MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO

[vn]

Mạng nơ-ron nhân tạo được biết đến đầu tiên năm 1943 bởi nhà thần kinh học Warren McCulloch và nhà logic học Walter Pits. Họ chỉ ra rằng về nguyên tắc mạng nơ-ron nhân tạo có thể tính toán bất kỳ một hàm số học hay logic nào. Đặc biệt, vào những năm 2000, khi thế giới chính thức bước vào cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4, mạng nơ-ron nhân tạo đã thu hút được rất nhiều sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học trong nước và trên thế giới. Nó đã trở thành hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo – là một trong bốn yếu tố chính thúc đẩy cuộc cách mạng số để chuyển hóa toàn bộ thế giới thực thành thế giới số mà “Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0” đang hướng tới.

Khi nghiên cứu mạng nơ-ron cùng với sự phát triển của lý thuyết động lực học trong các mô hình toán học đã tìm thấy rất nhiều ứng dụng thành công trong các lĩnh vực khác nhau như xử lý tín hiệu số, xử lý ảnh, nhận dạng và trí tuệ nhân tạo, tính toán song song, tối ưu hóa…Những ứng dụng trên thường phụ thuộc vào dáng điệu động lực học của mạng nơ ron. Vì vậy, việc phân tích nghiên cứu dáng điệu động lực học là vấn đề thường xuyên cần thiết và luôn luôn mở để thiết kế được mạng nơ-ron nhân tạo.

Lý thuyết ổn định là một bộ phận quan trọng của lý thuyết định tính các phương trình vi phân. Hiện nay, lý thuyết này vẫn đang là một lĩnh vực nghiên cứu sôi động, góp phần giải quyết nhiều vấn đề đặt ra từ các hệ thực tiễn ứng dụng trong cơ học, vật lý, hóa học, sinh thái học, môi trường…và nó đã trở thành một bộ phận nghiên cứu không thể thiếu trong lý thuyết hệ động lực. Trong lý thuyết định tính các phương trình vi phân thì tính chất định tính, đặc biệt là tính ổn định và ổn định hóa của lớp hệ phi tuyến có cấu trúc mạng nơ-ron đang là vấn đề có tính chất thời sự và nhận được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều tác giả trong và ngoài nước.

Với các phân tích trên, đề tài hướng đến mục tiêu là tìm ra các cách tiếp cận và kỹ thuật mới, cải tiến các phương pháp nghiên cứu hiện có, để thiết lập các điều kiện ổn định cho một số lớp hệ phương trình vi phân phi tuyến có trễ tổng quát. Đồng thời, đi sâu nghiên cứu ứng dụng các kết quả ổn định tổng quát vào khảo sát tính chất định tính và điều khiển một số lớp hệ nơ-ron có trễ.

Lê Đào Hải An, giảng viên bộ môn Toán

[/vn][us]

Artificial neural network were first known in 1943 by neuroscientist Warren McCulloch and the neurologist Walter Pits. They pointed out that artificial neural network principles can account for any arithmetic or logic function. In particular, in the 2000s, when the world officially entered the fourth industrial revolution, artificial neural networks attracted a great deal of researching interest from local and international scientists. It has become a major research field in the field of artificial intelligence - one of the four key factors driving the digital revolution to transform the whole world into a digital world that "The Industrial Revolution 4.0" is moving forward.

When studying neural networks along with the development of dynamic theory in mathematical models, many successful applications have been found in various fields such as digital signal processing, image processing, artificial intelligence, parallel computing, optimization ... These applications often depend on the dynamics of the neural network. Therefore, the analysis of posture dynamics is a frequently needed and always open task to design artificial neural networks.

Stability theory is an important part of the qualitative theory of differential equations. At present, this theory is still an exciting field of research, contributing to solving many problems posed by practical systems applied in mechanics, physics, chemistry, ecology and environment. It has become an integral part of the theory of dynamics. In the qualitative theories of differential equations, the qualitative nature, especially the stability and stability of the neural network class, is a matter of temporal nature and obtained researching interests of many authors at home and abroad.

With the above analyzes, the topic aims to find new approaches and techniques to improve existing research methods, to establish stable conditions for some classes of nonlinear multiplexing equations. At the same time, in-depth study of the application of general stability results to the qualitative survey and control of some classes of delayed neural systems.

Le Dao Hai An, lecturer of Mathematics department

[/us]

Hình minh họa: 
Header: 
[vn]Mạng nơ-ron nhân tạo [/vn][us]Artificial neural network[/us]

DẠY HỌC XÁC SUẤT - THỐNG KÊ THEO HƯỚNG CHUẨN BỊ NĂNG LỰC NGHỀ NGHIỆP CHO SINH VIÊN NGÀNH HÀNG HẢI TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM

[vn]

1. Mở đầu

Nhiệm vụ hàng đầu của các trường Đại học trong giai đoạn hiện nay là đào tạo nhân lực chất lượng cao, với năng lực nghề nghiệp là trọng điểm. Năng lực nghề nghiệp (NLNN) được phát triển trong quá trình hành nghề, song cần được quan tâm ngay từ khi nguồn lao động tương lai còn ngồi trên ghế nhà trường. Nhận thức được điều đó, trong những năm gần đây Trường Đại học Hàng hải Việt Nam (ĐHHHVN) đã bắt đầu xây dựng và thực hiện chương trình đào tạo sinh viên theo định hướng phát triển năng lực nghề nghiệp.

2. Những yêu cầu về NLNN đối với sinh viên ngành hàng hải

Hiện nay, ngành hàng hải Việt Nam đang có sự thiếu hụt trầm trọng nguồn nhân lực. Hơn nữa, các quy định về an toàn và phòng ngừa ô nhiễm môi trường của các điều khoản trong các quy định của Công ước quốc tế về hàng hải ngày một nghiêm ngặt, đòi hỏi các nhà quản lý tàu biển phải đổi mới trang thiết bị phù hợp và buộc phải liên tục cập nhật, bổ sung kiến thức cho người lao động. Lao động hàng hải thuộc nhóm đặc thù, công việc phức tạp do môi trường làm việc chịu ảnh hưởng sóng, gió, bão tố và mức độ rủi ro cao, đòi hỏi đội ngũ kỹ sư, sỹ quan, thuyền viên phải có NLNN đáp ứng được những đặc thù khắc nghiệt đó.

Việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực này như đã nêu trên sẽ phải bắt đầu ngay từ khi người lao động còn ngồi trên ghế nhà trường. Qua hoạt động dạy học mà hình thành và phát triển NLNN cho sinh viên hàng hải về các lĩnh vực mà họ sẽ hoạt động sau khi ra trường. Môn Toán đóng một vai trò quan trọng trong nội dung đào tạo sinh viên ngành hàng hải, đó không chỉ là môn khoa học cơ bản mà còn mang tính tích hợp xuyên môn với khoa học chuyên ngành. Học phần Xác xuất - Thống kê (XSTK) là một trong những học phần có nhiều ứng dụng có thể đóng góp nhiều cho việc thực hiện yêu cầu nói trên.

3. NLNN và vai trò của XSTK với việc phát triển NLNN trong ngành hàng hải

3.1. Năng lực nghề nghiệp

Năng lực là tổng hợp các đặc điểm, thuộc tính tâm lý của cá nhân phù hợp với yêu cầu đặc trưng của một hoạt động nhất định, nhằm đảm bảo cho hoạt động đó đạt hiệu quả cao. Từ đó có thể đi đến quan niệm về năng lực nghề nghiệp:

NLNN là sự tương ứng giữa những đặc điểm tâm sinh lý con người với những yêu cầu do nghề đặt ra. NLNN phải được xem là đầu ra của hoạt động đào tạo, được thể hiện trong mục tiêu Trường ĐHHHVN đã thực hiện yêu cầu này.

Như vậy, việc hình thành và phát triển các NLNN cho sinh viên được xác định là nhiệm vụ quan trọng và phải thực hiện lâu dài, xuyên suốt quá trình đào tạo. Tuy nhiên, một câu hỏi được đặt ra là: “Các NLNN của sinh viên được trang bị và rèn luyện như thế nào thông qua quá trình học tập các môn thuộc lĩnh vực khoa học cơ bản nói chung, môn Toán nói riêng với nhiều giáo trình mà một trong số đó là XSTK?".

3.2. Vai trò của môn học XSTK đối với việc hình thành và phát triển NLNN ngành hàng hải

Môn học XSTK là một môn thuộc khối kiến thức cơ bản trong các trường đại học khối kỹ thuật. Ứng dụng của XSTK đã có mặt vào hầu hết các lĩnh vực đời sống và các ngành khoa học khác nhau. Đây là một trong những họcphần quan trọng của khối kiến thức cơ bản mà Bộ Giáo dục và Đào tạo đã quy định là môn học bắt buộc đối với sinh viên khối ngành kinh tế, kỹ thuật, y, dược, ...

Hơn nữa, với đặc thù là môn Toán ứng dụng nên bên cạnh việc góp phần phát triển các năng lực toán học như: khái quát hóa, đặc biệt hóa, mô hình hóa, phát hiện và giải quyết vấn đề... thì việc học XSTK còn góp phần phát triển các NLNN gắn với sinh viên ngành hàng hải, như: năng lực thu thập, xử lí số liệu thống kê; năng lực quan sát; năng lực phân tích, ra quyết định thông qua các bài toán ước lượng, kiểm định; năng lực xác định vị trí và hướng trên biển, năng lực tính toán, dự đoán thủy triều, năng lực thiết kế và sử dụng công trình báo hiệu Hàng hải, năng lực tổ chức cơ giới hoá công tác xếp dỡ hàng ở cảng ...

Dạy học XSTK như thế nào để góp phần đáp ứng những yêu cầ trên? Đây là một số vấn đề đặt ra cần nghiên cứu một cách nghiêm túc và hệ thống.

4. Một số định hướng dạy học XSTK theo hướng chuẩn bị NLNN cho sinh viên ngành hàng hải

4.1. Tìm hiểu kỹ các công việc của ngành hàng hải có liên quan tới ứng dụng của XSTK, để từ đó hoàn thiện mục tiêu dạy học XSTK trong trường ĐHHHVN.

Mục tiêu này sẽ góp phần hoàn thiện nội dung giáo trình XSTK chẳng hạn: Tổ chức các hoạt động dạy học khám phá trong quá trình dạy XSTK giúp SV phát triển năng lực chủ động trong chiếm lĩnh kiến thức. Dạy học XSTK theo hình thức của các hoạt động khám phá đã phát huy rất mạnh mẽ tác dụng trên, nó giúp cho người học được rèn luyện và phát huy tính chủ động, sáng tạo trong học tập để có những tiền đề tốt cho sự phát triển NLNN sau này.

4.2. Biên soạn bài giảng theo hướng tích hợp giữa KHCB – môn XSTK và KHCN

Bài giảng XSTK được biên soạn theo định hướng tích hợp giữa KHCB và KHCN; gắn chặt chẽ các kiến thức lý thuyết của XSTK với các thuật ngữ, khái niệm cơ bản của các ngành Hàng hải. Đặc biệt, là sử dụng các ví dụ ngay sau phần lý thuyết vừa giúp cho sinh viên nắm chắc lý thuyết lại vừa được tiếp cận với kiến thức, thuật ngữ liên quan đến nghề nghiệp của mình nhằm tạo thêm hứng thú học tập cho sinh viên.

4.3. Hướng dẫn SV vận dụng vào thực tiễn để góp phần phát triển NLNN chuyên ngành hàng hải

XSTK là một trong những môn học có tính ứng dụng lớn trong cuộc sống nói chung và trong ngành hàng hành nói riêng. Vì vậy, khi dạy học GV cần lấy thêm nhiều ví dụ minh họa, các bài toán thực tiễn gắn với chuyên ngành được đào tạo. Chẳng hạn giao cho các cá nhân hoặc nhóm thống kê điểm cuối kỳ hoặc điều tra tính thực tiễn của bộ môn XSTK với chuyên ngành hàng hải khi áp dụng các biện pháp dạy học mới trên đây hoặc thống kê các vụ tai nạn và sự cố tàu biển, … Từ đó áp dụng các bài toán ước lượng, kiểm định giả thiết, đánh giá sai số, độ tin cậy để đưa ra các kết luận, đánh giá về thực tiễn, đề xuất các biện pháp nhằm nâng cao chất lượng dạy và học môn XSTK hay khắc phục tối đa những sự cố tàu biển.

4.4. Đổi mới phương pháp dạy học theo hướng tập trung vào rèn luyện phương pháp tự học, tự khám phá, đặc biệt là kết hợp chặt chẽ qua việc ứng dụng lý thuyết và thực hành.

Mai Văn Thi, giảng viên bộ môn Toán

[/vn][us]

1. Introduction

The leading task of all universities in current period is to train high-quality human resources whose professional capacity is the main point. Professional capacity is developed during working time, but it needs to be taken interest as soon as future human resources still learn at universities. In recent years, Vietnam Maritime University has built and trained students to develop professional capacity.

2. Requirements of professional capacity towards martitime students

In these days, Vietnam Maritime field is lack of human resources. Moreover, regulations about safety and prevention of environmental pollution in the terms of international conventions about marine become strict and require ship managers innovating new facilities and updating, adding knowledge for workers. Maritime labours are specialized; their works are complicated due to the influence of wave, wind, storm and high risk, requiring engineers, officers, crews to have enough professional capacity to meet those harsh demands.

Enhancing the quality of human resources will have to begin as soon as they are studying at universities. Teaching and learning activities help form and develop professional capacity for maritime students in the fields they work after graduation. Mathematics plays an important role in training maritime students. It is not only fundamental science but also integrates with major subjects. The course of probability – statistics is one of the subjects having many applications to do this requirement.

3. Profeesional capacity and the role of Probability – Statistics in developing professional capacity in marine field

3.1. Professional capacity

Capacity is the sum of characteristics which belong to individual psychology and suitable for a certain activity to ensure that that activity gets high efficiency. Since then, professional capacity can be defined as:

Professional capacity is the correspondence between the characteristics of individual psychology and the requirements of jobs. Professional capacity must be considered as the output of education activities showed in the target of Vietnam Maritime University.

Hence, formation and development of professional capacity for students is determined to be important task to do in a long-term period and during education process. However, the question is “how are professional capacities equipped and trained during the process of learning fundamental sciences in general and Mathematics in particular with many lecture notes, especially Probability – statistics?”.

3.2. The role of Probability – Statistics in forming and developing professional capacity in maritime field

Probability – Statistics is the fundamental subject in technical fields at universities. The application of probability – statistics is present in most of fields in life and different sciences. This is one of the important courses for business, technical, medical students, etc.

Moreover, besides developing mathematics capacities such as generalization, specialization, modellization, recognization and problem-solving skills, etc, probability – statistics helps develop the professional capacities associating with maritime students, including data collection and process; visualization; analysis; decision-making through the problems of estimation and verification; the determination of location and direction at sea; calculation; tide estimation, design, the usage of maritime site; organization, etc.

How to teach probability – statistics to meet the requirements above? This problem needs to be researched seriously and systematically.

4. Some directions to teach probability – statistics to prepare professional capacity for maritime students

4.1. Find out the maritime jobs related to the applications of probability – statistics, thereby completing teaching targets at Vietnam Maritime University

This target contributes to completing the content of lecture notes probability – statistics; for example: organize teaching activities in probability – statistics which helps students develop active capacity in gaining knowledge. Teaching probability – statistics by using explorative activities strongly proves the effects above, it helps learners train and show creativity and active in study to form premise for the development of professional capacity.

4.2. Compile lecture notes to integrate probability – statistics with major subjects

Probability – statistics lecture notes are compiled to integrate fundamental sciences with major subjects, connect the knowledge of probability – statistics with terms and concepts in maritime field. Using examples after theory helps students hold theory and access knowledge and terms related to their careers, thereby increasing students’ interest.

4.3. Guide students to apply to reality and contribute to the development of maritime field

Probability – statistics is one of the subjects applied to life in general and maritime field in particular. Hence, it is necessary to take more examples, practical problems in teaching probability – statistics. For example, assigning to individual or group to count final grades or investigate the reality of probability – statistics to maritime field when applying new teaching methods or count maritime accidents, etc. Thus, applying the problems of estimation, verification, error evaluation, reliability to go to conclusions, practical evaluations and propose methods to enhance teaching and learning quality of probability – statistics.

4.4. Improve teaching method to train self-study, self-exploration and especially apply theory and practice

Mai Van Thi, lecturer of Department of Mathematics

[/us]

Hình minh họa: 
Header: 
[vn] Dạy học Xác suất - thống kê theo hướng chuẩn bị năng lực nghề nghiệp cho sinh viên ngành hàng hải tại trường Đại học Hàng Hải Việt Nam [/vn][us]Teaching Probability – Statistics to prepare professional capacity for maritime students at VMU [/us]

Tuabin dòng chảy thủy triều – nguồn năng lượng tái tạo mới trên thế giới

[vn]

Trong những ngày này, chủ đề về sự cạn kiệt của các nguồn nhiên liệu trên toàn cầu cũng như sự gia tăng của lượng khí thải nhà kính tới môi trường làm dấy lên mối quan tâm lớn đến các nguồn năng lượng có thể tái tạo. Bên cạnh năng lượng mặt trời, năng lượng gió thì các nguồn năng lượng đến từ đại dương như sóng và thủy triều cũng được nghiên cứu rộng rãi tại các quốc gia phát triển. Nắm bắt xu thế chung này, Thạc Sỹ Hà, giảng viên bộ môn Sức bền vật liệu đã thực hiện đề tài nghiên cứu trên tuabin thủy triều – 1 loại thiết bị tạo dòng điện từ năng lượng thủy triều. Đề tài được nghiên cứu trong 1.5 năm tại trường Đại học Auckland, New Zealand dưới sự ủng hộ tài chính từ chính phủ New Zealand.

Thông qua đề tài, một mô hình tuabin dòng chảy thủy triều được tối ưu mới đã được tạo ra – đảm bảo khả năng đạt hiệu suất chiết năng lượng từ thủy triều cao nhất nhưng chịu tải trọng nhẹ. Mô hình đã được chế tạo thành công tại hệ thống phòng thí nghiệm và nhà xưởng của khoa Kỹ thuật, trường Đại học Auckland, New Zealand. Các thiết bị và dụng cụ đo dữ liệu, truyền tín hiệu dưới nước cũng đã được cài đặt và lập trình để đảm bảo thử nghiệm thành công trong bể thử. Cùng với đó, hoạt động của tuabin thủy triều cũng đã được mô phỏng ở các điều kiện làm việc khác nhau. Nghiên cứu hiện vẫn đang được tiếp tục tại trường Đại học Auckland và hi vọng sẽ mở ra thế hệ mới của tuabin thủy triều, đóng góp vào sự phát triển và nghiên cứu của ngành năng lượng tái tạo trên toàn cầu.

Trần Bảo Ngọc Hà, giảng viên bộ môn Sức bền vật liệu

[/vn] [us]

In these days, the exhaustion of fossil fuel sources all over the globe as well as increases in the amount of exhaust gas has lead to a conversion to renewable energy. Besides solar and wind energy, energy from ocean, such as wave and tides has been researched in developed countries. Updating this new trend, ME. Ha, lecturer of Strength of Materials Department has conducted research on tidal turbines – a device to extract energy from tides. The topic has been researched in 1.5 years at the University of Auckland, New Zealand under the financial support from New Zealand Government.

From this topic, a new scale model tidal turbine has been designed at high efficiency but lightly loads. The model was successfully manufactured at laboratory and workshop at Faculty of Engineering, the University of Auckland, New Zealand. The electronic devices and instrumentation for collecting data and transferring signal under water were installed and programmed to be able to successfully experiment in flume. Together with this, the performance of the new scale model tidal turbine has been simulated at different working conditions. The research is being continued at the University of Auckland. It is expected to open a new generation of tidal turbine, contributing to the development and research of green energy field in the world.

Tran Bao Ngoc Ha, lecturer of Strength of Materials department

[/us]
Hình minh họa: 
Header: 
[vn]Tuabin dòng chảy thủy triều – nguồn năng lượng tái tạo mới trên thế giới[/vn][us]Tidal Stream Turbine – new renewable energy-extracting device in the world[/us]