AGU - [KLTN] Khoa Công nghệ thông tin
129 ấn phẩm có sẵn
Đang tải...
Những tài liệu tải lên gần đây
- Ấn phẩmNghiên cứu các cải tiến kỹ thuật phân rã ma trận trong dự đoán kết quả học tập sinh viên(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, Văn Khang; Huỳnh, Lý Thanh NhànNghiên cứu ứng dụng mô hình Biased Matrix Factorization nhằm dự đoán kết quả học tập của sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục. Mô hình khai thác dữ liệu học tập quá khứ kết hợp với các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn của phụ huynh, khả năng truy cập Internet và mức độ tham gia hoạt động ngoại khóa. Sau quá trình huấn luyện và tối ưu, mô hình đạt độ chính xác cao, thể hiện hiệu quả trong việc nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến thành tích học tập. Kết quả khẳng định tiềm năng của học máy trong cá nhân hóa giáo dục và hỗ trợ quản lý đào tạo thông minh.
- Ấn phẩmXây dựng hệ thống giao hàng thông minh(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, Phan Hoàng Vi; Huỳnh, Lý Thanh NhànĐề tài tập trung xây dựng hệ thống giao hàng thông minh nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thương mại điện tử về tốc độ, minh bạch và tối ưu hóa chi phí. Hệ thống được phát triển trên nền tảng Laravel, tích hợp OSRM API để tính toán lộ trình vận chuyển, giúp quản lý đơn hàng và phân công tài xế hiệu quả. Kết quả là một nền tảng giao hàng ổn định, nâng cao trải nghiệm người dùng và mở rộng khả năng phát triển các tính năng thông minh trong tương lai
- Ấn phẩmXây dựng hệ thống quản lý chương trình đào tạo tại Khoa Công nghệ thông tin(Đại học An Giang, 2025) Ngô, Thanh Phong; Lê, Hoàng AnhĐề tài tập trung xây dựng hệ thống quản lý chương trình đào tạo trực tuyến cho Khoa Công nghệ Thông tin – Trường Đại học An Giang nhằm khắc phục hạn chế của phương pháp quản lý truyền thống (Excel, văn bản giấy, email). Hệ thống hỗ trợ năm nhóm người dùng: quản trị viên, trưởng nhóm biên soạn, ban chủ nhiệm khoa, giảng viên và sinh viên. Các chức năng chính bao gồm quản lý chương trình đào tạo, đề cương chi tiết, điều kiện tiên quyết của học phần, phân công giảng viên, và tra cứu thông tin phục vụ lộ trình học tập. Hệ thống được phát triển bằng PHP kết hợp framework Laravel, ứng dụng các tính năng MVC, Eloquent ORM, Blade Template và migration để đảm bảo hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng. Kết quả triển khai chứng minh hệ thống nâng cao hiệu quả quản lý, góp phần số hóa công tác đào tạo, hiện đại hóa giáo dục và đáp ứng yêu cầu phát triển xã hội
- Ấn phẩmPhân đoạn hình ảnh ruộng lúa thu được từ UAV bằng mô hình học sâu(Đại học An Giang, 2025) Tôn, Thiện Tâm; Nguyễn, Văn HoàNghiên cứu ứng dụng học sâu để phân đoạn hình ảnh ruộng lúa chụp từ UAV, nhằm phục vụ giám sát và tối ưu hóa nông nghiệp thông minh. Hai hướng tiếp cận được triển khai: phân đoạn đối tượng (YOLOv8-Seg, Mask R-CNN) và phân đoạn ngữ nghĩa (U-Net, SegFormer, DeepLabV3). Các mô hình được huấn luyện và đánh giá bằng chỉ số IoU và mAP trên tập dữ liệu thực tế, cho thấy Mask R-CNN vượt trội trong nhận diện đối tượng, còn DeepLabV3 + ResNet-50 đạt độ chính xác cao trong phân đoạn ngữ nghĩa
- Ấn phẩmXây dựng phần mềm quản lý hồ sơ khoa học viên chức Khoa Công nghệ thông tin(Đại học An Giang, 2025) Huỳnh, Thị Nhã Linh; Nguyễn, Minh ViĐề tài xây dựng hệ thống quản lý hồ sơ khoa học cho giảng viên Khoa CNTT – Trường Đại học An Giang, thay thế phương pháp thủ công bằng Excel. Hệ thống quản lý bài báo, đề tài nghiên cứu, sáng kiến, sách và tài liệu giảng dạy, đồng thời hỗ trợ tra cứu, thống kê và lưu trữ lâu dài. Ứng dụng phát triển bằng PHP Laravel, cho phép giảng viên nhập liệu và sinh viên truy cập, tìm kiếm tài liệu phục vụ học tập và nghiên cứu
- Ấn phẩmXây dựng và đánh giá chất lượng các mô hình 3D Photogrammetry(Đại học An Giang, 2025) Trần, Khả Ái; Đoàn, Thanh NghịĐề tài nghiên cứu ứng dụng photogrammetry để tái tạo mô hình 3D từ ảnh 2D, sử dụng ba bộ dữ liệu (Cupcake, Buddha, RamFortress) và ba phần mềm phổ biến: Agisoft Metashape, Meshroom, COLMAP. Các mô hình được hậu xử lý bằng MeshLab và đánh giá bằng CloudCompare qua các tiêu chí hình học và sai số Cloud-to-Mesh. Kết quả cho thấy Metashape đạt chất lượng cao nhất, trong khi Meshroom và COLMAP phù hợp cho nghiên cứu và đào tạo do tính linh hoạt và chi phí thấp