Dịch máy là gì? Các công bố khoa học về Dịch máy

E-health đang có tác động lớn đến việc phân phối và khả năng tiếp cận thông tin trong các dịch vụ y tế, bệnh viện và đến công chúng. Nghiên cứu trước đây đã đề cập đến việc phát triển kiến trúc hệ thống nhằm tích hợp các hệ thống thông tin y tế phân tán và không đồng nhất. Giảm bớt những khó khăn trong việc chia sẻ và quản lý dữ liệu y tế đa phương tiện và khả năng truy cập kịp thời vào những dữ liệu này là nhu cầu cấp thiết đối với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi đã đề xuất một tác nhân máy khách-máy chủ tích hợp và cho phép một cổng thông tin đến tất cả các hệ thống thông tin được phép của bệnh viện bao gồm hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh (PACS), hệ thống thông tin chẩn đoán hình ảnh (RIS) và hệ thống thông tin bệnh viện (HIS) thông qua intranet và Internet. Tác nhân mà chúng tôi đề xuất cho phép truy cập từ xa vào hệ thống thông tin thường đóng của bệnh viện và một máy chủ quản lý tất cả dữ liệu y tế đa phương tiện, cho phép tìm kiếm sâu và phức tạp để truy cập nội dung và tự động tạo báo cáo bệnh nhân để phân phối.

Một dự án nghiên cứu thu hút nhiều nhà khoa học, tổ chức và cá nhân là phát triển hệ thống UNL. Một trong những khâu quan trọng khi phát triển hệ thống UNL là xây dựng bộ từ điển của mỗi ngôn ngữ và tích hợp vào hệ thống. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất giải pháp mở rộng một từ điển UNL – tiếng Việt thông qua việc sử dụng công cụ UNL Explorer và các công cụ tự phát triển. Phương pháp chúng tôi sử dụng là trích tự động các mục từ trong các từ điển Anh - Việt để đối chiếu với các mục từ có sẵn của UNL – tiếng Anh, nếu mục từ nào chưa tồn tại thì chúng tôi bổ sung mục từ tiếng Việt tương ứng vào từ điển UNL - tiếng Việt. Đối với những mục từ còn thiếu thì chúng tôi nhập thủ công bằng công cụ UNL Explorer. Kết quả đạt được là chúng tôi bổ sung thêm được 30.000 từ mới vào từ điển UNL – tiếng Việt và nhập mới thêm 550 từ bằng thủ công.

Các nhà toán học trên thế giới đã đưa ra nhiều phương pháp điều chỉnh mạng lưới tự do, trong đó có xác nhận rằng chuẩn đầu tiên của các vector giải pháp phải được tối thiểu hóa để trở thành tiêu chuẩn cho việc tìm kiếm giải pháp trong một tập hợp nhiều giải pháp. Điều này cũng phù hợp với quá trình biến đổi trọng số trong mô hình biến dạng để tìm giải pháp cho mô hình có khả năng xảy ra cao nhất, được phát triển bởi Adam Chrzanowski. Điểm cơ sở địa chất tại các nhà máy thủy điện được sử dụng làm điểm chuẩn để đánh giá sự dịch chuyển của các điểm thử nghiệm gắn trên đập. Bài báo này trình bày kỹ thuật biến đổi trọng số lặp lại đối với vấn đề xử lý mạng lưới địa chất tự do tại thủy điện Tuyên Quang. Kết quả cho thấy giá trị dịch chuyển lớn nhất là 2,2 mm/năm và tương đương với sai số đo thực tế. Phương pháp tính toán này cung cấp thông tin hữu ích hơn về mô hình dịch chuyển của các điểm cơ sở địa chất, giúp lập kế hoạch đảm bảo an toàn cho các dự án quy mô lớn.

Bài báo phân tích cơ hội đầu tư dự án sản xuất melamine từ nguồn urea của Nhà máy Đạm Cà Mau dựa trên các yếu tố nguyên liệu, thị trường, công nghệ và hiệu quả kinh tế. Việt Nam nhập khẩu melamine để đáp ứng nhu cầu trong nước được dự báo khoảng 40 nghìn tấn/ năm vào năm 2025 và sau đó tiếp tục tăng trưởng khoảng 5,5%/năm. Dự án đầu tư sản xuất melamine từ nguồn urea của Nhà máy Đạm Cà Mau với quy mô công suất 40 nghìn tấn/năm, dự kiến đi vào vận hành vào năm 2027. Kết quả tính toán cho thấy, với tổng mức đầu tư (bao gồm thuế, lãi vay và vốn lưu động năm đầu) khoảng 6.308 tỷ đồng, dự án cho kết quả IRR khoảng 17,2% và NPV@10% là 1.884 tỷ đồng; tổng thời gian thu hồi vốn là 5 năm và 9 tháng. Do đó, melamine có thể coi là sản phẩm tiềm năng để xem xét đầu tư trong thời gian tới.

Dự báo điện năng đóng vai trò quan trọng trong hệ thống quản lý năng lượng. Một công cụ dự báo hiệu quả sẽ hỗ trợ các công ty đưa ra các quyết định về mua, sản xuất điện, truyền tải, và phát triển hạ tầng. Nghiên cứu này phát triển một mô hình dự báo điện năng kết hợp lý thuyết cửa sổ dịch chuyển và máy học véc-tơ hỗ trợ (LSSVR) được tối ưu bởi thuật toán con đom đóm (FA). Cửa sổ dịch chuyển được sử dụng để lựa chọn dữ liệu lịch sử hợp lý cho dự báo. Thuật toán con đom đóm nhằm tối ưu tham số của LSSVR để cải thiện độ chính xác dự báo. Một bộ dữ liệu thực tế được thu thập ở thành phố Đà Nẵng được sử dụng để kiểm chứng khả năng dự báo của mô hình đề xuất MFA-LSSVR. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có khả năng dự báo tốt hơn mô hình moving-window LSSVR và moving-window ARIMA. Kết quả của nghiên cứu này cung cấp một công cụ tiềm năng và hiệu quả để dự báo sự tiêu thụ điện năng.

Tối ưu hóa tài nguyên để cung cấp cho dịch vụ ảo hóa đáp ứng yêu cầu khai thác tài nguyên hiệu quả trong Điện toán Đám mây là vấn đề đang được quan tâm hiện nay. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu bài toán cung cấp tài nguyên đa chiều từ nền tảng máy chủ chia sẻ đồng nhất cho dịch vụ ảo hóa, đưa ra công thức tính trên cơ sở bài toán quy hoạch tuyến tính nhằm tối thiểu hóa số máy chủ vật lý, áp dụng các thuật toán di truyền để giải và đánh giá thông qua mô phỏng trên nhiều kịch bản thử nghiệm. Tối ưu hóa tài nguyên để cung cấp cho dịch vụ ảo hóa đáp ứng yêu cầu khai thác tài nguyên hiệu quả trong Điện toán Đám mây là vấn đề đang được quan tâm hiện nay. được quan tâm hiện nay

Đánh giá và cải tiến chất lượng dịch máy, đặc biệt các hệ thống dịch tự động tiếng Việt ngày càng trở nên cấp bách bởi chất lượng dịch tự động hiện nay đạt chất lượng quá thấp so với yêu cầu thực tế trong thời kỳ hội nhập và “thế giới phẳng”. Hiện nay có nhiều phương pháp và độ đo khác nhau để đánh giá chất lượng các hệ thống dịch tự động, nhưng quá trình đánh giá chưa đóng góp dữ liệu để giúp cải thiện hệ thống dịch. Chất lượng của các hệ thống dịch tự động phụ thuộc rất lớn vào nguồn dữ liệu mà hệ thống sử dụng, cả về số lượng và chất lượng. Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ đề xuất giải pháp kết hợp việc đánh giá chất lượng các hệ thống dịch tự động với quá trình cải tiến chất lượng bản dịch máy và xây dựng kho ngữ liệu phục vụ đánh giá chất lượng các hệ thống dịch tự động tiếng Anh – tiếng Việt hiện nay.

Chu trình máy lạnh hấp thụ sử dụng cặp lưu chất NH3-H2O quen thuộc đang được phát triển rộng rãi. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu trước đây mang tính lý thuyết về hệ thống và dừng lại ở các ứng dụng thực nghiệm cho từng nhu cầu riêng biệt hoặc chỉ có các nghiên cứu thực nghiệm đơn lẻ cho các bộ phận của máy. Nghiên cứu này kết hợp giữa lý thuyết tính toán và đo đạc thực tế của máy lạnh hấp thụ hoàn chỉnh trong điều kiện hoạt động ổn định. Mối tương quan của nhiệt độ sinh hơi tối ưu theo nhiệt độ ngưng tụ, nhiệt độ hấp thụ, nhiệt độ bay hơi của các bộ phận trong hệ thống được thiết lập bằng một phương trình hồi quy đa thức. Các mô phỏng nhiệt độ sinh hơi của máy được so sánh với thực nghiệm có sai số trung bình là 1,2%; so với các nghiên cứu khác có sai số từ 2 tới 7% theo hệ số hiệu suất tối ưu.

Lún đất là một hiện tượng nguy hiểm đòi hỏi phải có dự đoán chính xác để giảm thiểu thiệt hại và ngăn chặn thương vong. Nghiên cứu này khám phá việc sử dụng phương pháp Tăng giảm Dài-ngắn hạn (LSTM) để dự đoán chuỗi thời gian lún đất, xem xét các yếu tố ảnh hưởng như mức nước ngầm, loại đất và độ dốc, đặc tính tầng chứa nước, độ bao phủ thực vật, cách sử dụng đất, độ sâu đến mực nước ngầm, khoảng cách đến các giếng khai thác, khoảng cách từ sông, khoảng cách từ các đứt gãy, nhiệt độ, và các sản phẩm khí quyển ẩm. Do sự biến đổi không gian lớn của các tham số khí quyển ẩm, việc sử dụng các mô hình thời tiết số để trích xuất là không thực tiễn, đặc biệt là ở những khu vực có mạng lưới trạm synoptic thưa thớt. Điều này cản trở việc thu được kết quả dự đoán chính xác vì các sản phẩm khí quyển ẩm đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán lún đất và không thể bị bỏ qua trong quá trình dự đoán lún đất. Trong nghiên cứu này, các sản phẩm khí quyển GNSS, bao gồm Hơi nước tích hợp (IWV) và Bốc hơi - Truyền (ET), được sử dụng như một giải pháp thay thế. Hai kịch bản đã được xem xét: một kịch bản kết hợp sản phẩm GNSS với các tham số khác, và kịch bản còn lại chỉ dựa vào các tham số còn lại khi không có sản phẩm khí quyển GNSS. Dữ liệu thực địa từ các phép đo dịch chuyển Radar tổng hợp can thiệp (InSAR) đã được sử dụng để đánh giá và thử nghiệm. Kết quả cho thấy rằng việc bao gồm các sản phẩm khí quyển GNSS đã làm tăng đáng kể độ chính xác dự đoán, với giá trị Sai số bình phương gốc (RMSE) là 3.07 cm/năm trong kịch bản đầu tiên. Trong kịch bản thứ hai, việc thiếu thông tin khí quyển ẩm dẫn đến kết quả dự đoán kém hơn, làm nổi bật vai trò quan trọng của dữ liệu khí quyển ẩm trong phân phối không gian. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng các sản phẩm khí quyển thu được từ quan sát GNSS, các dự đoán về sự thay đổi dịch chuyển đạt được độ chính xác hợp lý. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của các chỉ số khí quyển và thể hiện tiềm năng của phương pháp LSTM kết hợp với các quan sát GNSS cho việc dự đoán lún đất hiệu quả, giúp cải thiện các biện pháp phòng ngừa và chiến lược giảm thiểu ở những khu vực thiếu phủ sóng dữ liệu synoptic.