Aug 2026· Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội· pp. 65· 0 citations
Abstract
Quản lý động tài nguyên trong hệ thống điện toán biên đa truy cập (Multi- Access Edge Computing - MEC) phục vụ ứng dụng thực tế ảo và thực tế tăng cường (AR/ VR) đặt ra nhiều thách thức lớn do yêu cầu khắt khe về độ trễ thấp và hiệu quả năng lượng. Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) đã trở thành cách tiếp cận phổ biến cho bài toán này; tuy nhiên, hiệu năng của DRL phụ thuộc nhiều vào thiết kế hàm phần thưởng. Mục tiêu của bài báo là phân tích và so sánh ba thiết kế hàm phần thưởng đa mục tiêu cho thuật toán Proximal Policy Optimization (PPO) trong môi trường MEC AR/VR, bao gồm: tổng có trọng số tuyến tính (LWS), hàm logarit (LOG) và phương án phân tầng thích ứng (Adaptive Hierarchical - AH) được nhóm tác giả đề xuất. Phương pháp nghiên cứu là xây dựng môi trường mô phỏng MEC AR/VR tùy chỉnh trên Python với 10 thiết bị người dùng và một trạm gốc tích hợp một máy chủ biên duy nhất, sau đó huấn luyện và đánh giá ba phương án trên bốn chỉ số: độ trễ trung bình, năng lượng tiêu thụ, tỷ lệ vi phạm hạn và tốc độ hội tụ; mỗi cấu hình được lặp lại 5 lần với 5 hạt giống ngẫu nhiên khác nhau. Bài báo cũng bổ sung so sánh với ba baseline đơn giản (Random, Greedy battery-aware, AllLocal) và phân tích độ nhạy của tham số trọng số động κ. Kết quả cho thấy hàm phần thưởng AH đề xuất giảm 19% độ trễ trung bình, 27% năng lượng tiêu thụ và 27% tỷ lệ vi phạm hạn so với LWS, đồng thời cho thấy độ ổn định cao trong dải κ rộng.
Hệ thống treo chủ động được xem là một nền tảng quy chiếu quán tính thiết yếu, đảm bảo sự ổn định cho các cảm biến nhận thức trên xe tự hành. Các thuật toán điều khiển phản hồi mô hình truyền thống thường vận hành với bộ trọng số phạt tĩnh, dẫn đến sự thiếu linh hoạt trước các biến động của điều kiện mặt đường và thường bỏ qua tác động tiêu cực của động học trễ từ cơ cấu chấp hành. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp điều khiển phân tầng mới, tích hợp giữa Model Predictive Control (MPC) và tác tử học sâu tăng cường thông qua thuật toán Soft Actor-Critic (SAC). Trong cấu trúc này, ma trận trọng số của MPC được điều chỉnh liên tục theo thời gian thực dựa vào dữ liệu dự báo mặt đường. Cốt lõi khoa học của bài báo là việc áp đặt một ràng buộc Lyapunov cứng lên quá trình cập nhật chính sách của Deep Reinforcement Learning (DRL), qua đó đảm bảo tuyệt đối tính ổn định từ ngõ vào đến trạng thái (Input-to-State Stability - ISS) cho toàn hệ thống, kết hợp với kỹ thuật mở rộng vector trạng thái nhằm bù đắp trễ pha. Các thử nghiệm mô phỏng có phần cứng trong vòng lặp trên hệ thống dSPACE MicroLabBox đã minh chứng rõ rệt tính khả thi và ưu việt của phương pháp. Số liệu cho thấy hệ thống đề xuất giảm thiểu tới 53,0% chỉ số RMS gia tốc thân xe so với hệ thống thụ động, và cải thiện 23,9% so với MPC tiêu chuẩn, đồng thời bảo đảm tuân thủ nghiêm ngặt mọi giới hạn vật lý của hệ thống.
Nguyễn Văn Mạnh, Hoàng Anh Dũng· Tạp chí Khoa học Trường Đại...· 0 citations
Mục tiêu: Tổng hợp và đánh giá xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong khách quan hóa chẩn đoán Y học cổ truyền (YHCT) giai đoạn 2015–2025.
Phương pháp: Nghiên cứu tổng quan phạm vi được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu PubMed và CNKI. Các nghiên cứu thực chứng sử dụng mô hình AI trong chẩn đoán YHCT được lựa chọn theo tiêu chuẩn xác định trước và phân tích định tính kết hợp định lượng mô tả.
Kết quả: Tổng cộng 25 nghiên cứu được phân tích. AI chủ yếu ứng dụng trong các lĩnh vực đơn phương diện, nổi bật là thiệt chẩn (16%). Học sâu, đặc biệt CNN và RNN, là phương pháp chủ đạo; trong khi mô hình đa phương thức (4%), AI giải thích được (12%) và mô hình ngôn ngữ lớn (8%) còn ở giai đoạn sớm. Tích hợp dữ liệu Đông – Tây y chiếm 20%, cho thấy tiềm năng liên kết chỉ số sinh học với hội chứng YHCT.
Kết luận: AI có tiềm năng hỗ trợ định lượng hóa và chuẩn hóa chẩn đoán YHCT. Tuy nhiên, bằng chứng còn hạn chế do cỡ mẫu nhỏ, dữ liệu chưa chuẩn hóa và thiếu kiểm chứng lâm sàng. Cần nghiên cứu đa phương thức quy mô lớn để tăng khả năng ứng dụng thực tiễn.
N. Nguyễn· Vietnam acupuncture moxibust...· 0 citations
Mục tiêu: Mô tả đặc điểm lâm sàng, mô bệnh học và đánh giá một số yếu tố liên quan đến di căn hạch cổ ở bệnh nhân ung thư khoang miệng được điều trị phẫu thuật tại Bệnh viện Chợ Rẫy giai đoạn 2016-2020.
Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả hồi cứu trên 55 bệnh nhân ung thư khoang miệng được phẫu thuật cắt u nguyên phát kết hợp nạo vét hạch cổ. Các biến số bao gồm tuổi, giới, tình trạng hút thuốc, uống rượu, vị trí u, giai đoạn TNM, độ biệt hóa mô học và tình trạng di căn hạch cổ. Các yếu tố liên quan được phân tích bằng các phép kiểm thống kê thích hợp.
Kết quả: Tuổi trung bình là 58,3 (26-81 tuổi), nam giới chiếm 76,4%. Đa số bệnh nhân được chẩn đoán ở giai đoạn tiến triển (III-IV) chiếm 76,4%. Tỷ lệ di căn hạch cổ là 61,8%. Vị trí u chủ yếu ở lưỡi (60%) và sàn miệng (40%). Tất cả các trường hợp là ung thư biểu mô tế bào gai, trong đó 49,1% biệt hóa cao và 50,9% biệt hóa vừa. Giai đoạn bệnh và vị trí u có xu hướng liên quan đến tình trạng di căn hạch cổ.
Kết luận: Ung thư khoang miệng thường được chẩn đoán ở giai đoạn muộn và có tỷ lệ di căn hạch cổ cao. Giai đoạn bệnh và vị trí u nguyên phát là những yếu tố liên quan đến di căn hạch cổ. Cần tăng cường phát hiện sớm và đánh giá toàn diện hạch cổ trong điều trị bệnh.
Anh Bích Trần, Văn Độ Nguyễn· Tạp chí Y học Việt Nam· 0 citations
Nguyễn Hoàng Đức*, Phạm Thanh Trúc
và Châu Minh Duy
Bệnh viện Tâm Anh TP. Hồ Chí Minh
Tóm tắt
Mục tiêu: Báo cáo một trường hợp ung thư tuyến tiền liệt (UTTTL) thách thức trong chẩn đoán với 5 lần sinh thiết hệ thống âm tính. Đối tượng và phương pháp: Bệnh nhân nam theo dõi từ năm 2015 với nồng độ PSA tăng dần, có sử dụng thuốc ức chế 5-alpha-reductase (5-ARI). Các phương pháp chẩn đoán bao gồm đo PSA huyết thanh, cộng hưởng từ (MRI) đa thông số và sinh thiết hệ thống. Kết quả: Sau 5 lần sinh thiết âm tính mặc dù có hình ảnh PI-RADS 4, lần sinh thiết thứ 6 phát hiện ung thư biểu mô tuyến (Gleason 3+3). Sau khi phẫu thuật robot cắt tuyến tiền liệt tận gốc, kết quả giải phẫu bệnh cho thấy độ ác tính cao hơn (Gleason 4+4) với biến thể tuyến ống (ductal adenocarcinoma). Kết luận: Ca bệnh cho thấy tầm quan trọng của việc điều chỉnh chỉ số PSA khi dùng 5-ARI, vai trò của MRI trong định hướng sinh thiết đích và nguy cơ lệch tầng độ ác tính giữa sinh thiết và bệnh phẩm sau mổ.
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp chẩn đoán lỗi động cơ xăng ô tô thông qua phân tích hình ảnh tín hiệu dao động, sử dụng phần mềm Gantner Instruments để thu thập dữ liệu và MATLAB để xử lý, phân tích phổ thời gian-tần số (spectrogram). Dữ liệu dao động từ động cơ thử nghiệm được thu thập trong các điều kiện vận hành khác nhau, chuyển đổi thành spectrogram và phân tích để trích xuất các đặc trưng lỗi như tần số thống trị, đỉnh biên độ và mẫu hài. Kết quả cho thấy phương pháp đạt độ chính xác 90% trong việc phát hiện và phân loại các lỗi như đánh lửa hỏng, mòn ổ bi và khe hở van bất thường. Sự kết hợp giữa Gantner Instruments và MATLAB cung cấp một khung chẩn đoán đáng tin cậy, hỗ trợ phát hiện lỗi sớm, góp phần cải thiện bảo trì và hiệu suất động cơ ô tô.
Cao Huỳnh Minh Hiếu· Tạp chí điện tử Khoa học và...· 0 citations
Truyền tải điện không dây đang nổi lên như một giải pháp đầy tiềm năng cho sạc xe điện nhờ tính thuận tiện, an toàn và khả năng tự động hóa cao. Tuy nhiên, hiệu suất truyền tải điện thường suy giảm đáng kể khi khoảng cách giữa cuộn phát và cuộn thu thay đổi. Bài báo đề xuất phương pháp điều khiển sạc không dây thích ứng cho xe điện dựa trên thuật toán học tăng cường Proximal Policy Optimization. Một mô hình hệ thống truyền tải điện không dây sử dụng cấu hình bù cộng hưởng nối tiếp - nối tiếp được xây dựng, trong khi bộ điều khiển Proximal Policy Optimization được thiết kế để điều chỉnh dòng điện sạc và tần số vận hành theo thời gian thực. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán Proximal Policy Optimization hội tụ ổn định sau khoảng 1200 tập huấn luyện. Hiệu suất truyền tải điện đạt 92,1% tại khoảng cách 5 cm và vẫn duy trì 83,0% tại khoảng cách 15 cm, cao hơn so với phương pháp điều khiển truyền thống. Ngoài ra, hệ thống đạt thời gian xác lập 0,42 s và sai lệch xác lập nhỏ hơn 3%. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính hiệu quả và tiềm năng ứng dụng của Proximal Policy Optimization trong các hệ thống sạc không dây thông minh cho xe điện.
Lê Minh Phong· TNU Journal of Science and T...· 0 citations
Related blog posts
Microsoft Research Blog· microsoft.comAug 31, 2026
What if pathology foundation models could do more with less? GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash cut computational demands while maintaining strong performance, opening the door to larger studies and broader exploration. The post GigaPath-Flash and GigaTIME-Flash: Toward population-scale discovery with efficient pathology foundation models appeared first on Microsoft Research.
MIT News · Artificial Intelligence· news.mit.eduAug 31, 2026
With millions of users across the world, Julia has been used to conduct cutting-edge research and to design new drugs, jet engines, heat pumps, and more.
MIT News · Artificial Intelligence· news.mit.eduAug 27, 2026
A new machine-learning framework aims to improve the success rate of computational protein design while moving away from results that reproduce sequences found in nature.