Khoa Công nghệ thông tin

Giới thiệu

Khoa Công nghệ thông tin (CNTT) có tiền thân là Bộ môn Công nghệ Thông tin, được thành lập ngày 16 tháng 9 năm 2013 với 09 giảng viên. Trong số 09 giảng viên này có 04 Tiến sĩ (1 PGS) , 03 Thạc sĩ, và 02 Nghiên cứu sinh đang học ở nước ngoài. Bộ môn Công nghệ thông tin chuyển thành Khoa CNTT theo nghị quyết của Hội đồng Trường Đại học Cần Thơ vào ngày 29/09/2022.

Hiện nay, đội ngũ giảng viên của Khoa có 08 Tiến sĩ (01 Phó Giáo sư), 03 Nghiên cứu sinh, 07 Thạc sĩ và 01 Kỹ sư (trợ giảng), phần lớn đều tốt nghiệp ở các nước có nền khoa học phát triển như Mỹ, Pháp, Úc, New Zealand, Canada, Đài Loan,… Khoa CNTT đã và đang đảm nhiệm 2 ngành đào tạo bậc đại học, 1 ngành đào tạo bậc thạc sĩ trong lĩnh vực CNTT. Giảng viên của Khoa cũng đã hỗ trợ giảng dạy, thẩm định, đánh giá các chương trình đào tạo, hướng dẫn học viên Thạc sĩ cho các trường đại học khác trên địa bàn và các tỉnh trong khu vực.

Về đào tạo

Ngành đào tạo chính của khoa là CNTT (đại học và thạc sĩ) và CNTT chương trình chất lượng cao (đại học). Chương trình đào tạo đại học ngành CNTT được bắt đầu vào năm học 2010-2011 dựa trên khung chương trình đào tạo của Hiệp hội Khoa học máy tính (ACM-Association for Computing Machinery) với sự phê duyệt của Bộ Giáo dục và Đào tạo Việt Nam và liên tục được cải tiến định kỳ sau đó. Chương trình đào tạo ngành CNTT đã đạt tiêu chuẩn kiểm định quốc tế AUN-QA vào năm 2018. Trên cơ sở đó, chương trình đào tạo ngành CNTT chương trình chất lượng cao cũng đã được triển khai từ năm 2016. 

Chương trình đào tạo đại học ngành CNTT đào tạo sinh viên trở thành những kỹ sư CNTT chất lượng cao có đạo đức, kiến thức và kỹ năng giao tiếp tốt để tạo ra những sản phẩm và giải pháp CNTT, có thể đảm nhận nhiều vị trí nghề nghiệp trong lĩnh vực CNTT, thăng tiến đến vị trí lãnh đạo,  khả  năng nghiên cứu hoặc tiếp tục học cao hơn trong lĩnh vực này.

Sinh viên sau khi tốt nghiệp đại học ngành CNTT sẽ có các khả năng sau:

• Quản trị hệ thống CNTT của một tổ chức hay doanh nghiệp;
• Tư vấn cho các tổ chức và các doanh nghiệp trong việc lựa chọn giải pháp và sản phẩm CNTT phù hợp;
• Tiên đoán xu hướng phát triển của CNTT để đưa ra quyết định phù hợp cho tổ chức hay cá nhân;
• Phát triển phần mềm trên đa dạng nền tảng và phương pháp khác nhau;
• Quản trị các hệ thống CNTT.

Ngoài ra, các kỹ sư CNTT cũng có thể đảm nhận vai trò cán bộ nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin hoặc giảng viên công nghệ thông tin. Hiện nay, phần lớn sinh viên tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin đều có việc làm, nhiều kỹ sư có việc làm tốt trong các công ty, doanh nghiệp lớn về các dự án CNTT hoặc mở công ty riêng hoạt động trong lĩnh vực phát triển các dự án hoặc các sản phẩm có liên quan đến CNTT.

Chương trình CNTT trình độ thạc sĩ đào tạo học viên những kiến thức chuyên sâu, trang bị kịp thời các tri thức công nghệ mới về CNTT tập trung vào các lĩnh vực: chuyển đổi số, quản lý dự án CNTT, công nghệ và quản lý kinh doanh điện tử, chính sách và quản trị an ninh mạng và các công nghệ mới như IoT, Blockchain,.... Bên cạnh kiến thức chuyên môn, học viên còn được rèn luyện các kỹ năng cần thiết để thích ứng với sự thay đổi của công nghệ mới, có năng lực làm việc nhóm, làm việc hợp tác, có năng lực tự học, tự nghiên cứu, phản biện các vấn đề chuyên sâu thuộc lĩnh vực CNTT. Học viên sau khi tốt nghiệp sẽ có đủ kiến thức để học lên tiến sĩ hoặc trở thành giảng viên, nghiên cứu viên, và các chuyên gia tư vấn, hỗ trợ, chuyển giao, chủ trì, thực hiện các đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực máy tính và CNTT.

Về nghiên cứu

Giảng viên của khoa đã có kinh nghiệm chủ trì, tham gia, tư vấn, thực hiện chính hoặc phản biện cho nhiều đề tài các cấp, trong đó nhiều đề tài đã được ứng dụng vào thực tiễn. Điển hình, các giảng viên thuộc Khoa đã chủ trì và tham gia chính vào các đề tài nghiên cứu khoa học về các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây, IoT, dữ liệu lớn, an ninh mạng,…. Hiện tại, một số đề tài đã được triển khai rộng rãi và áp dụng thực sự có hiệu quả vào thực tiễn. Ngoài ra, giảng viên cũng chủ trì và tham gia nhiều đề tài nghiên cứu khoa học hợp tác với địa phương tại Thành phố Cần Thơ và một số tỉnh thành khác trong khu vực… Nhiều bài báo/báo cáo khoa học đã được công bố trong các tạp chí, hội nghị uy tín thuộc danh mục ISI/Scopus và danh mục bài báo tính điểm công trình của Hội đồng chức danh giáo sư Nhà nước. Giảng viên cũng tham gia thực hiện nghiên cứu; hợp tác, hỗ trợ, tư vấn và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực CNTT với các đối tác ở Đồng bằng Sông Cửu Long.

Mục tiêu chính của Khoa CNTT đến năm 2030 là trở thành một đơn vị đào tạo và nghiên cứu khoa học về CNTT có uy tín, có vai trò nòng cốt trong đào tạo, nghiên cứu, và chuyển giao công nghệ cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long và khu vực phía Nam. Chương trình đào tạo không ngừng được mở rộng về quy mô và hình thức; luôn giữ tiêu chuẩn chất lượng AUN-QA như đã được công nhận theo chuẩn của các trường đại học tiên tiến ở Việt Nam cũng như khu vực Đông Nam Á.

Khoa chúng tôi xin hoan nghênh mọi sự hỗ trợ và hợp tác từ các cơ quan, xí nghiệp, các công ty CNTT trong lĩnh vực đào tạo và nghiên cứu khoa học. Quí vị - với tư cách là những người sử dụng lao động - hãy đến với chúng tôi, chia sẻ kinh nghiệm, nêu yêu cầu đào tạo và cùng tham gia trong quá trình đào tạo, đánh giá, kiểm định chất lượng đào tạo. Khoa chúng tôi cũng rất trân trọng và sẵn lòng hợp tác với Quý vị trong các hoạt động tư vấn, phát triển các dự án CNTT liên quan đến quản lý, giáo dục và các lĩnh vực khác.

Giáo trình, tài liệu học tập

1. Trần Công Án (Chủ biên), Phạm Thế Phi, Nguyễn Thanh Hải, Thái Minh Tuấn. Giáo trình Nguyên lý Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu. Nhà xuất bản đại học Cần Thơ, 2020.
2. Trần Công Án (Chủ biên), Nguyễn Hữu Vân Long. Giáo trình Công nghệ J2EE. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2019.
3. Trần Công Án (Chủ biên), Nguyễn Công Huy. Giáo trình Lập trình Hướng đối tượng. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2016.
4. Đỗ Thanh Nghị (Chủ biên), Trần Công Án, Phan Thượng Cang, Lâm Chí Nguyện. Giáo trình Lập trình Web. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2015.
5. Nguyễn Hữu Hòa (Chủ biên), Nguyễn Nhị Gia Vinh, Nguyễn Minh Trung, Trần Minh Tân. Giáo trình Lập trình ứng dụng mạng. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2019.
6. Nguyễn Minh Trung (Chủ biên), Trần Minh Tân, Đỗ Thanh Nghị. Tài liệu hướng dẫn thực hành Nền tảng Công nghệ thông tin. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2022.
7. Lê Văn Lâm (Chủ biên), Phạm Thị Xuân Diễm, Phạm Thế Phi, Lâm Nhựt Khang, Trần Cao Đệ. Giáo trình Nền tảng Công nghệ thông tin. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2016.

Một số công trình, bài báo nghiên cứu khoa học gần đây (từ 2018-2023)

Năm 2023

1. Tran, A. C., Trinh, T., & Nguyen, H. T. (2023). An ImageBased Rice Weighing Estimation Approach on Clock Type Weighing Scale Using Deep Learning and Geometric Transformations. Adv. Technol. Innov., 0. https://doi.org/10.46604/aiti.2023.10926

2. Chuong, D., Cuong, H., Long, H., & Hung, D. (2023). An Efficient Method to Compute the Rate Matrix for MultiServer Retrial Queues with Cloud Computing Systems. International Journal of Computer Networks & Communications, 15, 73–86. https://doi.org/10.5121/ijcnc.2023.15105.

3. Tran, A. C., Lam, L. P., & Nguyen, H. T. (2023). Medical Records Sharing System Based on Blockchain: A Case Study in Vietnam. In Information Systems for Intelligent Systems: Proceedings of ISBM 2022 (pp. 179–188). Springer.

Năm 2022

1. Tran, A. C., Anh, C., Tran, N. C., & Nguyen, H. T. (2022). An Approach for Counting Breeding Eels Using Mathematical Morphology Operations and Boundary Detection. Applied Computer Systems, 27(2), 110–118.

2. Tran, A. C., Ho, L. T., & Nguyen, H. T. (2022). Information Extraction from Invoices by using a Graph Convolutional Neural Network: A Case Study of Vietnamese Stores. IEIE Transactions on Smart Processing & Computing, 11(5), 316–323.

3. Lam, K. N., & Kalita, J. (2022). Constructing vietnamese wordnet: A case study. Computación Y Sistemas, 26(3), 1313–1322.

4. Nguyen, D. T., Nguyen, T. H., & Ngoc, T. (2022). Analyzing the factors affecting the high school dropout in Ca Mau. CTUJS, 14(1), 1122. https://doi.org/10.22144/ctu.jen.2022.002.

5. Thái, M. T., Phạm, H. H., & Trần, T. N. (2022). HỆ THỐNG PHÁT HIỆN XÂM NHẬP HAI TẦNG CHO CÁC MẠNG IOT SỬ DỤNG MÁY HỌC. Tạp Chí Khoa Học Trường Đại Học Cần Thơ, 58(2), 43–50.

6. Chuong, D., Hoàng, Đ., Cương, H., Trinh, N., & Sơn, N. (2022). MÔ HÌNH HÀNG ĐỢI RETRIAL TRONG HỆ THỐNG TRUNG TÂM CUỘC GỌI VỚI YẾU TỐ CÂN BẰNG TRỘN CUỘC GỌI. Hue University Journal of Science: Techniques and Technology, 131. https://doi.org/10.26459/hueunijtt.v131i2A.6617.

7. Lam, K. N., Do, T. T., Pham, N. T., & Kalita, J. (2022). Vietnamese Text Summarization Based on Neural Network Models. In Artificial Intelligence in Data and Big Data Processing: Proceedings of ICABDE 2021 (pp. 85–96). Springer.

8. Lam, K. N., Mai, V. P., Dang, G. Q., Ngo, Q. H., Huynh, N. Q., Lieu, M. P., & Kalita, J. (2022). A Drowsiness Detection System Based on Eye Landmarks Using IoT. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 9th International Conference, FDSE 2022, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 23–25, 2022, Proceedings, 714–722.

9. Lam, K. N., Nguyen, M. T., Nguyen, K. D., Nguyen, N. H., Nguyen, K. T., & Andrew, W. (2022). SWVieFood: A Dataset for Recognizing Foods in Southwest Vietnam Based on Deep Learning. 2022 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF), 488–493.

10. Lam, K. N., Nguyen, T. N., & Jugal, K. (2022). Vietnamese Text Summarization based on Elementary Discourse Units. Proceedings of the 6h International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR 2022).

11. Lam, K. N., Tran, V. L., & Kalita, J. (2022). Text Classification Models and Topic Models: An Overall Picture and a Case Study in Vietnamese. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 9th International Conference, FDSE 2022, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 23–25, 2022, Proceedings, 377–392.

12. Luong, H. H., Tran, T. T., Nguyen, V., Le, A. D., Thanh, T., Nguyen, K. D., Tran, N. C., & Nguyen, H. T. (2022). Feature Selection Using Correlation Matrix on Metagenomic Data with Pearson Enhancing Inflammatory Bowel Disease Prediction. International Conference on Artificial Intelligence for Smart Community: AISC 2020, 17–18 December, Universiti Teknologi Petronas, Malaysia, 1073–1084.

13. Pham, D., Tran, B., Nguyen, S., & Alahakoon, D. (2022). Fairness Aware Swarmbased Machine Learning for Data Streams. AI 2022: Advances in Artificial Intelligence: 35th Australasian Joint Conference, AI 2022, Perth, WA, Australia, December 5–8, 2022, Proceedings, 205–219.

14. Tran, A. C., Ngo, T. H., & Nguyen, H. T. (2022). Social Distancing Violation Detection in Video Using ChessBoard and Bird’seye Perspective. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 9th International Conference, FDSE 2022, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 23–25, 2022, Proceedings, 462–476.

15. Tran, A. C., Son, L. P., Lam, D. T., Tran, N. C., & Nguyen, H. T. (2022). Human Voice Recognition for Subtitle Generators on Khmer and Vietnamese Newsletter Videos. 2022 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF), 124–129.

16. Tran, A. C., Thanh, V. V., Tran, N. C., & Nguyen, H. T. (2023). An Implementation and Evaluation of Layer 2 for Ethereum with zkRollup. Computational Data and Social Networks: 11th International Conference, CSoNet 2022, Virtual Event, December 5–7, 2022, Proceedings, 107–115.

17. Hoang, V. T., Minh, K. T., Hieu, N. D., & Hoang, V. N. (2022). Monitoring Employees Entering and Leaving the Office with Deep Learning Algorithms. In Artificial Intelligence in Data and Big Data Processing: Proceedings of ICABDE 2021 (pp. 641–658). Springer.

Năm 2021

1. Do, T., Pham, T., Nguyen, H., & Pham, N. (2021). Visual Classification of Intangible Cultural Heritage Images in the Mekong Delta. Data Analytics for Cultural Heritage: Current Trends and Concepts, 71–89.

2. Diep Phuoc, B., & Tran, A. C. (2021). A SemiAutomatic Approach to Ontology Construction for Vietnamese High School Physics Subject. International Journal of Computer Applications, 183, 38–43. https://doi.org/10.5120/ijca2021921721.

3. Chuong, D. T., Cuong, H. L., Duc, P. T., & Hung, D. D. (2021). Performance Analysis in Cellular Networks Considering the QoS by Retrial Queueing Model with the Fractional Guard Channels Policies. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) Vol, 13.

4. Tran, T. K., Dinh, H., Nguyen, H., Le, D., Nguyen, D., Tran, A. C., Nguyen Hoang, V., Thu, T., Hung, D., & Tieu, S. (2021). The impact of the COVID19 pandemic on college students: An online survey. Sustainability, 13(19), 10762.

5. Thái, M. T., & Huỳnh, T. V. (2021). MỘT NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH VỀ ĐẾM ĐÁM ĐÔNG DÀY ĐẶC: ƯỚC LƯỢNG SỐ LƯỢNG CUA GIỐNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP. Một Số Vấn đề Chọn Lọc Của Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông Thái Nguyên, 276–281.

6. Tran, A. C., Huy, H. G., & Kieng, V. (2021). A model for car registration system based on blockchain technology. 2021 15th International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP), 210–214.

7. Tran, A. C., Kieng, V., Mai, D. X., & Long, V. (2021). A Consortium BlockchainBased Platform for Academic Certificate Verification. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 8th International Conference, FDSE 2021, Virtual Event, November 24–26, 2021, Proceedings 8, 346–360.

8. Tran, A. C., Nguyen, H. T., Long, V., & Duong Trung, N. (2021). Pesticide Label Detection Using Bounding PredictionBased Deep Convolutional Networks. Future Data and Security Engineering: 8th International Conference, FDSE 2021, Virtual Event, November 24–26, 2021, Proceedings 8, 195–210.

9. Dinh Thanh, N., Thanh Hai, N., & Thi Ngoc Diem, P. (2021). Forecasting and Analyzing the Risk of Dropping Out of High School Students in Ca Mau Province. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 8th International Conference, FDSE 2021, Virtual Event, November 24–26, 2021, Proceedings 8, 224–237.

10. Khang Nhut, LAM, Nguyen, K. T., Nguy, L. H., & Kalita, J. (2021). Facial Expression Recognition and Image Description Generation in Vietnamese. Fuzzy Systems and Data Mining VII: Proceedings of FSDM 2021, 340, 63.

11. Lam, K. N., Huynh, N. H., Ngoc, Nguyen Bao, Huynh, T., Thao, N. T., Hao, P. H., Kiet, Vo Van, Huynh, B. X., & Kalita, J. (2021). Using artificial intelligence and IoT for constructing a smart trash bin. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 8th International Conference, FDSE 2021, Virtual Event, November 24–26, 2021, Proceedings 8, 427–435.

 Năm 2020

 1. Pham, D., Tran, B., Nguyen, S., & Alahakoon, D. (2020). SwarmBased Machine Learning Algorithm for Building Interpretable Classifiers. IEEE Access, 8, 228136–228150.

 2. Vinh, G., Trần, M. T., Lê, Văn Quan, Nguyễn, Văn Hùng, & Nguyễn, Tấn Phú. (2020). Hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính. Một Số Vấn đề Chọn Lọc Của Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông (Smart City), 120–124.

 3. Pham, T. P., Tran Nguyen, M. T., Tran, M. T., & Do, T. N. (2020). Combining Support Vector Machines for Classifying Fingerprint Images. Future Data and Security Engineering: 7th International Conference, FDSE 2020, Quy Nhon, Vietnam, November 25–27, 2020, Proceedings 7, 399–410.

 4. Tran, A. C., & Fukuzawa, M. (2020). OntologyBased Shrimp and Fish Diseases Diagnosis. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 7th International Conference, FDSE 2020, Quy Nhon, Vietnam, November 25–27, 2020, Proceedings 7, 151–165.

 5. Tran, A. C., Thoa, P. K., Tran, N. C., & Duong Trung, N. (2020). Realtime recognition of medicinal plant leaves using boundingbox based models. 2020 International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP), 34–41.

 6. Tran, A. C., Tran, N. C., & Duong Trung, N. (2020). Recognition and quantity estimation of pastry images using pretraining deep convolutional networks. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 7th International Conference, FDSE 2020, Quy Nhon, Vietnam, November 25–27, 2020, Proceedings 7, 200–214.

 7. Huynh, H. X., Tran, T. M., Nguyen, K. M., Nguyen, K. D., Luong, H. H., Tran, N. C., Thuy, L., Truc, P., & Niculescu, S. (2020). Discovered changes in rice occupation with satellite images based on random forest approach. Proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning and Soft Computing, 86–97.

 8. Lam, K. N., Le, N. N., & Kalita, J. (2020). Building a Chatbot on a Closed Domain using RASA. Proceedings of the 4th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, 144–148.

 9. Lam, K. N., Truong, L. T., & Kalita, J. (2020). Using topic models to label documents for classification. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 7th International Conference, FDSE 2020, Quy Nhon, Vietnam, November 25–27, 2020, Proceedings 7, 443–451.

 10. Thanh Hai, N., Tran, T. B., Tran, A. C., & Thai Nghe, N. (2020). Feature Selection Using Local Interpretable ModelAgnostic Explanations on Metagenomic Data. Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications: 7th International Conference, FDSE 2020, Quy Nhon, Vietnam, November 25–27, 2020, Proceedings 7, 340–357.

 11. Do, T. N., Pham, T. P., & Tran Nguyen, M. T. (2020). Finetuning deep network models for classifying fingerprint images. 2020 12th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 79–84.

12. Do, T., Pham, T., Pham, N., Nguyen, H., Tabia, K., & Benferhat, S. (2020). Stacking of SVMs for classifying intangible cultural heritage images. Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering: Proceedings of the 6th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, ICCSAMA 2019 6, 186–196.

 Năm 2019

 1. Tran, N. C., Tran, A. C., Long, V., & Huynh, H. X. (2019). Counting Brown Planthoppers in LightTrap Images Using Morphological Operations. EAI Endorsed Transactions on Contextaware Systems and Applications, 6(17), e2–e2.

 2. Thai, M., Lin, Y., Lai, Y., & Chien, H. (2019). Workload and capacity optimization for cloudedge computing systems with vertical and horizontal offloading. IEEE Transactions on Network and Service Management, 17(1), 227–238.

 3. Do, T. N., Nguyen, H., & Pham, T. (2019). BAG-SVM SGD FOR DEALING WITH LARGESCALE MULTICLASS DATASETS. https://doi.org/10.15625/vap.2019.0006.

 4. Nguyen, T., Anh, H., & Phi, P. (2019). KẾT HỢP KỸ THUẬT GOM NHÓM VÀ PHẢN HỒI TƯƠNG ĐỒNG TRONG TÌM KIẾM ẢNH. https://doi.org/10.15625/vap.2019.00029.

 5. Tran, A. C., Dien, D. L., Huynh, H. X., Long, V., & Tran, N. C. (2019). A model for realtime traffic signs recognition based on the yolo algorithm–a case study using vietnamese traffic signs. Future Data and Security Engineering: 6th International Conference, FDSE 2019, Nha Trang City, Vietnam, November 27–29, 2019, Proceedings 6, 104–116.

 6. Tran, A. C., Xuan, T., Toi, V., & Lam, B. (2019). Building a product origins tracking system based on blockchain and PoA consensus protocol. 2019 International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP), 27–33.

 7. Lam, K. N., Phan, C. K., & Tran, B. N. (2019). Thực nghiệm tóm tắt rút trích van bản tiếng Việt (Experiments with Vietnamese Extractive Summarizers). Proceedings of the 12th National Conference on Fundamental and Applied Information Technology Research (FAIR’12).

 8. Lam, K. N., To, T. H., Tran, T. T., & Kalita, J. (2019). Improving Vietnamese WordNet using word embedding. Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, 110–114.

 9. Bui, B., Mvondo, D., Teabe, B., Jiokeng, K., Wapet, L., Tchana, A., Thomas, G., Hagimont, D., Muller, G., & DePalma, N. (2019). When extended paravirtualization (XPV) meets NUMA. Proceedings of the Fourteenth EuroSys Conference 2019, 1–15.

10. Dinh Ngoc, Tu, Bui, B., Bitchebe, S., Tchana, A., Schiavoni, V., Felber, P., & Hagimont, D. (2019). Everything you should know about Intel SGX performance on virtualized systems. Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems, 3(1), 1–21.

 Năm 2018

 1. Thai, M., Lin, Y., & Lai, Y. (2018). Joint server and network optimization toward load‐balanced service chaining. International Journal of Communication Systems, 31(10), e3556.

 2. Thai, M., Lin, Y., Lin, P., & Lai, Y. (2018). Towards loadbalanced service chaining by Hashbased Traffic Steering on Softswitches. Journal of Network and Computer Applications, 109, 1–10.

 3. Chuong, D., & Cuong, H. (2018). Mô hình hàng đợi retrial trong mạng WLAN với cơ chế kênh bảo vệ phân đoạn FGC. Tạp Chí Khoa Học và Kỹ Thuật (Journal of Science & Technolory) (18590209), 11, 34–48.

4. Anh, H., Phi, P., & Do, T. (2018). ĐÓNG GÓP CỦA ĐẶC TRƯNG VĂN BẢN TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP ẢNH. https://doi.org/10.15625/vap.2018.00022.

Nhân sự Khoa CNTT