Bao gồm các bài viết trong các hội nghị, hội thảo do trường ĐH Cần Thơ tổ chức. https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/6 2026-04-08T21:23:00Z 2026-04-08T21:23:00Z Đỗ, Thành Nhân Trần, Nguyễn Minh Thư https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/1012 2018-04-18T07:06:39Z 2013-01-01T00:00:00Z

Title: Hệ thống gợi ý áp dụng cho trang Web tổng hợp tin tức tự động = Authors: Đỗ, Thành Nhân; Trần, Nguyễn Minh Thư Abstract: Việc cập nhật tin tức là nhu cầu không thể thiếu trong thời đại hiện nay. Với trang web tổng hợp tin tức, người đọc sẽ gặp một số trở ngại trong việc tìm đọc những thông tin theo ý thích vì sự gia tăng về số lượng cũng như đa dạng về nội dung của tin tức. Nhằm hỗ trợ người đọc đối mặt với sự bùng nổ thông tin, chúng tôi xây dựng hệ thống gợi ý áp dụng cho một trang web tổng hợp tin tức tự động (NewsRES). NewsRES sử dụng phương pháp lọc theo nội dung (content-based) được thực hiện dựa trên việc so sánh nội dung thông tin hay mô tả tin tức để tìm ra những tin tức tương tự với những gì mà người dùng đã từng quan tâm; phương pháp phối hợp (CF) thông qua các thị hiếu đã được biết đến của một nhóm người dùng để đưa các tư vấn hoặc dự đoán về thị hiếu chưa biết cho một số người dùng khác. Hệ thống này được áp dụng cho 280 học sinh lớp 10, 11 tại trường trung học Lê Anh Xuân, Bến Tre. Kết quả thực nghiệm trên hệ thống NewsRES: Precision 30.59%, Recall 94.17% và F-Measure 45.26%.

2013-01-01T00:00:00Z Phạm, Thị Huệ https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/1013 2018-04-18T07:06:39Z 2017-01-01T00:00:00Z

Title: Vai trò của kênh đào đối với vùng Đồng bằng Sông Cửu Long = Authors: Phạm, Thị Huệ Abstract: Trong công cuộc khai phá và xây dựng vùng đất phía Nam, lưu dân người Việt rất có ý thức cải tạo thiên nhiên. Trong đó, đào kênh là công việc lao động đầy sáng tạo của những bậc tiền nhân. Vì vậy, góp phần vào quá trình phát triển của Đồng bằng sông Cửu Long là hệ thống kênh đào từ thuở mở đất đến nay. Nó có vai trò to lớn trong hoạt động khai hoang, quốc phòng, giao thông, kinh tế. Ngoài ra, kênh đào còn góp phần hình thành văn hóa bản địa sông nước miệt vườn ở Đồng bằng sông Cửu Long.

2017-01-01T00:00:00Z Trương, Minh Nhật Quang https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/1010 2018-12-31T10:50:20Z 2013-01-01T00:00:00Z

Title: Nhận dạng mã độc sử dụng cơ chế băm theo chỉ mục trên không gian dữ liệu phân hoạch = Authors: Trương, Minh Nhật Quang Abstract: Để bảo vệ máy tính khỏi các đe dọa lây nhiễm, hệ phòng chống virus máy tính cần quét kiểm tra mã độc trong hệ thống đích. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày kỹ thuật nhận dạng nhanh mã độc sử dụng cơ chế băm theo chỉ mục trên không gian phân hoạch. Đầu tiên, trong giai đoạn luyện, tập mẫu chữ ký mã độc được phân thành các cụm có cùng đặc điểm. Sau đó, chúng tôi xây dựng một tập luật đặc biệt dưới dạng bảng băm các bucket luật được sắp xếp thứ tự theo cụm. Tiếp theo, ở giai đoạn nhận dạng, chúng tôi tiến hành trích chọn đặc trưng và biến đổi thành một giá trị tổng kiểm đại diện cho đối tượng bằng các thuật giải băm phổ biến. Giá trị này sau đó được dùng làm khóa tìm kiếm luật nhận dạng của đối tượng trong không gian luật đã được sắp xếp. Cuối cùng, hệ trả về kết quả quá trình duyệt quét. Chúng tôi đã cài đặt kỹ thuật này cho hệ D2 Anti-virus* 2013 chạy hệ điều hành Windows XP SP3 trên máy tính Intel Core 2 Duo E7200 – 2.53 GHz. Sử dụng tập 615,880 mẫu mã độc, D2 chỉ tốn 5 giây để kiểm tra 105,330 MB dữ liệu của 8,696 tập tin thực thi. Tốc độ quét trung bình của D2 đạt 21,651 MB/giây. Kết quả thực nghiệm chứng tỏ đây là kỹ thuật hiệu quả nhằm tăng tốc duyệt quét cho các hệ phòng chống virus máy tính ngày nay.

2013-01-01T00:00:00Z Bùi, Minh Quân Phạm, Xuân Hiền Huỳnh, Xuân Hiệp https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/1011 2018-12-31T10:49:53Z 2013-01-01T00:00:00Z

Title: Nâng cao độ chính xác phân loại lớp ít mẫu từ tập dữ liệu mất cân bằng = Authors: Bùi, Minh Quân; Phạm, Xuân Hiền; Huỳnh, Xuân Hiệp Abstract: Vấn đề mất cân bằng dữ liệu xảy ra khi trong tập dữ liệu có lớp chứa số mẫu nhiều hơn các lớp khác. Phân loại chính xác cho mẫu thuộc lớp nhỏ trong tập mất cân bằng là khó khăn. Khi tỷ lệ mất cân bằng của tập dữ liệu càng cao thì việc phát hiện được mẫu của lớp nhỏ càng khó. Học với chi phí nhạy cảm là giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề mất cân bằng. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một hệ thống gọi là hệ thống quyết định với chi phí, hệ thống giúp cải thiện khả năng phân loại chính xác của lớp nhỏ trong tập dữ liệu mất cân bằng, lớp dữ liệu rất được quan tâm. Hệ thống được xây dựng dựa vào kết quả nghiên cứu giải pháp phân loại trên dữ liệu mất cân bằng tiếp cận với chi phí nhạy cảm. Hệ thống được áp dụng vào lĩnh vực chẩn đoán y học, kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng phát hiện chính xác bệnh nhân của hệ thống chẩn đoán được cải thiện.

2013-01-01T00:00:00Z