[ID#1] Approximate Reasoning combine with Mass-based Similarity for Imbalanced Classification

Tác giả: Hoàng Anh

Tóm tắt: This paper proposes an integrating Demspter-Shafer theory of evidence with mass-based dissimilarity measurement for imbalanced classification problem. We aim to overcome the weaknesses of distance- and density-based classifiers when there is an unequal distribution of classes in datasets. There are two main challenges: (1) the misclassification bias due to the equal treatment for all instances when using conventional classifiers, although the majority classes contain most of these instances in the skewed datasets; (2) the varied densities of instances in the datasets. The proposed classifier so-called EMass utilizes new mass-based measures instead of using distance- or density-based calculations to assess the similarity between objects. In addition, we consider each neighbor of the query instance as a prior information source that provides evidence to support the classification task. Each piece of evidence is formulated through the so-called basic probability assignment (BPA), then the Dempster’s rule of combination is applied to combine multi-pieces of evidence to obtain the overall BPA for making decision. We conduct experiments and use evaluation metrics such as the F1 score, Brier score, and AUC values to compare 12 tested models performing on 60 imbalanced datasets. Wilcoxon signed ranks analysisis also conducted to validate all the pairwise comparison results.

[ID#2] Application of Deep Learning Model to Forecast Inpatient Admission Demand

Tác giả: Nguyễn Thành Huy

Tóm tắt: This paper proposes a method to improve healthcare services through effective hospital resource management based on patient admission demand forecasting. The uncertainty in planning due to future events is acknowledged, and forecasting is suggested as a tool to facilitate proactive and efficient environment management, ultimately improving patient care. The study proposes a Long Short-Term Memory (LSTM) network model to forecast inpatient demand by department. The model is trained and evaluated on patient data from An Sinh Hospital, from January 1, 2016, to June 30, 2023. It is compared with linear regression, XGBoost, and artificial neural network models, with the LSTM model achieving better forecasting results with an RMSE of 2.7340 and an MAE of 2.0513

[ID#3] Lazpaylater: How Our Algorithm Helps the Development of Business in Ecomerce Market

Tác giả: Nguyễn Thành Huy

Tóm tắt: We provide a research about “Buy now, Pay layter” (BNPL) in ecommerce market: an unregulated Fintech credit product enabling consumers to defer payments into interest-free instalments. We study BNPL using ecommerce data to evaluate the credit of consumers. Just like most consumer loans, PayLater is a payment method that enable our selected users purchase goods ‘Buy now, Pay later’. If consumers is enabled to use PayLater, they will grant a credit account with certain credit limit, and can select certain installment plan during purchase. We proposed a model based on risk control system in order to clearly evaluate the credit risks for a customer during his/her whole platform life time to make related decisions. The experimental results show that BNPL achieve a high growth speed and operate the business forlong run.

[ID#4] A Machine Learning Approach to Transfer Human Communication Skills into Social Robots

Tác giả: Nguyễn Tấn Việt Tuyến

Tóm tắt: We are approaching a future where robots will progressively become widespread in many aspects of our daily lives, including education, healthcare, work and personal use. All of these practical applications require that humans and robots work together in human environments, where social interaction is unavoidable. Along with verbal communication, successful social interaction is closely coupled with the interplay between nonverbal perception and action mechanisms, such as observation of one’s gaze behaviour and following their attention, coordinating the form and function of hand-arm gestures. Humans perform social interaction in an instinctive and adaptive manner, with no effort. For robots to be successful in our social landscape, they should therefore engage in social interactions in a human-like manner, with increasing levels of autonomy. Despite the exponential growth in the fields of human-robot interaction and social robotics, the capabilities of current social robots are still limited. First, most of the interaction contexts has been handled through tele-operation, whereby a human operator controls the robot remotely. However, this approach will be labour-intensive and impractical as the robots become more commonplace in our society. Second, designing interaction logic by manually programming each behaviour is exceptionally difficult, taking into account the complexity of the problem. Once fixed, it will be limited, not transferrable to unseen interaction contexts, and not robust to unpredicted inputs from the robot’s environment (e.g., sensor noise). Data-driven approaches are a promising path for addressing these shortcomings as modelling human-human interaction is the most natural guide to designing human-robot interaction interfaces that can be usable and understandable by everyone. In this presentation, I will introduce our recent work conducted to (1) to develop novel methods for learning the principles of human-human interaction autonomously from data and learning to imitate these principles via robots using the techniques of computer vision and machine learning, and (2) to synergistically integrate these methods into the perception and control of real humanoid robots. This project will set the basis for the next generation of robots that will be able to learn how to act in concert with humans by watching human-human interaction videos.

[ID#5] Về mã hóa dữ liệu cho Học máy lượng tử.

Tác giả: Huỳnh Văn Đức

Abstract: Học máy lượng tử (Quantum Machine Learning) sử dụng thuật toán lượng tử để chọn tham số trong mỗi bước huấn luyện (Variational Quantum Circuits). Một tác vụ quan trọng là mã hóa dữ liệu (Data Encoding) vào thanh ghi lượng tử được thực hiện bằng dãy các cổng lượng tử (Quantum Gates) tác động lên trạng thái khởi tạo cơ bản. Trong bài viết này chúng tôi khảo sát vài tính chất đại số của trạng thái lượng tử, qua đó giải thích 3 phương pháp mã hóa: (i) Basis Encoding, (ii) Angle Encoding, và (iii) Amplitude Encoding.

[ID#6] Về bài toán Crew Scheduling.

Tác giả: Huỳnh Văn Đức

Abstract: Dựa trên ba bài toán cơ sở; đó là: Bài toán 1: Bài toán phủ, Bài toán 2: Bài toán phân hoạch và Bài toán 3: Bài toán Transversal, chúng tôi đề xuất một mô hình bài toán như là một tổng quát hóa của Bài toán 5: Crew Scheduling. Qua đó chúng tôi giới thiệu một cách giải Bài toán xếp Thời khóa biểu.

[ID#7] Các vấn đề liên quan Máy tính lượng tử từ góc nhìn an toàn thông tin (ATTT)

Tác giả: Hoàng Anh

Tóm tắt: Máy tính lượng tử có khả năng tác động đến cả phương pháp mã hóa cổ điển và các giải pháp bảo mật. Trong khi máy tính lượng tử gây ra mối đe dọa đối với một số thuật toán mã hóa cổ điển nhất định, chúng cũng mang lại những khả năng mới để bảo mật thông tin thông qua việc phát triển các kỹ thuật mã hóa lượng tử. Dưới đây là các khía cạnh chính về cách máy tính lượng tử kết hợp với các giải pháp bảo mật.

1.Các mối đe dọa đối với mật mã cổ điển: – Thuật toán Shor, một thuật toán lượng tử, có thể phân tích các số lớn một cách hiệu quả và giải bài toán logarit rời rạc. Khả năng này gây ra mối đe dọa đối với các hệ thống mật mã khóa công khai được sử dụng rộng rãi như RSA và ECC, vốn dựa vào độ khó của các vấn đề toán học này để bảo mật. – Thuật toán Grover, một thuật toán lượng tử khác, có thể tăng tốc độ tìm kiếm bậc hai trong cơ sở dữ liệu chưa được sắp xếp. Điều này có nghĩa là độ dài khóa đối xứng được sử dụng để mã hóa có thể giảm đi một nửa trong kỷ nguyên lượng tử.

2. Mật mã an toàn lượng tử – Các nhà nghiên cứu đang tích cực nỗ lực phát triển các thuật toán mã hóa được cho là an toàn ngay cả trước các cuộc tấn công từ máy tính lượng tử. Chúng được gọi là các thuật toán mã hóa hậu lượng tử. – Lattice-based cryptography là một lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn cho mật mã hậu lượng tử. Các bài toán Lattice được coi là khó ngay cả đối với máy tính lượng tử, khiến chúng trở thành ứng cử viên cho việc xây dựng các hệ thống mật mã an toàn. – Mật mã dựa trên hàm băm là một giải pháp mật mã hậu lượng tử khác. Các hàm băm được cho là an toàn trước các cuộc tấn công lượng tử đang được khám phá cho chữ ký số và các ứng dụng khác. – Code-based cryptography dựa trên độ khó của việc giải mã các mã tuyến tính nhất định. Nó được coi là một ứng cử viên tiềm năng cho các giải pháp mật mã hậu lượng tử.

3. Phân phối khóa lượng tử – Phân phối khóa lượng tử (QKD) tận dụng các nguyên tắc cơ học lượng tử để bảo mật các kênh thông tin. QKD cung cấp cách trao đổi khóa mật mã một cách an toàn với tính bảo mật được đảm bảo bởi các nguyên tắc cơ học lượng tử. Nó có khả năng chống lại các cuộc tấn công từ máy tính lượng tử. – QKD có các ứng dụng trong việc đảm bảo an toàn cho các mạng truyền thông, bao gồm liên lạc đường dài, liên lạc vệ tinh và bảo mật cơ sở hạ tầng quan trọng.

4. Tiêu chuẩn an toàn lượng tử – Các tổ chức như NIST (Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia) đang dẫn đầu các nỗ lực nhằm thu hút, đánh giá và tiêu chuẩn hóa các thuật toán mật mã hậu lượng tử. Mục tiêu là thiết lập một bộ tiêu chuẩn mật mã có thể chống lại các cuộc tấn công lượng tử.

Các giao thức bảo mật an toàn lượng tử đang được phát triển để đảm bảo an ninh liên lạc trước những tiến bộ trong điện toán lượng tử.

5. Thử thách – Việc tích hợp các giải pháp an toàn lượng tử vào các hệ thống hiện có đặt ra những thách thức và việc chuyển đổi sang mật mã kháng lượng tử sẽ cần phải lập kế hoạch cẩn thận. – Các tổ chức được khuyến khích bắt đầu lập kế hoạch di chuyển các hệ thống mật mã một cách an toàn để đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm vẫn được bảo mật trong tương lai.

6. Kết luận – Tóm lại, trong khi máy tính lượng tử đặt ra những thách thức đối với các phương pháp mã hóa cổ điển, nghiên cứu đang diễn ra về mật mã hậu lượng tử, sự phát triển của các thuật toán mã hóa an toàn lượng tử và việc triển khai các công nghệ truyền thông lượng tử sẽ mở ra con đường bảo mật thông tin trong kỷ nguyên máy tính lượng tử. Lĩnh vực này đang phát triển và sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, ngành công nghiệp và các cơ quan tiêu chuẩn hóa là rất quan trọng để giải quyết các tác động bảo mật của điện toán lượng tử.