
- Nghiên cứu đề xuất mô hình chính sách và giải pháp nâng cao chất lượng đào tạo nghề cho lao động nông thôn trên địa bàn tỉnh Đắk Nông
- Tổng hợp và biến tính TiO2 ứng dụng trong xúc tác quang
- Thực trạng cong vẹo cột sống ở trẻ từ 6-15 tuổi t ại tỉnh Thái Nguyên và hiệu quả can thiệp
- Nghiên cứu tỷ lệ bệnh bướu cổ của trẻ em 8-10 tuổi và kiến thức- thực hành của phụ nữ 18-49 tuổi về phòng chống các rối loạn tiếu Iốt tại Bình Định năm 2015
- Nâng cao năng suất chất lượng sản phẩm hàng hóa cho các doanh nghiệp tỉnh Hải Dương giai đoạn 2013-2020
- Xây dựng các mô hình ứng dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật phục vụ phát triển kinh tế xã hội và bảo vệ môi trường tại xã Vinh Quang thị xã Kon Tum
- Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn xây dựng Quy định kỹ thuật về đo đạc trực tiếp địa hình tỷ lệ 1:500 1:1000 1:2000 1:5000
- Quản lý bệnh đạo ôn bằng biện pháp tổng hợp và sinh học
- Phát triển các module phần mềm để xác thực đối tượng và nhận dạng hành vi của đối tượng kết hợp giữa kỹ thuật xử lý ảnh với điện tử
- Giải pháp phát triển thị trường ngoại tệ từ nay đến năm 2030 đáp ứng các hoạt động kinh tế đối ngoại của Việt Nam



- Nhiệm vụ đang tiến hành
Nghiên cứu, phân tích xây dựng phát triển ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế
Trường Đại học Bách Khoa
UBND TP. Hồ Chí Minh
Tỉnh/ Thành phố
PGS.TS.Quản Thành Thơ
Phan Trung Hiếu; Phạm Công Thiện; Nguyễn Xuân Mão; Bùi Công Tuấn; Mai Đức Trung; Lưu Chấn Hưng; Phạm Hữu Hùng; Nguyễn Thành Đạt; Nguyễn Minh Tâm; Võ Thành Quang; Lê Anh Phi; Võ Minh Hải; Nguyễn Thế Lữ; Nguyễn Văn Long; Lê Phước Thành; Châu Phú Thịnh; Nguyễn Văn Thanh Tân; Trần Minh Nhựt; Nguyễn Trung Tuấn; Trần Văn Lực; Nguyễn Vũ Trường; Huỳnh Thanh Huy; Lê Huỳnh Trung; Mai Phước Lộc; Ngô Đình Vịnh Luật; Phan Khải Duy; Trần Minh Thuận; Đỗ Xuân Hoàn; Võ Nhứt Thanh Long; Nguyễn Quốc Việt; Nguyễn Văn Liệu; Nguyễn Tấn Hùng; Trần Đình Nguyên; Nguyễn Vũ Phi Trường; Trần Thanh Nhân; Nguyễn Tấn Hưng; Đỗ Nhật Trường; Lê Thành Đạt; Trần Thanh Nguyên; Nguyễn Võ Trọng Nhân; Nguyễn Phi Long; Huỳnh Văn Thuận
Khoa học máy tính
12/2024
06/2026
Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo nhận dạng vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế có độ thông minh và độ chính xác cao. Nghiên cứu xây dựng hệ thống thu thập thông tin quảng cáo vi phạm từ các nguồn: Social Media (Facebook, Tiktok, Youtube), Search Engine (Google), Fixed Web (trang thông tin điện tử, trang web và blog). Nghiên cứu xử lý và phân loại 4 loại dữ liệu: Văn bản (text), Hình ảnh (image), Âm thanh (audio, voice), video. Nghiên cứu, tổng hợp, phân tích phát triển bộ công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế. Bộ công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ phát hiện sớm các cơ sở thực hiện quảng cáo các dịch vụ liên quan lĩnh vực y tế nhưng chưa được cơ quan có thẩm quyền xác nhận nội dung. Đồng thời phản ứng nhanh trong việc xử lý vi phạm trong quảng cáo đối với các cơ sở.
Sản phẩm khoa học và công nghệ dự kiếnsau khi nghiên cứu kết thúc bao gồm: Báo cáo tổng kết đề tài (Báo cáo chính, Báo cáo tóm tắt, CD); Bộ công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y; Sản phẩm dựa trên trí tuệ nhân tạo nhận dạng vi phạm trong lĩnh vực y tế có độ thông minh và độ chính xác cao; Bài báo khoa học: Bài báo trên hội nghị quốc tế hoặc trong nước có chuẩn Scopus hoặc Springer hoặc tương đương; Quyền tác giả phần mềm trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế.
Vi phạm quảng cáo; Trí tuệ nhân tạo; AI; Y tế; Phần mềm