotic resistance (AR) is a global crisis and posed one of the greatest threats to population health. Worldwide, it threatens our progress in healthcare, food production, and ultimately life expectancy. In this project, an OCR model will detect antibiotics from printed prescriptions to know detail about consumed drugs. After scanning prescriptions, users will receive the results from the AI model. This will conclude antibiotics analysis and some side effects information. From these, the solution will give a warning if the user is misusing antibiotics or not. This project has been submitted before with a proposal and system design. However, the business model is deprecated and needs to update to follow the current technology trends and other requirements. This project will be supported to join the Euréka 2022 event and other startup competitions. Contact the supervisor for more detail.	Require 2-3 students (max: 5) ; Ambition to start a new business from the scratch; Experience with business activities, OCR/DL models, and recommendation systems is preferred; Strategic thinking and problem analysis; Ability to teamwork professionally; Flexible, confident, result driven High commitment to work. Available at least 8-12 hours for research and working per week	OCR models and related projects. Similar to https://github.com/open-mmlab Item Recommendation and Medical Data Analysis Mobile Development with React Native/iOS/Android Business Marketing and Strategy Docker & Container, System	Contact Supervisor
20	Nhận diện cây thuốc nam qua hình ảnh trên Smart Phone THESISRESEARCHHPC LABSOFTWARE Supervisor: Hùng	Mô tả đề tài: Đề tài phát triển một mô hình học sâu (dựa trên TensorFlow, Pytorch, hay YOLOv5,…) nhận dạng và phân loại cây thuốc bằng hình ảnh. Sinh viên bước đầu sẽ sử dụng tập dữ liệu đã có trên Internet sử dụng TensorFlow, hay YOLOv5 model,…. GVHD sẽ cung cấp thêm dữ liệu hình ảnh của từng loại cây để huấn luyện. Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): Tìm hiểu và phát triển mô hình học sâu hỗ trợ nhận dạng và phân loại cây thuốc bằng hình ảnh dùng TensorFlow, hay YOLOv5,… Xây dựng prototype để kiểm nghiệm và đánh giá sơ bộ với tập dữ liệu trên Internet và GVHD sẽ cung cấp hình ảnh cây để huấn luyện và kiểm thử. Giai đoạn LVTN: Hoàn thiện mô hình học sâu và ứng dụng di động có kiểm tra trên dữ liệu thực tế. Ứng dụng có thể mở rộng số lượng loại cây khoảng 100 loại. Tài liệu tham khảo: Liên hệ GVHD: nqhung@hcmut.edu.vn	Yêu cầu từ 2 sinh viên (không hạn chế) Ưu tiên sinh viên khá/giỏi, lập trình khá/giỏi, có kiến thức về computer vision và mô hình học sâu. Các sinh viên có thể có học bổng hỗ trợ trong giai đoạn LV (dựa vào hiệu suất công việc), GV hướng dẫn SV làm đề tài NCKH và SV được làm việc liên ngành với GVHD và Y Dược. Chi phí, chỗ ngồi nghiên cứu và GPU server để chạy sẽ được hỗ trợ. Có cấp học bổng khuyến khích cho sinh viên trong quá trình làm đề tài nếu đạt yêu cầu công việc.	Sử dụng thành thạo TensorFlow, Pytorch Kiến thức về Machine Learning & Deep learning Front-end: Mobile App Backend: Database NoSQL	Liên hệ: nqhung@hcmut.edu.vn

Space shortcuts

Page tree

NOTE: