University of Information Technology

Neural architecture search (NAS) involves automatically searching for promising deep neural network structures in certain architecture spaces. Depending on the number of criteria being concerned, NAS can be formulated as single-objective optimization problems (SONAS) or multi-objective optimization problems (MONAS). Evolutionary algorithms (EAs) are common approaches for NAS due to their effectiveness in solving challenging combinatorial problems. Recent studies, however, have analyzed SONAS landscapes and indicated that while NAS problems are multi-modal but local search algorithms with simple perturbation operators can escape local optima to reach global optima without much difficulty. Such investigations for MONAS remain under-explored. In this paper, we employ local optimal networks (LONs) for visually structuring the MONAS landscape with a simple local search procedure. Via detailed analyses, we then design LOMONAS, a dedicated Pareto local search algorithm for MONAS. The experimental results on four NAS benchmarks (MacroNAS, NAS-Bench-101, NAS-Bench-201, and NAS-Bench-ASR) exhibit the superior performance of LOMONAS compared to two widely-used multi-objective EAs (MOEAs), NSGA-II and MOEA/D. The findings indicate that Pareto local search algorithms are competitive with MOEAs in solving MONAS problems.

Bài báo này tập trung nghiên cứu và thiết kế một sản phẩm Robot cẳng tay sử dụng các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực tin học y sinh với mục đích là hỗ trợ người sử dụng điều khiển các Robot trong các môi trường khó khăn, khắc nghiệt. Thiết kế sản phẩm của nghiên cứu này kế thừa và phát huy được các ưu điểm của các sản phẩm đã được thương mại hóa trên thị trường như truyền tin qua các khớp thần kinh sử dụng tín hiệu điện cơ, sử dụng công nghệ truyền thông hiện đại. Ưu điểm của sản phẩm là giá thành rẻ, dễ sử dụng và áp dụng cho nhiều đối tượng trên thực tế. Hơn nữa, sản phẩm có thể được sử dụng làm công cụ thực hành cho sinh viên các ngành tin học y sinh tại các trường đại học, trung tâm nghiên cứu nơi mà đang còn thiếu thốn trang thiết bị liên quan đến lĩnh vực này có thêm công cụ nghiên cứu, thực nghiệm chuyên sâu, nâng cao kiến thức và khả năng áp dụng lý thuyết vào thực tế được hiệu quả hơn. Kết quả nghiên cứu, thiết kế và triển khai cho thấy sản phẩm thực tế có độ chắc chắn cao, dễ lắp đặt, vận hành, bảo dưỡng và bảo trì.

Real-world continuous control problems often require optimizing for multiple conflicting objectives. Various works in multi-objective reinforcement learning have been conducted to tackle such issues and obtained impressive performance. At the same time, evolutionary algorithms (EAs), which are extensively used in multi-objective optimization, have recently been demonstrated their competitiveness to RL algorithms, including multi-objective control for environments with discrete action spaces. However, using EAs for multi-objective continuous robot control is still an under-explored topic. For the single-objective setting, the Proximal Distilled Evolutionary Reinforcement Learning (PDERL) framework succeeds in combining the robustness of EA and the efficiency of RL methods. In this work, we bring the strengths of PDERL to the multiobjective realm to create the novel multi-objective PDERL framework called MOPDERL that consists of a warm-up stage and an evolution stage. In particular, MOPDERL collaboratively optimizes policies for each separate objective in the warm-up stage, and then exchanges that knowledge for further policy improvement during the multi-objective evolution stage. We benchmark MOPDERL on six MuJoCo robot locomotion environments, which have been modified for the multi-objective context. The results show that MOPDERL produces better-quality Pareto fronts and higher metric scores than the state-of-the-art PGMORL algorithm across five out of six environments.

Bài báo trình bày quá trình thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo đặc trưng màu sắc của sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh có độ chính xác cao. Hệ thống có thể nhận diện được tối đa 58 màu sắc khác nhau với nhiều ưu điểm hơn so với các hệ thống phân loại sử dụng cảm biến số lượng màu sắc còn nhiều hạn chế trên thực tế. Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng công cụ xử lý ảnh trên nền LabView để phân loại các sản phẩm ra từng loại khác nhau và tích hợp thêm chức năng giám sát và điều khiển từ xa mang lại hiệu quả kinh tế cao cho hệ thống. Trong phạm vi bài báo, nhóm tác giả ứng dụng thuật toán nhận diện màu sắc ảnh thu được từ camera, sau đó thực hiện xử lý trên 3 loại màu phổ biến là màu đỏ, vàng, xanh. Kết quả thực nghiệm được tiến hành trong bốn trường hợp cụ thể. Số liệu cho thấy, hệ thống hoạt động ổn định, độ chính xác cao: với sản phẩm màu đỏ độ chính xác 100%; sản phẩm màu vàng có độ chính xác 98% và sản phẩm màu xanh có độ chính xác 96%.

In recent years, Vietnamese fruit production has marked significant progress in terms of scale and product structure. Viet Nam enjoys suitable climates for tropic, subtropical fruits, and some temperate fruits. Thanks to the diversified ecology, implementing an automatic classification system has received a significant concern. In this paper, we address the problem of Vietnamese fruit classification. However, the first requirement to explore this problem is the qualified dataset. To this end, we first introduced the UIT-VinaFruit20 dataset, a novel Vietnamese fruit image dataset that includes 63,541 images from 20 types of fruits from three regions of Viet Nam. The diversity in different fruits in distinct areas poses many new challenges. In addition, we further leverage the feature extraction from hand-crafted and deep learning features along with the SVM classification model to effectively classify Vietnamese fruits. The extensive experiments conducted on the UIT-VinaFruit20dataset provide a comprehensive evaluation and insightful analysis. An encouraging empirical success was obtained as the EfficientNetB0 feature achieved the best results of 85.465 % and 86.919 % in terms of Accuracy and Macro F1-score, respectively

Robot di động tự hành là một tác nhân có khả năng điều hướng và di chuyển một cách thông minh thông qua các cảm biến và bộ điều khiển truyền động. Robot di động tự hành đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong các lĩnh vực bao gồm kinh doanh, khoa học, giao thông vận tải, quốc phòng an ninh và các lĩnh vực xã hội khác. Nghiên cứu này tập trung nghiên cứu, đánh giá về các kỹ thuật điều khiển khác nhau. Bài báo đã phân loại rất rõ các kỹ thuật điều hướng cho Robot di động như thuật toán xác định, thuật toán không xác định, thuật toán tiến hóa, thuật toán di truyền, điều khiển thích nghi bền vững v.v, áp dụng để điều hướng robot di động và tránh chướng ngại vật trong các môi trường khác nhau. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là tổng hợp, phân tích và đánh giá thông tin để rút ra được những kết luận và nhận xét hữu ích. Nghiên cứu giúp định hướng cho các nhà nghiên cứu mới bắt đầu trong lĩnh vực điều hướng robot, giúp họ có một cái nhìn tổng quan về điều hướng cho robot di động tự hành. Các nhận xét và đánh giá rút ra từ nghiên cứu là tiền đề để cải tiến các thuật toán đã có, phát triển các thuật toán tối ưu hơn nữa cho việc điều hướng và tránh chướng ngại vật của robot di động tự hành.

Trong bài báo này, chúng tôi tập trung nghiên cứu xây dựng một hệ thống có khả năng điều khiển và giám sát các thông số quan trọng liên quan tới quá trình ấp trứng gia cầm như nhiệt độ, độ ẩm, khâu đảo trứng, ánh sáng, thông gió và làm mát trứng. Thiết kế sản phẩm của nghiên cứu này kế thừa và phát huy được các ưu điểm của các sản phẩm đã được thương mại hóa trên thị trường như ứng dụng công nghệ mạng kết nối vạn vật để xây dựng hệ thống cho kết quả chính xác, thời gian nhanh chóng, độ tin cậy cao, giá thành hợp lý. Các chức năng của hệ thống khi xây dựng xong sẽ đáp ứng được các yêu cầu theo thời gian thực như: dữ liệu thực tế từ lồng ấp có thể theo dõi trực tiếp hoặc từ xa thông qua ứng dụng Web hoặc SmartPhone. Thông qua đó, người sử dụng có thể điều chỉnh các thông số trên hệ thống để quá trình ấp trứng đạt được tỉ lệ thành công cao nhất. Kết quả thực nghiệm đánh giá cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, đáp ứng được các yêu cầu đề ra theo nghiên cứu thiết kế. Sản phẩm thực tế có độ chắc chắn cao, dễ lắp đặt, vận hành, bảo dưỡng và bảo trì khi sử dụng.

Khi nghiên cứu giải quyết các bài toán thực tế trong các môi trường liên tục, thông qua phương pháp mô hình hóa thì đại đa số các bài toán đều đưa đến mô hình được mô tả bởi các phương trình vi phân đạo hàm riêng tức là các mô hình có chứa toán tử vi phân. Một lớp rất nhỏ các bài toán ứng với mô hình và điều kiện biên đơn giản, ta có thể thu được lời giải trực tiếp của bài toán thông qua các phương pháp giải tích, còn đại đa số các bài toán phức tạp đều thông qua các phương pháp rời rạc hóa các toán tử vi phân để chuyển về các hệ phương trình sai phân. Khi đó nghiệm xấp xỉ sẽ thu được thông qua việc giải các hệ phương trình sai phân dựa trên công cụ của máy tính điện tử. Với yêu cầu cần thu được lời giải với độ chính xác cao thì vấn đề nghiên cứu các phương pháp rời rạc hóa các toán tử vi phân với độ chính xác cao là một hướng nghiên cứu được các nhà toán học đặc biệt quan tâm. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán rời rạc hóa đạo hàm các cấp với độ chính xác bậc cao. Các kết quả lý thuyết và tính toán thực nghiệm đã khẳng định độ chính xác của thuật toán.

Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu thái độ của sinh viên không chuyên đối với việc học tiếng Anh tập trung vào ba yếu tố của thái độ (nhận thức, cảm xúc và hành vi), và đối với việc giảng dạy tiếng Anh. Tổng số 207 sinh viên năm thứ hai tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên đang theo học học phần Anh văn 3 tham gia trả lời khảo sát trực tuyến thông qua Google Form. Bảng câu hỏi điều tra được thiết kế dựa trên nghiên cứu của Hohental (2003) và Ahmed (2015) bao gồm 15 nhận định với 5 mức lựa chọn theo thang Likert được sử dụng làm công cụ thu thập dữ liệu. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng trong ba yếu tố của thái độ, sinh viên thể hiện nhận thức tích cực về việc học tiếng Anh, nhưng cảm xúc và hành vi của họ đối với việc học biểu hiện khá tiêu cực. Ngoài ra, thái độ của sinh viên với việc dạy học tiếng Anh hiện tại khá đa dạng. Nghiên cứu cũng đưa ra một số gợi ý về giảng dạy tiếng Anh cho đối tượng sinh viên không chuyên. Nghiên cứu này không những là một nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho các giáo viên tiếng Anh quan tâm đến việc nghiên cứu các yếu tố cá nhân của người học, đặc biệt là thái độ mà còn hữu ích cho các cơ sở đào tạo có bối cảnh tương tự trong việc rà soát các mục tiêu giáo dục.

Cuộc cách mạng 4.0 đang tác động tích cực và tạo động lực phát triển cho nhiều lĩnh vực của xã hội, trong đó có ngành du lịch. Với việc ứng dụng và kết hợp nhiều công nghệ như GPS, GIS và công nghệ thông tin đã mở ra cho ngành du lịch một không gian và hình thành phương thức du lịch mới cho du khách, cũng như góp phần nâng cao được chất lượng thông qua việc phát triển hệ thống du lịch thông minh. Hệ thống này không chỉ đem lại lợi ích cho du khách mà còn mang lại hiệu quả cho công tác quản lý nhà nước, doanh nghiệp, cũng như lan tỏa nhanh chóng những giá trị văn hóa, bản sắc dân tộc, lịch sử tới cộng đồng. Bởi vậy, không chỉ nhà khoa học mà cả nhà quản lý, tập đoàn trong nước và quốc tế đang rất quan tâm, đầu tư nghiên cứu và phát triển hệ thông du lịch thông minh. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày việc thiết kế và xây dựng hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng với nhiều tính năng như tìm kiếm theo không gian và bán kính, tự động thông báo khi có khuyến mãi mới, gợi ý điểm thăm quan, lập lộ trình, hướng dẫn du khách theo ngữ cảnh qua điện thoại thông minh. Kết quả đánh giá thực nghiệm cho thấy hệ thống du lịch thông minh của chúng tôi hoạt động ổn định, có nhiều tính năng hữu ích hơn so với những hệ thống du lịch thông minh hiện nay.

Trong việc giảng dạy tiếng Anh như một ngoại ngữ, việc đánh giá giáo trình là một công việc liên tục không thể thiếu để đảm bảo chất lượng đào tạo. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đánh giá giáo trình “Life Elementary” được sử dụng làm tài liệu học tập chính thức cho sinh viên tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên. Mục đích của nghiên cứu là nhằm nâng cao hiệu quả của việc sử dụng giáo trình và qua đó đáp ứng được các yêu cầu về trình độ tiếng Anh đối với sinh viên đến từ cá nhân, tổ chức liên quan. 14 giáo viên tiếng Anh từ Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông đã tham gia trả lời khảo sát. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mặc dù có một số điểm yếu như hoạt động viết còn nhàm chán, hoạt động thực hành phát âm còn ít và một số nội dung văn hóa còn chưa phù hợp nhưng về cơ bản giáo trình đáp ứng và phù hợp với mục tiêu đào tạo, thực tiễn dạy – học tại trường. Nghiên cứu cũng đưa ra các gợi ý sư phạm cho việc hiệu chỉnh và sử dụng giáo trình hiệu quả hơn. Nghiên cứu này là một nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho các giáo viên tiếng Anh quan tâm đến việc đánh giá giáo trình nói riêng và các đơn vị đào tạo có đặc điểm dạy – học tương tự nhà trường.

Trong hệ thống du lịch thông minh, lập lộ trình tự động là một trong những chức năng phức tạp nhưng rất quan trọng và cần thiết cho du khách trước và trong hành trình thăm quan của mình. Chức năng này không chỉ yêu cầu tạo ra phương án lộ trình phù hợp với điều kiện của du khách một cách nhanh chóng, mà còn phải tối ưu về thời gian thăm quan và hiệu quả kinh tế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán lập lộ trình tự động mới dựa trên ý tưởng của bài toán lập lịch TSP (Traveling Salesman Problem) và bổ sung tham số về thời gian du lịch hợp lý, được gọi là TPA (Travel Planning Algorithm). Thuật toán TPA được cài đặt trong hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng của tỉnh Thái Nguyên. Dựa vào điểm du lịch được gợi ý trong quá trình lựa chọn điểm thăm quan của du khách, thuật toán TPA hoạt động ổn định và lập được lộ trình du lịch tốt hơn so với chức năng lập lộ trình trong hệ thống du lịch thông minh của TripHunter và Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam (VNPT).

Các mô hình đối tượng bậc cao không ổn định gây khó khăn trong việc phân tích và thiết kế hệ thống điện do kích thước lớn và phức tạp của chúng. Một giải pháp để đơn giản hóa các mô hình này là giảm bậc của chúng bằng cách loại bỏ động lực bậc cao. Thuật toán cắt ngắn cân bằng H-Infinity (HBT) là một công cụ hữu ích để giải quyết các thách thức này. Thuật toán HBT giảm bậc các mô hình đối tượng bậc cao trong khi vẫn giữ lại các động lực chính của hệ thống gốc bằng cách cân bằng năng lượng trên tất cả các chế độ. Sử dụng thuật toán HBT có thể đơn giản hóa quá trình phân tích và thiết kế và cải thiện hiệu suất tính toán, dẫn đến kết quả chính xác hơn và thiết kế hiệu quả hơn. Để chứng minh tính hiệu quả của phương pháp HBT, trong bài báo này, thuật toán được áp dụng vào mô hình của một hệ thống điện không ổn định với bậc là 66 và giảm xuống các bậc 8 và 15. Kết quả mô phỏng bằng Matlab cho thấy rằng phương pháp HBT đã thành công trong việc giảm bậc của hệ thống và cải thiện thời gian mô phỏng. Hệ thống giảm bậc 8 hoặc 15 có thể được sử dụng thay cho hệ thống gốc trong các ứng dụng trong miền thời gian hoặc tần số trong quá trình phân tích, thiết kế, mô phỏng hoặc triển khai các mạng điện.

Nghiên cứu này được tiến hành nhằm tìm hiểu những khó khăn của nghe hiểu mà sinh viên bác sĩ Y khoa năm thứ nhất trường Đại học Y Dược - Đại học Thái Nguyên gặp phải khi học tiếng Anh1 và tiếng Anh 2, từ đó đề xuất một số giải pháp để cải thiện kỹ năng nghe hiểu cho sinh viên. Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để thu thập dữ liệu qua bảng câu hỏi điều tra và phỏng vấn. Kết quả từ khảo sát chỉ ra rằng, những khó khăn chủ yếu mà sinh viên gặp phải khi học kỹ năng nghe liên quan đến hai yếu tố chính: từ người nói, và từ người nghe. Cụ thể, những khó khăn của sinh viên khi nghe gồm có ngữ điệu của câu, trọng âm của từ, tốc độ, âm cuối, các hình thức nuốt âm và nối âm, thiếu từ vựng chuyên ngành, thiếu kiến thức cơ bản và chuyên ngành y. Nghiên cứu đã đề xuất các giải pháp thích hợp để việc học kỹ năng nghe của sinh viên tích cực và hiệu quả hơn trong lớp học.

Bài báo tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong phát sinh mã nguồn phần mềm, với trọng tâm là các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, CodeBERT, Codex và AlphaCode. Các mô hình này hỗ trợ lập trình viên tự động hóa nhiều tác vụ như sinh mã từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên, phát hiện lỗi, tối ưu mã và cải thiện bảo trì phần mềm. Nghiên cứu áp dụng phương pháp PRISMA để phân tích tài liệu từ Web of Science giai đoạn 2021-2025, tập trung vào xu hướng và chủ đề quan trọng trong kỹ thuật phần mềm. Kết quả cho thấy sự gia tăng mạnh mẽ số lượng nghiên cứu vào năm 2024, đặc biệt từ các nguồn Elsevier và IEEE. Dù trí tuệ nhân tạo tạo sinh mang lại nhiều lợi ích, bài báo cũng đề cập đến các thách thức như độ chính xác của mã sinh, lỗi ảo giác, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào phát triển phần mềm đòi hỏi phương pháp tiếp cận phù hợp để khai thác tối đa tiềm năng công nghệ. Bài báo kết luận rằng nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong kỹ thuật phần mềm vẫn còn nhiều khoảng trống, mở ra cơ hội phát triển trong tương lai.

COVID-19 gây ra dịch viêm đường hô hấp cấp, có hơn 90 triệu ca lây nhiễm và hơn 2 triệu người chết trên toàn thế giới. Bệnh lây qua đường hô hấp, mỗi ngày có hơn 300 ngàn ca nhiễm mới. Trong nghiên cứu này, chúng tôi khảo sát các đặc trưng học sâu trên ảnh X-Quang phổi và sử dụng các phương pháp máy học truyền thống bao gồm k-Nearest-Neighbours (k-NN), Support Vector Machines (SVM), Logistic `Regression cho bài toán phân loại ảnh X-Quang vào 3 lớp covid-19, pneumonia, normal. Kết quả đánh giá trên bộ dữ liệu gồm 3423 ảnh X-quang phổi được tổng hợp từ 4 bộ dữ liệu COVID-19 Radiography Database, Covid-19 Image Dataset, COVID-19 PatientsLungs X Ray Images 10000, COVID19 High quality images công bố năm 2020, các kết quả thực nghiệm, phân tích đánh giá được chỉ ra chi tiết là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo.

Trong các nghiên cứu trước đây, tác giả đã tìm hiểu, xây dựng mô hình toán học của hệ thống robot khớp mềm với hai bậc tự do và thiết kế bộ điều khiển chế độ trượt để so sánh với bộ điều khiển tuyến tính cơ bản. Mục đích điều khiển để tìm ra điểm làm việc tối ưu hơn bộ điều khiển trượt truyền thống và xử lý được các yếu tố bất định đến từ mô hình cũng được xem xét. Trong bài báo này tác giả đề xuất bộ điều khiển được thiết kế để điều khiển bám quỹ đạo cho Robot. Bộ điều khiển này được thiết kế dựa trên nền tảng của bộ điều khiển trượt SMC kết hợp với ổn định Lyapunov và phương pháp đạo hàm cấp phân số. Kết quả mô phỏng trên Matlab một lần nữa khẳng định sự thành công của phương pháp này với hiệu suất của bộ điều khiển chế độ trượt bậc phân số cho thời gian quá độ là rất ngắn và ổn định với tất cả đạo hàm bậc phân số khi hệ thống xuất hiện yếu tố nhiễu và bất định.

Trong bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu suất hoạt động của quá trình phân phối tuyến sử dụng giao thức OSPF (Open Shortest Path First) đa vùng trên nền hạ tầng mạng IPv4 so với trên IPv6. Nghiên cứu được thực hiện thông qua thí nghiệm mô phỏng với dữ liệu đầu vào cụ thể như sử dụng mẫu sơ đồ mạng giống nhau, số lượng node mạng bằng nhau và cách triển khai giao thức OSPF đa vùng tương tự trên cả hai hạ tầng mạng để tìm được định lượng thông tin kết quả đầu ra. Kết quả của nghiên cứu cho thấy hiệu suất quá trình phân phối tuyến trong môi trường chạy OSPF đa vùng trên IPv6 tối ưu hơn trên IPv4 như: Độ trễ của các gói tin IPv4 luôn cao hơn IPv6 từ 1,2 đến 1,6 lần. Trong trường hợp có một đoạn mạng bị mất kết nối thì cả IPv4 và IPv6 đều mất từ 7 đến 9 gói tin, tỉ lệ mất gói tương đương nhau hoặc đôi khi tỉ lệ mất gói của IPv6 nhỉnh hơn IPv4 một chút. Độ tin cậy của cả IPv4 và IPv6 đều như nhau là 100%, có nghĩa là không có lỗi đầu vào cũng như lỗi đầu ra. Thời gian truyền dữ liệu trên IPv6 nhanh hơn IPv4 gấp gần 28 đến gần 34 lần.

Nghiên cứu này tìm hiểu tác động của khóa học giao tiếp liên văn hóa đối với sự phát triển năng lực giao tiếp liên văn hóa của sinh viên, một năng lực quan trọng với người học ngôn ngữ trong thế giới toàn cầu hóa. Sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp khảo sát với phỏng vấn sinh viên, nghiên cứu này tìm hiểu sự thay đổi về kiến thức, kỹ năng và thái độ liên văn hóa của sinh viên trước và sau khóa học và mức độ đóng góp của khóa học vào sự phát triển năng lực giao tiếp liên văn hóa của sinh viên. 122 sinh viên chuyên ngành tiếng Anh đã tham gia cuộc khảo sát trực tuyến và 10 sinh viên tình nguyện tham gia các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc. Bộ câu hỏi điều tra của tác giá Huang (2021) được sử dụng làm công cụ chính để thu thập dữ liệu. Kết quả chỉ ra rằng mặc dù khóa học giúp cải thiện tất cả các thành phần của năng lực giao tiếp liên văn hóa nhưng có hiệu quả rõ nét nhất về mặt kiến thức so với các thành tố khác, và kỹ năng là thành phần ít được cải thiện nhất. Nghiên cứu đưa ra một số đề xuất cho việc sửa đổi nội dung khóa học và thiết kế chương trình giảng dạy.

Hiện nay, các mô hình tự động được ra đời để khắc phục tất cả những rủi ro không đáng có của những mô hình truyền thống và trong chuỗi cung ứng, tự động hóa kho hàng ra đời đã đem lại hiệu quả rất lớn trong công tác quản lý kho. Bài báo này tiếp cận phương pháp tránh vật cản cho robot tự hành AMR ứng dụng trong tự động hóa nhà kho (warehous automation) được đề xuất dựa trên tính toán xác suất va chạm có thể xảy ra giữa robot và các đối tượng khi robot di chuyển trong quỹ đạo cho trước cũng như quỹ đạo điều chỉnh theo thời gian thực. Việc tính toán xác suất là cơ sở cho robot ra quyết định cho robot lựa chọn vùng an toàn để di chuyển xuyên qua và tránh chướng ngại vật. Phương pháp tránh vật cản dựa trên phân bổ phần bù xác suất được đề xuất, kết quả tính toán xác suất và thuật toán tìm đường cho robot được thử nghiệm và mô phỏng.