http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/34 2026-05-07T18:44:02Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/5102 Nghiên cứu và ứng dụng thuật toán YOLOv11 để nhận diện biển số xe Phạm, Như Phẩm; Phạm, Văn Điều; Nguyễn, Minh Nhựt Trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu ngày càng phát triển, học sâu lấy ý tưởng từ mạng nơ ron thần kinh con người để xây dựng các thuật toán thông minh. Các mô hình học sâu của trí tuệ nhân tạo có khả năng học hỏi từ dữ liệu đã có, để xử lý và đưa ra quyết định một cách tự động nhanh chóng. Bài báo này trình bày về nghiên cứu và ứng dụng mô hình YOLOv11 để nhận diện biển số xe. Nhóm tác giả sử dụng mô hình YOLOv11n để huấn luyện lại bộ dữ liệu tùy chỉnh riêng, gồm hình ảnh biển số xe và kí tự biển số. Kết quả huấn luyện cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao mAP trên 99,4%, thời gian xử lý nhanh, chứng tỏ mô hình có tính khả thi khi áp dụng trong thực tế. Nghiên cứu và ứng dụng thuật toán YOLOv11 để nhận diện biển số xe 2025-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/5101 Sức mạnh AI trong marketing: Triển vọng và rào cản từ ChatGPT Nguyễn, Hoàng Nam Trong thời đại chuyển đổi số với việc gia tăng nhanh chóng số lượng người tiêu dùng sử dụng Internet, ngày càng có nhiều cơ hội và thách thức trong hoạt động marketing đòi hỏi các doanh nghiệp, những người làm marketing phải hiểu rõ về sản phẩm, hành vi của người dùng, tận dụng công nghệ để đưa ra các chiến lược markeitng phù hợp và hiệu quả. Mục đích của bài viết nhằm nghiên cứu những xu hướng và thách thức của marketing trong thời đại số và đề xuất những giải pháp sử dụng Chat GPT để hỗ trợ nghiên cứu và thực hành marketing. Sức mạnh AI trong marketing: Triển vọng và rào cản từ ChatGPT 2025-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/5092 Ứng dụng dữ liệu lớn trong digital maketting Nguyễn, Huy Khang Trong bối cảnh nền công nghiệp 4.0 hiện nay, ngành digital marketing chứng kiến sự xuất hiện của nhiều xu hướng mới, giúp làm việc hiệu quả và tiết kiệm thời gian hơn. Trong số những xu hướng mới nổi bật nhất, dữ liệu lớn đang tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ và được dự đoán sẽ tiếp tục định hình tương lai của digital marketing. Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các ứng dụng của dữ liệu lớn trong digital marketing. Doanh nghiệp cần tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu lớn để xây dựng chiến lược marketing hiệu quả từ đó gặt hái thành công trong tương lai. Ứng dụng dữ liệu lớn trong digital maketting 2024-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/5079 Xác định khoảng cách hiệu dụng trong tìm kiếm, cứu nạn trên biển bằng công nghệ GIS và phương pháp mô hình hóa Nguyễn, Quang Minh; Bùi, Tiến Diệu; Nguyễn, Văn Trung Bài báo trình bày kết quả xác định khoảng cách hiệu dụng trong tìm kiếm, cứu nạn trên biển ở khu vực vịnh Bắc Bộ trên cơ sở phương pháp mô hình hóa và dữ liệu GIS. Trong nghiên cứu, các lớp dữ liệu bao gồm: (1) dữ liệu tàu tìm kiếm, cứu nạn; (2) tốc độ gió điều chỉnh; (3) ảnh lấy gió; (4) gia tốc trọng trường và (5) bản đồ độ sâu được sử dụng để xác định thời gian phản hồi trong tìm kiếm, cứu nạn trên biển. Ba kịch bản với điều kiện thời tiết và đặc điểm tàu tìm kiếm, cứu nạn khác nhau được thử nghiệm để xây dựng bản đồ khoảng cách hiệu dụng trong tìm kiếm, cứu nạn trên biển. Kết quả nhận được trong nghiên cứu cung cấp thông tin quan trọng, giúp các lực lượng chức năng xây dựng các phương án tìm kiếm, cứu nạn phù hợp tùy theo điều kiện thời tiết, trang thiết bị cụ thể. Xác định khoảng cách hiệu dụng trong tìm kiếm, cứu nạn trên biển bằng công nghệ GIS và phương pháp mô hình hóa 2025-01-01T00:00:00Z