Hệ thống hỗ trợ cố vấn học tập trên thiết bị di động

Công tác cố vấn học tập đóng vai trò rất quan trọng trong đào tạo theo học chế tín chỉ, ảnh hưởng rất lớn quá trình học tập và rèn luyện của sinh viên. Mỗi giáo viên cố vấn (GVCV) như là một mắt xích trong vòng tròn mối quan hệ giữa sinh viên – chương trình đào tạo – nhà trường. Tuy nhiên, hiệu quả của công tác cố vấn tại nhiều trường đại học hiện nay vẫn còn hạn chế bởi rất nhiều nguyên nhân, trong đó có nguyên nhân là do phần lớn các giáo viên cố vấn là giảng viên kiêm nhiệm nên không có đủ thời gian cho công tác này. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất xây dựng một hệ thống hỗ trợ GVCV nhằm nâng cao hiệu quả của công tác cố vấn. Hệ thống này cung cấp sự sẵn dùng cho giáo viên cố vấn, giúp GVCV có thể truy cập thông tin sinh viên dễ dàng, mọi lúc mọi nơi bằng thiết bị di động. Ngoài ra, hệ thống còn giúp GVCV tự động hóa một số tác vụ nhằm tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc

Phát hiện té ngã cho người cao tuổi bằng gia tốc kế và mô hình học sâu Long Short-Term Memory.

Té ngã là một hiện tượng phổ biến của người cao tuổi. Té ngã không những gây ra các chấn thương sinh lý nghiêm trọng như gãy xương, tổn thương vùng đầu,… mà còn gây ra các tổn thương về tâm lý cho người cao tuổi. Ngoài việc phòng chống thì phát hiện té ngã một cách kịp thời có thể giúp hạn chế hậu quả của việc té ngã gây ra. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phát hiện té ngã cho người già sử dụng gia tốc kế (accelerometer) trên các thiết bị di động. Mô hình nhận dạng té ngã được xây dựng dựa trên mô hình học sâu Long Short-Term Memory (LSTM). Chúng tôi sử dụng mô hình học sâu LSTM với 64 lớp ẩn. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực do chúng tôi thu thập thực tế cho thấy rằng mô hình đề xuất phù hợp cho việc phát hiện té ngã ở người cao tuổi với độ chính xác là 93,9%