A. Các bài báo khoa học, bài tham luận hội thảo đã công bố:
[1] Minh-Tuan Luu, Thanh-Huong Le, and Minh-Tan Hoang. An Effective Deep Learning Approach for Extractive Text Summarization, Indian Journal of Computer Science and Engineering(IJCSE), Vol. 12, No. 2, pp. 434-444, 2021 (Scopus).
[2] Tuan Luu Minh, Huong Le Thanh, and Tan Hoang Minh. A hybrid model using the pre-trained BERT and deep neural networks with rich feature for extractive text summarzation, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol. 37, No. 2, pp. 123-143, 2021.
[3] Lưu Minh Tuấn, Lê Thanh Hương, and Hoàng Minh Tân. Một phương pháp kết hợp các mô hình học sâu và kỹ thuật học tăng cường hiệu quả cho tóm tắt văn bản hướng trích rút, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, Tập 226, Số 11, trang 208-215, 2021.
[4] Viet Nguyen Quoc, Huong Le Thanh, and Tuan Luu Minh. Abstractive Text Summarization using LSTMs with Rich Features, Proceedings of International Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING 2019:Computational Linguistics),pp. 28-40, Springer, 2019.
[5] Hai Cao Manh, Huong Le Thanh, and Tuan Luu Minh (2019). Extractive Multi-document Summarization using K-means, Centroid-based Method, MMR, and Sentence Position, Proceedings of the Tenth International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2019), pp. 29-35, ACM, 2019.
[6] ThS. Lưu Minh Tuấn - TS. Nguyễn Trung Tuấn - TS. Trương Đình Đức - ThS. Cao Thị Thu Hương, “Ứng dụng các kỹ thuật học máy trong khai phá dữ liệu lớn đáp ứng hoạt động truyền thông hiệu quả trong các trường đại học”, Hội thảo khoa học Quốc gia, Công tác truyền thông giáo dục ở các trường Đại học trong bối cảnh 4.0, Kỷ yếu hội thảo khoa học Quốc gia, trang 217-231, 2019.
[7] MS. Luu Minh Tuan, Assoc. Prof. Han Viet Thuan, and PhD. Nguyen Trung Tuan, “Studying and applying the Elgamal public key cryptosystem to the doccuments information security at National Economics University”, Proceedings of International Conference (Big data for banking and finacial industry), pp.104-112, June 15th 2017.
[8] Lưu Minh Tuấn, Ngô Cường, Trần Vệ Quốc. Phương pháp mã hóa Rijndael với vấn đề bảo mật thông tin, Tạp chí Khoa học & Công nghệ các trường Đại học kỹ thuật, Số 40+41/2003, 2003.
[9] Lưu Minh Tuấn, Nguyễn Trung Tuấn. Phát triển mở rộng đào tạo chuyên ngành Công nghệ thông tin tại trường Đại học Kinh tế Quốc dân: thực trạng và giải pháp. Kỷ yếu hội thảo quốc gia Đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin trong phát triển kinh tế - xã hội, 2016.
[10] Nguyen Trung Tuan, Pham Minh Hoan, Luu Minh Tuan. Improving the Application of Technology in the Educational Activities of Advanced, Excellent Educational and POHE Programs, International Conference on Quality of Higher Education: International Standards and Implications for Advanced Educational Programs, pp. 285-294, 2016.
[11] Lương Thị Kim Thoa, Lưu Minh Tuấn. Nâng cao hiệu quả ứng dụng công nghệ thông tin trong dạy học và quản ý tại trường trung học cơ sở Minh Khai – Quận Hai Bà Trưng – Thành phố Hà Nội. Kỷ yếu hội thảo quốc gia Đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin trong phát triển kinh tế - xã hội, 2016.
[12] Nguyen Trung Tuan, Luu Minh Tuan. Xây dựng mô hình ứng dụng tổng thể Công nghệ thông tin trong quản lý tại Trường Đại học Kinh tế quốc dân. Kỷ yếu hội thảo quốc giađào tạo và ứng dụng toán học trong kinh tế - xã hội, 2016.
B. Các đề tài nghiên cứu khoa học:
* Đề tài cấp Nhà nước và tương đương:
[1] Đề tài cấp Nhà nước (đề tài KC): Phát triển hệ thống dịch đa ngữ giữa tiếng Việt và một số ngôn ngữ khác, 2021 - 2022 (tham gia). Đang thực hiện.
* Đề tài cấp Bộ và tương đương:
[1] Đề tài cấp bộ, Bộ Giáo dục và đào tạo: Nghiên cứu áp dụng một số kỹ thuật tiên tiến để xử lý dữ liệu kinh tế xã hội, năm 2009 (tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Khá.
[2] Đề tài cấp bộ, Bộ Giáo dục và đào tạo: Nghiên cứu và ứng dụng một số công cụ xây dựng bài giảng điện tử (e-learning) trên nền mã nguồn mở phục vụ đào tạo trực tuyến và đào tạo từ xa, năm 2007 (tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Khá.
* Đề tài cấp Cơ sở và tương đương:
[1] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Ứng dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) cải thiện hiệu quả phân lớp trong khai phá dữ liệu lớn (big data), năm 2020 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[2] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Applied research of encryption and digital signature in information security of the documents at National Economics University, năm 2018 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[3] Đề tài tương đương cấp trường (Dự án theo Quyết định giao nhiệm vụ của Hiệu trưởng trường ĐHKTQD): Xây dựng hệ thống chương trình phần mềm Hỗ trợ lập lịch thời khóa biểu và quản lý giảng đường tại trường ĐHKTQD, năm 2012 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[4] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hướng đối tượng bằng UML và tích hợp công nghệ mã vạch vào công tác quản lý sinh viên tại Bộ môn Công nghệ thông tin – trường ĐHKTQD, năm 2009 (Chủ nhiệm). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Tốt.
[5] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu ứng dụng Python và hệ sinh thái của Python trong phân tích tài chính, năm 2022 (Tham gia). Đã nghiệm thu.
[6] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội: Nghiên cứu áp dụng các kỹ thuật học sâu trong tóm tắt văn bản tự động, năm 2021 (Tham gia). Đã nghiệm thu. Xếp loại: Xuất sắc.
[7] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Nghiên cứu các công cụ trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình Python phục vụ cho việc giảng dạy các môn học liên ngành tại trường Đại học kinh tế quốc dân, năm 2021 (Tham gia). Đã nghiệm thu.
[8] Đề tài cấp trường, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân: Xây dựng bộ dữ liệu sự kiện kinh doanh trên văn bản tiếng Việt, năm 2020 (Tham gia). Đã nghiệm thu.
|