Khoa Học Máy Tính Đại Học Bách Khoa

Đại học Bách khoa hà nộiVIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGVIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Đại học Bách khoa hà nộiVIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGVIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Giới thiệuBan Lãnh đạo ViệnBộ môn–Trung tâmSở mônTrung tâmĐào tạoNghiên cứuCác Phòng Thí nghiệmCác Đề tài – Dự ánCông tía Khoa họcTuyển sinhSinch viênHợp tác Đối ngoạiCựu Sinh viênTin tức–Sự kiệnTin tứcSự kiệnTuyển dụng
*

Sở môn Khoa học tập Máy tính được Thành lập và hoạt động năm 1995, là một trong những trong 3 cỗ môn thứ nhất của khoa Công nghệ biết tin (chi phí thân của Viện Công nghệ tin tức cùng Truyền thông hiện nay nay).

Bạn đang xem: Khoa học máy tính đại học bách khoa

Sở môn không chỉ là giảng dạy một số trong những học tập phần cốt tử của những ngành Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Máy tính, Khoa học dữ liệu với trí tuệ nhân tạo mà còn đảm nhận tác dụng đào tạo và huấn luyện sâu xa về Khoa học máy tính xách tay ở bậc Đại học và sau Đại học tập. Các phía phân tích mạnh của bộ môn gồm: thuật tân oán với tối ưu, tính toán thù tiến hóa, tính toán thù hiệu năng cao, học máy, thị giác máy tính cùng khoa học tài liệu..

*

Hình 1. Các phía nghiên cứu chủ yếu của cục môn KHMT

Hàng Ngũ Cán bộ nhân viên của bộ môn bao gồm chuyên môn cao, với 2 PGS, 13 TS và 2 thạc sĩ. Các cán cỗ vào cỗ môn đang cong cha các dự án công trình khoa học trong những tạp chí uy tín, đã tsay đắm gia biên soạn với là nhà biên nhiều sách giáo trình, hiện nay đang rất được áp dụng nhằm huấn luyện và giảng dạy trên các khoa CNTT nội địa, đang nhà trì những đề bài nghiên cứu và phân tích công nghệ cấp cho bộ cung cấp bên nước và Quốc tế.

Sở môn có hợp tác sâu rộng cùng với những ngôi trường đại học cùng các trung trung khu phân tích to quốc tế như: Viện Tin học nước nhà Japan, Đại học tập nghệ thuật Nanyang (Singapore), Đại học kỹ thuật Sydney, Đại học tập Melbourne (Úc), Đại học tập khoa học cùng nghệ thuật Pmùi hương Nam (Trung Quốc), Trung trọng điểm nghiên cứu quân nhóm Mỹ, Đại học Montreal (Canada); Những hợp tác và ký kết này được mở rộng từ việc mời và gửi thầy giáo tmê man gia vào những lịch trình đào tạo và giảng dạy, tsay đắm gia Hội đồng đảm bảo luận vnạp năng lượng Thạc sỹ và Hội đồng chnóng vật dụng án xuất sắc nghiệp ĐH, đồng giải đáp nghiên cứu và phân tích sinc thân phía hai bên cho đến hợp tác và bàn giao công nghệ về Khoa học tập laptop.Sở môn đang góp phần đào tạo thành hàng trăm ngàn kỹ sư Công nghệ công bố nói chung và Khoa học laptop thích hợp, trong các số ấy không ít người đang trở thành giảng viên trên những ngôi trường đại học, hoặc chũm sứ mệnh chủ quản trên những chủ thể Công nghệ báo cáo nội địa tuyệt sẽ làm việc cho những tập đoàn lớn béo trên nhân loại nlỗi Google, Facebook, Microsoft…

Một số hình hình ảnh tiêu biểu của Bộ môn

*

Hình 2. Hoạt động chia sẻ bộ môn

Kết trái phân tích tiêu biểu

OpenCBLV Framework

OpenCBLS là 1 trong những Framework mã nguồn msinh sống được thiết kế với và xây dựng (dựa trên phong cách xây dựng chuẩn của tra cứu kiếm toàn cục dựa vào ràng buộc) cho phép fan phát triển áp dụng quy mô hóa và kiếm tìm tìm giải mã mang lại những bài tân oán buổi tối ưu tổ hợp xuất hiện trong tương đối nhiều lĩnh vực quản lý điều hành lập kế hoạch.

Framework một phương diện hoàn toàn có thể được sử dụng như một black-box theo nghĩa fan cải cách và phát triển ứng dụng quy mô hóa bài xích toán thù áp dụng các API của OpenCBLS cùng OpenCBLS đã trường đoản cú quản lý để tìm tìm giải thuật. Mặt không giống, người phát triển ứng dụng có thể từ kiến thiết cùng thiết lập các module new, tích phù hợp vào framework nhằm thỏa mãn nhu cầu những tận hưởng đặc điểm new đặt ra.

Xem thêm: Xét Tuyển Đại Học Bách Khoa Tphcm 2020, Trường Đại Học Bách Khoa Đhqg

OpenCBLS đã được áp dụng cho đào tạo và giảng dạy, nghiên cứu cũng tương tự thực thi một số áp dụng trong cuộc sống nhỏng giải pháp lập trong suốt lộ trình chuyên chở. OpenCBLS hoàn toàn có thể được truy vấn và thực hiện miễn chi phí tại https://github.com/dungkhmt/OpenCBLS

Liên hệ đội phạt triển: TS. Phạm Quang Dũng

*

Hình 3. Nghiên cứu phương án lập suốt thời gian vận chuyển

Tối ưu che phủ trong mạng cảm biến

Tối ưu bao phủ nhỏng bao che vùng, bao che đối tượng người dùng, bao trùm biên gồm ứng dụng trong thành phố sáng dạ, quân sự. Nghiên cứu vớt về về tối ưu bao phủ vào mạng cảm biến đã làm được chào làng trên những tập san uy tín như Information Sciences, Applied Soft Computing, Knowledge Based Systems…

Nghiên cứu giúp về kxay lâu năm thời hạn sống của mạng với tối ưu vị trí đặt nút trạm vận dụng trong đoán trước thiên tai đã nhận được phần thưởng đến bài bác báo tốt nhất tại 2015 IEEE HTC.Nghiên cứu vãn về về tối ưu bao che bảo vệ liên kết đã có chọn trong 10 team tốt nhất trong cuộc thi cho các đơn vị công nghệ tthấp của IEEE vùng châu Á – Tỉnh Thái Bình Dương năm 2017

Liên hệ team nghiên cứu: PGS. Huynh Thi Tkhô hanh Binch.

*

Hình 4. Nghiên cứu về về tối ưu bao phủ vào mạng cảm biến

Tiến hóa đa yếu tố giải bài toán buổi tối ưu bên trên vật dụng thị cùng ứng dụng

Tiến hóa nhiều nhân tố rất có thể áp dụng để giải nhiều bài xích toán thù tối ưu tương tự nhau đồng thời. Kết trái nghiên cứu và phân tích đã có được ra mắt bên trên các tạp chí uy tín nlỗi Information Sciences, Knowledge Based Systems, Memetic Computing và hội thảo đầu ngành nlỗi IEEE Congress on Evolutionary Computation.

Nhóm nghiên cứu vẫn giành Giải Nhất trên cuộc thi Tiến hóa nhiều nhiệm, Tối ưu đa nhiệm đối kháng mục tiêu, 2018 IEEE World Congress on Computational Intelligence.