Tay máy robot song song phẳng ba bậc tự do là một trong những cấu trúc robot có nhiều ưu điểm về độ cứng vững, độ chính xác và khả năng mang tải so với các loại tay máy nối tiếp. Tuy nhiên, đặc tính động học khép kín cùng với sự tồn tại của các tham số bất định, ma sát và nhiễu ngoại lực khiến bài toán điều khiển các hệ robot này trở nên phức tạp. Trong số các phương pháp điều khiển hiện đại, điều khiển trượt đồng bộ cho thấy khả năng bám quỹ đạo tốt và tính bền vững cao, song vẫn tồn tại hiện tượng dao động cao tần (chattering) do các tham số điều khiển cố định không thích nghi kịp với sự thay đổi của hệ thống. Bài báo này đề xuất một phương pháp điều khiển trượt đồng bộ có khả năng tự điều chỉnh tham số thông qua việc tích hợp mạng ANFIS. Bộ điều khiển được xây dựng dựa trên sai số đồng bộ và sai số đồng bộ chéo, kết hợp với thuật toán điều khiển trượt truyền thống. Mạng ANFIS được sử dụng nhằm tự động điều chỉnh các tham số của ma trận khuếch đại trong luật điều khiển, giúp bù nhanh các ảnh hưởng của tham số bất định, lực ma sát và nhiễu ngoại lực. Thuật toán đề xuất được áp dụng cho tay máy robot song song phẳng ba bậc tự do dạng 3-RRR và được kiểm chứng thông qua mô phỏng trên môi trường MATLAB/Simulink với nhiều kịch bản tải và nhiễu khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển đề xuất cải thiện rõ rệt độ chính xác bám quỹ đạo, giảm đáng kể sai số và gần như loại bỏ hiện tượng chattering so với các bộ điều khiển truyền thống.

Ung thư vú là một trong những bệnh ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ trên toàn thế giới cũng như tại Việt Nam, đồng thời là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu nếu không được phát hiện và điều trị kịp thời. Việc chẩn đoán sớm và đánh giá chính xác mức độ nguy cơ đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả điều trị và cải thiện tỷ lệ sống còn của bệnh nhân. Trong các phương pháp chẩn đoán hiện nay, chụp X-quang tuyến vú (mammography) được xem là kỹ thuật nền tảng trong sàng lọc và phát hiện sớm ung thư vú. Nghiên cứu này tập trung ứng dụng mạng học sâu AlexNet nhằm xây dựng mô hình phân loại nguy cơ ung thư vú dựa trên hình ảnh X-quang tuyến vú theo các nhóm Birads 2, Birads 3, Birads 4 và Birads 5. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm 2.051 ảnh X-quang tuyến vú được thu thập từ Bệnh viện Ung bướu thành phố Cần Thơ, đã được phân loại dựa trên hồ sơ bệnh án lâm sàng. Mô hình được huấn luyện và đánh giá bằng các chỉ số hiệu suất phổ biến như độ chính xác (Accuracy), độ nhạy (Recall), độ chính xác dự đoán (Precision) và F1-score. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình AlexNet đạt độ chính xác tổng thể 86,84% trong việc phân loại nguy cơ ung thư vú, với hiệu suất cao trên tất cả các nhóm Birads. Kết quả này cho thấy tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, góp phần nâng cao hiệu quả sàng lọc và giảm áp lực cho đội ngũ y tế trong thực hành lâm sàng.

GD&TĐ - Số hóa sách giáo khoa và xây dựng hệ sinh thái học liệu số dùng chung, miễn phí được xem là bước đi chiến lược của ngành Giáo dục trong kỷ nguyên số.

GD&TĐ - Mô hình hợp tác “3 nhà” (Nhà nước, nhà trường và doanh nghiệp) được xem là cấu trúc then chốt để đưa Nghị quyết 57 từ chính sách vào thực tiễn, thông qua sự đồng thiết kế, đồng triển khai và chia sẻ giá trị.

Trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện tại nơi làm việc và có tiềm năng biến đổi mạnh mẽ như động cơ hơi nước đã làm đối với Cuộc cách mạng công nghiệp thế kỷ 19.

Mạng 6G không chỉ là một bước tiến công nghệ, mà còn là một động lực mạnh mẽ thúc đẩy sự phát triển của giao thông thông minh.

Bài viết phân tích hiện tượng thành công của phim Mưa đỏ như một trường hợp tiêu biểu cho sự chuyển mình của dòng phim điện ảnh về lịch sử Việt Nam trong bối cảnh phát triển công nghiệp văn hóa. Với phương pháp nghiên cứu trường hợp kết hợp cách tiếp cận so sánh - đối chiếu, nghiên cứu tập trung làm rõ cách Mưa đỏ vượt qua giới hạn của phim tuyên truyền để trở thành sản phẩm văn hóa - thương mại có sức hấp dẫn thị trường.

GD&TĐ - Giáo dục Phú Thọ đang bước vào giai đoạn then chốt của chuyển đổi số khi dữ liệu được đưa trực tiếp vào lớp học, lấy người học làm trung tâm.

GD&TĐ - Trong xu thế tiếp cận và ứng dụng khoa học công nghệ vào giáo dục hiện nay, học sinh dân tộc thiểu số có cơ hội mở ra cánh cửa mới, nhưng cũng đối diện nhiều thử thách.

GD&TĐ - Câu chuyện ở một trường tiểu học vùng cao Tuyên Quang cho thấy, chuyển đổi số không chờ thiết bị mới bắt đầu

Trong thời gian gần đây, Việt Nam và nhiều quốc gia ASEAN đang đối mặt với làn sóng tấn công mạng ngày càng gia tăng, chủ yếu đến từ mã độc và ransomware. Đáng lo ngại hơn, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ được sử dụng để phòng thủ mà còn bị khai thác cho mục đích tấn công. Việc lạm dụng AI đã tạo ra các lỗ hổng mới, cho phép tin tặc huấn luyện AI để tấn công các hệ thống AI khác, từ đó đánh cắp dữ liệu và xâm nhập hệ thống với tốc độ ngày càng nhanh.

Giải pháp VCB Tablet của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) đã vinh dự đạt Giải Vàng hạng mục Đổi mới sáng tạo số (Digital innovation) tại ASEAN Digital Awards (ADA) – giải thưởng công nghệ số uy tín của khu vực ASEAN, tôn vinh các sản phẩm có tính đổi mới, giá trị thực tiễn và khả năng triển khai, nhân rộng.

Giữa những con dốc mù sương, còn in dấu vết của những trận sạt lở đất kinh hoàng hồi cuối năm 2025 ở Trà Leng, trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu hành trình gieo mầm từ khát vọng đổi thay của những người thầy vùng cao.

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ tư diễn ra mạnh mẽ, Việt Nam đã và đang chủ động nắm bắt thời cơ, mở ra không gian phát triển mới. Đại hội XIV của Đảng đánh dấu bước chuyển quan trọng trong tư duy phát triển, với việc xác định khoa học - công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực trung tâm; con người vừa là chủ thể sáng tạo, vừa là mục tiêu thụ hưởng thành quả phát triển.

Thành công của Đại hội Đại biểu toàn quốc lần thứ XIV của Đảng là sự kết tinh trí tuệ của toàn Đảng, toàn dân, toàn quân, thể hiện ý Đảng, lòng dân. Những nhiệm vụ lớn được đặt ra không chỉ là quyết sách mang tính chiến lược, mà còn là tâm nguyện chung của nhân dân về một Việt Nam hùng cường, phồn vinh và hạnh phúc.