DS-De-tai-LVTN-Dot1-NH-2019-2020-03092019

DS De tai LVTN Dot 1 NH 2019 2020 03092019 xlsx STT Tên đề tài Mô tả Yêu cầu Số lượng SV GV Hướng dẫn 1 Xây dựng công cụ phân biệt tự động các chương trình C Đầu vào là một tập các chương trình C (C s[.]

Trang 1

STT Tên đề tài Mô tả Yêu cầu Số lượng SV GV Hướng dẫn

1 Xây dựng công cụ phân biệt tự động các chương trình C Đầu vào là một tập các chương trình C (C source code) là lời giải đúng của một bài tập lập trình cho trước. Đầu ra là

tập các chương trình khác nhau

Kỹ năng lập trình

2 Phát triển các phương pháp chấm điểm tự động bài tập

lập trình C

Tìm hiểu các phương pháp chấm điểm tự động bài tập lập trình C, đề xuất và hiện thực một phương pháp để chấm điểm tự động bài tập lập trình C của sinh viên

3

Phát triển thuật toán gợi ý tự động các bài toán lập trình

để gợi ý người dùng lựa chọn trong các hệ thống lập trình

trực tuyến

Trong các hệ thống lập trình trực tuyến, có rất nhiều bài tập lập trình để người dùng chọn để giải. Do vậy, có khả nằng người dùng sẽ bị quá tải với nhiều bài toán và không thể chọn các bài toán phù hợp với họ. Cần gợi ý các bài tập phù hợp với yêu cầu, trình độ, của người dùng

4 Hiện thực một hệ thống trợ giảng thông minh để học lập

trình Web

Tìm hiểu hệ thống trợ giảng thông minh để dạy lập trình (Intelligent Tutoring Systems for Programming: ITSs for Programming) và hiện thực một ITS for Web Programming

5 Phát triển ứng dụng tìm chỗ đỗ xe thông minh trên nền

tảng Android

Phân tích nghiệp vụ bài toán phát triển hệ thống chia sẻ, quản lý và sử dụng thông tin chỗ đỗ xe trong thành phố và thiết kế hệ thống này. Hiện thực hệ thống demo trên nền tảng Android

Lập trình thiết bị

6 Phát hiện các bất thường trong dữ liệu GPS log

GPS Log là dữ liệu hành trình của xe được thu thập thông qua hộp đen hoặc phần mềm cài trên điện thoại di động. Phát hiện bất thường trong hành trình của tài xế có vai trò quan trọng trong các bài toán quản lý vận tải (ví dụ phát hiện tài

xế dừng xe để rút ruột hàng, tài xế đi không đúng lộ trình, ). Nhiệm vụ của đề tài này là phát triển một giải thuật tìm các bất thường như vậy

Kỹ năng lập trình mức cơ bản, biết đọc tài liệu tiếng Anh và tiếng Việt

2

7 Phát triển Website hỗ trợ quản lý và truy vấn dữ liệu hành

trình GPS Nghiên cứu tập thư viện lập trình Google Map API và phát triển hệ thống tương tự với các phần mềm mã nguồn mở

Kỹ năng lập trình mức cơ bản, biết đọc tài liệu tiếng Anh và tiếng Việt

2

8

Nghiên cứu bài toán thị giác máy tính và phát triển ứng

dụng nhận dạng biển báo đường cấm qua camera hành

trình

Tìm hiểu thư viện OpenCV; các bộ thư viện Deeplearning để phát triển ứng dụng Lập trình thiết bị

9 Phát triển ứng dụng hỗ trợ lái xe bằng giọng nói trên nền

tảng Android Nghiên cứu lập trình ứng dụng di động quản lý và cung cấp các thông tin và cảnh báo hỗ trợ cho tài xế trên đường.

Lập trình thiết bị

10 Phát triển ứng dụng tìm chỗ đỗ xe ô tô còn trống qua hình

ảnh từ camera

Mục tiêu của đề tài này là xây dựng một hệ thống phần mềm tìm các vị trí đỗ xe còn trống thông qua camera gắn ở bãi

đỗ xe. Thư viện sử dụng là OpenCV

Kỹ năng lập trình Java hoặc C/C++, biết đọc tài liệu tiếng Anh và tiếng Việt

3 TS. Nguyễn Thị Phương Chi

ntpchi@gmail.com

11 Ứng dụng Deep Learing trong phân loại nhạc Dữ liệu đầu vào là tập rất nhiều bài nhạc mp3 đã được phân loại. Nhiệm vụ của sinh viên là ứng dụng các kỹ thuật Deep

Learing cho máy học để đưa ra một Model có khả năng phân loại bài hát đưa vào

+ Có khả năng tự học, tự nghiên cứu;

+ Có kiến thức lập

2

ThS. Bùi Trọng Hiếu (Email: hieu.bui@ut.edu.vn)

DANH SÁCH ĐỀ TÀI LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

ĐỢT 1 NĂM HỌC 2019-2020

TS. Lê Văn Quốc Anh (Email: anh@ut.edu.vn)

Trang 2

12 Ứng dụng Deep Learing trong phân loại hình ảnh theo địa

điểm

Dữ liệu đầu vào là tập rất nhiều hình ảnh đã được phân loại theo các địa điểm nổi tiếng trong nước. Nhiệm vụ của sinh viên là ứng dụng các kỹ thuật Deep Learing cho máy học để đưa ra một Model có khả năng nhận diện hình này thuộc khu vực nào

học, tự nghiên cứu;

+ Có kiến thức lập trình

2

13 Triển khai hạ tầng Wifi cho Trường ĐH GTVT Tp.HCM trên

nền tảng CloudTrax

+ Nghiên cứu và cấu hình thiết bị Wifi;

+ Triển khai thi công thực tế;

+ Triển khai thiết bị trên Daskboard CloudTrax;

+ Có kiến thức về Mạng và Hạ tầng mạng;

+ Chịu khó ham học hỏi

2

14 Phân Tích quan điểm người dùng (Sentiment Analysis) trên

mạng xã hội (Twitter)

+ Lấy dữ liệu từ mạng xã hội Twitter;

+ Làm sạch dữ liệu;

+ Xây dựng mô hình;

+ Phân tích và đánh giá;

2

15 Ứng dụng Deep Learning trong phân tích dữ liệu mạng xã

hội

Xây dựng ứng dụng có khả năng tự động lấy thông tin theo chủ đề yêu cầu trên mạng xã hội và đưa ra các phân tích đánh giá theo chủ đề đã tìm kiếm

2

16 Nghiên cứu tích hợp dữ liệu điểm danh bằng máy quét vân

tay vào phần mềm quản lý đào tạo

Sinh viên sẽ điểm danh qua máy quét vân tay. Phần mềm có nhiệm vụ đưa dữ liệu từ máy quét vân tay vào hệ thống quản lý đào tạo giảng viên và sinh viên được biết

+ Hiểu về cơ sở dữ liệu;

2

17 Xây dựng App cho phép tương tác nhanh giữa nhà trường

và sinh viên Phát triển ứng dụng trên nền tảng di động cho phép tương tác nhanh giữa nhà trường và sinh viên.

+ Hiểu về cơ sở dữ liệu;

2

18 Xây dựng hệ thống tư vấn cá nhân thông qua dữ liệu mạng

xã hội

+ Nghiên cứu giải thuật;

+ Phát triển ứng dụng trên nền tảng di động phân tích và đưa ra những tư vấn hữu ích cho cá nhân người dùng mạng xã hội

2

19 Phân tích và đánh giá chung mức độ mất an ninh các trang

mạng tại Việt Nam

1. Khả năng phân tích đánh giá hệ thống mạng

2. Kiến thức về mạng và bảo mật, khả năng đọc tài liệu tiếng Anh

+ Có kiến thức về

2

ThS. Đặng Nhân Cách {

+Email: cach.dang@ut.edu.vn +ĐT: 0919101086 }

Trang 3

20 Nghiên cứu và triển khai Bảo mật hệ thống mạng vật lý cho

hệ thống mạng doanh nghiệp

1. Khả năng phân tích đánh giá hệ thống mạng

2. Kiến thức về mạng và bảo mật, khả năng đọc tài liệu tiếng Anh

học, tự nghiên cứu;

+ Có kiến thức về mạng và bảo mật

2

21

Áp dụng máy học sâu (Deep learning)

trong việc nhận diện sinh viên học hộ thi hộ

-Lấy mẫu và phân tích dữ liệu mẫu, xử lý dữ liệu mẫu

- Áp dụng máy học sâu đưa ra mô hình nhận dạng đặc thù

- Áp dụng máy học sâu vào nhận diện sinh viên

‐ khả năng phân tích, nghiên cứu, khả năng lập trình tốt

2

22

Nghiên cứu tìm hiểu chương trình OpenVAS (Open

Vulnerability Assement System) và khả năng ứng dụng

đảm bảo an ninh mạng máy tính 1. Hiểu được phương thức hoạt động của OpenVAS

2. Triển khai OpenVAS cho một mạng máy tính

3. Thử nghiệm khả năng đảm bảo cho hệ thống mạng

2

23

Nghiên cứu các giải pháp Ảo hóa Hyper-V & ứng dụng

‐ Thiết kế & lên kế hoạch ảo hóa hệ thống mạng trên nền Hyper‐V

‐ Cài đặt & cấu hình hệ thống mạng trên nền ảo hóa.

‐ Xây dựng hệ thống Virtual Data Center (VDC) & Virtual Private Server (VPS)

‐ Chuyển đổi hệ thống mạng vật lý hiện tại qua nền ảo hóa.

+ Có kiến thức về mạng, Khả năng quản trị, xây dựng

hệ thống

2

24

Nghiên cứu bản đồ tự tổ chức (SOM - self organizing map) và

ứng dụng

1. Tìm hiểu về bản đồ tự tổ chức SOM ‐ self organizing map

2. Tìm ứng dụng minh họa (VD chọn 1 trong 2: nhận dạng tấn công DDoS qua hành vi, phát hiện tấn công Webserver qua hành vi)

2

25 Nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện và ngăn chặn tấn công

Mạng doanh nghiệp Sinh viên nghiên cứu các phương pháp ngăn chặn các mã độc phát tán thông qua web, mail doanh nghiệp

+ Có khả năng tự học, nghiên cứu;

hệ thống Linux

1

26 Nghiên cứu hệ thống mạng không dây với công nghệ Mesk Sinh viên nghiên cứu về kỹ thuật triễn khai cho hệ thống mạng wifi

+ Có khả năng tự học, nghiên cứu;

hạ tầng, thiết bị mạng

1

27 Nghiên cứu giải thuật giảm độ trễ END‐TO‐END trong

mạng cảm biến vô tuyến

Nghiên cứu mạng cảm biến vô tuyến Nghiên cứu giải thuật giảm độ trễ END‐To‐END Dùng Matlab mô phỏng giải thuật

Lập trình Matlab Đọc hiểu tài liệu tiếng Anh Đọc bài báo liên quan

Tối đa 2 Phan Thị Hồng Nhung

ThS. Lê Quốc Tuấn Email: tuan.le@ut.edu.vn

ThS. Nguyễn Duy Hiếu (hieu.nguyen@ut.edu.vn)

Trang 4

28 Giải thuật phân cụm cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ

trễ trong mạng cảm biến vô tuyến

Nghiên cứu giải thuật giảm độ trễ Nghiên cứu giải thuật phân cụm cân bằng năng lượng Nghiên cứu giải thuật phân cụm cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến vô tuyến Dùng Matlab mô phỏng giải thuật

Đọc hiểu tài liệu tiếng Anh Đọc bài báo liên quan

Tối đa 2 Phan Thị Hồng Nhung

29 Nghiên cứu tình hình ứng dụng NOMA vào mạng 5G

Tìm hiểu các phương pháp truy nhập OMA và NOMA. Phna tích ưu khuyết điểm của từng loại NOMA và nêu bật được ứng dụng phù hợp trong ngữ cảnh nào. Làm rõ các công nghệ NOMA nào phù hợp với các mạng 4G (tương thích ngược) trở về trước. Mô phỏng một phương pháp NOMA và đánh giá hệ thống, so sánh với hệ thống không dùng NOMA. ánh giá hiệu suất hệ thống qua ít nhất một trong các thông số: xác suất dừng (outage probability), dung lượng hệ thống (capacity), tỉ lệ lỗi bit (BER), độ trễ truyền dẫn,

Lập trình Matlab,

Vẽ lưu đồ giải thuật Đọc hiểu tài liệu tiếng Anh Đọc bài báo liên quan, Dùng Endnote để cite tài liệu

Tối đa 2

30 Khảo sát mạng cảm biến thu thập năng lượng và ứng dụng

Tìm hiểu các phương pháp thu thập năng lượng, mô hình xử lý với năng lượng thu được trong phương pháp thu thập năng lượng vô tuyến. Đánh giá hiệu suất hệ thống qua ít nhất một trong các thông số: xác suất dừng (outage probability), dung lượng hệ thống (capacity), tỉ lệ lỗi bit (BER),

Tối đa 2

31 Đánh giá mạng vô tuyến nhận thức dùng giao thức Harvest‐

to‐Jam dưới ảnh hưởng can nhiễu đồng kênh sơ cấp

Nghiên cứu mạng vô tuyến: mạng vô tuyến nhận thức Nghiên cứu giao thức Harvest‐to‐Jam và so sánh với các giao thức khác cùng chức năng Đánh giá hiệu suất hệ thống qua ít nhất một trong các thông số: xác suất dừng (outage probability), xác suất chặn tin (intercept), dung lượng hệ thống (capacity), tỉ lệ lỗi bit (BER),

Tối đa 2

(nlatuan@hcmutrans.edu.vn)

(Email: balam@hcmutrans.edu.vn)

Các đề tài thuộc bộ môn Hệ thống thông tin Các đề tài thuộc bộ môn Tin học đại cương

TS Trần Thiên Thanh (Email: tranthienthanh@gmail.com)

Định dạng
Số trang	4
Dung lượng	170,85 KB