Các sản phẩm

Sau đây là một vài dự án đã được published, về tất cả các dự án đang thực hiện, hãy truy cập vào link GitHub để xem thêm nhiều dự án. các dự án chủ yếu làm về các vấn đề: Web, App (các nền tảng như PHP, React, React Native), một số dự án AI (thực hiện trong môn Nhập môn AI)

Link published: https://github.com/MauDucKG

Hiện thực một ứng dụng web sử dụng PHP và cơ sở dữ liệu MySQL dugnf để giới thiệu về một doanh nghiệp bán hàng (tên là BigFarm) cùng với team Lemon trong môn Lập trình Web tại trường đại học.

Có các tính năng như:

  • Đăng nhập
  • Quản lí người dùng, admin (thêm, xóa, sửa)
  • Quản lí các sản phẩm (thêm, xóa, sửa)
  • Quản lí các bài viết, chi nhánh (thêm, xóa, sửa)
  • Phân trang trên một số màn hình
  • Có sử dụng Bootstrap 5 cho ứng dụng
  • Sử dụng cơ sở dữ liệu MySQL
  • Published trên một domain

Các chức năng được nhóm Lemon hiện thực theo mô hình MVC để đảm báo tính toàn diện của một dự án trên mọi mặt, là thành quả của team với khoảng 150 commit trong khoảng thời gian tầm 2 tháng. Có thể tham khảo chi tiết quá trình thông qua những link sau:

Link hiện thực: https://github.com/MauDucKG/BigFarm

Link published: http://bigfarm.ezyro.com

Hiện thực một ứng dụng điện thoại cập nhật số ca mắc Covid-19

Cập nhật số ca mắc Covid-19, số ca mắc mới trong ngày, thời gian cập nhật gần nhất, số trường hợp tử vong ở

  • Trên toàn thế giới
  • Ở từng nước
  • Ở từng tỉnh của Việt Nam

Sử dụng Flutter là ngôn ngữ lập trình.

Dữ liệu được xuất ra sử dụng API để kéo về (phần Global và Country) và Parse HTML để kéo dữ liệu ở phần Vietnam.

Link hiện thực: https://github.com/MauDucKG/ltnc_hk212

Trong công ty có nhiều phòng ban, vị trí chỗ ngồi (seat) nhóm Coffein thực hiện project này với mong muốn quản lí những chỗ người cũng như nhân sự này dễ dàng hơn. Dự án được thực hiện trong thời gian thực tập tại công ty Cybozu Việt Nam cùng với team Coffein cùng 2 mentor là anh Viễn và chị Huyền

Các chức năng chính có thể được đề cập như:
  • Đăng nhập (có áp dụng cơ chế Authen, Author bằng Acess Token và Refresh Token) kết hợp với Hash password
  • Quản lí nhân sự với các chức năng cơ bản như thế xóa sửa
  • Quản lí map (quản lí vị trí các chỗ ngồi) ở đây sử dụng thư viện react-grid-layout và react-grid-system để quản lí chỉnh sửa.
  • Quá trình làm việc theo mô hình Scrum trong lập trình dự án phần mềm
  • Published
Quá trình thực hiện dự án trong công ty tạo điều kiện để học hỏi được quy trình làm việc chuyên nghiệp, và cách làm việc nhóm.

Link spec: https://github.com/cvn-intern/Coffeein-Seatmap/wiki

Tạo ra một Website đơn giản để lưu những thông tin căn bản cho bản thân.

Sử dụng Bootstrap 5 để tạo giao diện đẹp và nhanh chóng

Hỗ trợ nghiên cứu về chủ đề: Cải thiện công nghệ Nhận dạng Giọng nói Tự động (ASR) cho các Ngôn ngữ nghèo tài nguyên (dữ liệu) thông qua Tăng cường Dữ liệu. Nghiên cứu này tập trung vào việc tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu suất của công nghệ Nhận dạng Giọng nói Tự động cho các ngôn ngữ thấp tài nguyên. Phương pháp này được đề xuất nhằm tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình và tăng cường khả năng phân loại giọng nói của ngôn ngữ đó. Kết quả nghiên cứu này có thể giúp cải thiện hiệu suất của các ứng dụng giọng nói tự động cho các ngôn ngữ thấp tài nguyên, góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng và giúp cho các ngôn ngữ này được sử dụng rộng rãi hơn trong các ứng dụng công nghệ.

Nghiên cứu này tập trung vào phương pháp tăng cường dữ liệu để giải quyết các bộ dữ liệu nhỏ và giúp mạng học sâu có khả năng phủ sóng tốt hơn trong nhiệm vụ ASR. Kết quả thực nghiệm trên các cấu hình khác nhau của bộ dữ liệu VIVOS và hai biến thể của kiến trúc mạng Conformer cho thấy phương pháp được đề xuất của chúng tôi có sự cải thiện đáng kể.

Thông qua các phương pháp làm nhiễu dữ liệu trong Spectrogram nhóm nghiên cứu đạt được một số kết quả trên một số nguồn dữ liệu ít tài nguyên như Tiếng Việt, kết quả nghiên cứu cũng đã được published trên báo NICS (Conference: 2022 9th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science), và cũng đã tham đự cuộc thi VLSP2022

Link thông tin: https://www.researchgate.net/publication/364305576_Improving_Automatic_Speech_Recognition_for_Low-Resource_Language_by_Data_Augmentation