18/09/2025

Cách viết phần Tổng quan chuẩn bài báo quốc tế Q1, Q2

Rất nhiều bác sĩ trẻ và giảng viên trẻ nói về ước mơ công bố khoa học như một dấu mốc nghề nghiệp. Cái khát khao ấy rất thật: mong muốn đóng góp tri thức, khẳng định vị trí học thuật, và mở ra cơ hội hợp tác quốc tế cũng như bứt phá sự nghiệp. Nhưng khi bắt tay vào viết bài báo, nhất là phần Tổng quan (introduction), nhiều người mới phát hiện đây chính là đoạn khó nhất. Phần này cần một tư duy sắp xếp chặt chẽ và logic để dẫn dắt người đọc từ bối cảnh rộng đến câu hỏi nghiên cứu của riêng mình.


Điểm cốt lõi của phần Tổng quan không phải là liệt kê tất cả những gì đã biết, mà là kể một câu chuyện khoa học. Chúng ta cần mở đầu bằng một “hook” – một chi tiết, số liệu hoặc hiện tượng đủ hấp dẫn để kéo người đọc vào vấn đề. Sau đó là phần bối cảnh: tóm tắt những gì cộng đồng nghiên cứu đã làm, các khái niệm then chốt, và hướng phát triển chính. Nhưng quan trọng nhất là chỉ ra khoảng trống tri thức – khoảng trống ấy chính là lý do để nghiên cứu của chúng ta tồn tại. Nếu thiếu câu hỏi hoặc vấn đề rõ ràng, toàn bộ bài báo sẽ mất đi mục đích.

Để viết được một phần Tổng quan vừa chặt chẽ vừa thuyết phục, chúng ta có thể dựa vào cấu trúc chuẩn quốc tế như trong tài liệu đính kèm, gồm những thành phần cốt lõi sau:

* Opening Hook: Một câu mở đầu đủ hấp dẫn, có thể là số liệu, hiện tượng hoặc câu hỏi gợi suy nghĩ, giúp lôi cuốn người đọc ngay từ đầu.
* Background Information: Bối cảnh nghiên cứu, tóm tắt các khái niệm và kết quả quan trọng đã có, nhằm đặt nền cho vấn đề chúng ta muốn giải quyết.
* Research Problem or Gap: Khoảng trống kiến thức hoặc mâu thuẫn trong bằng chứng hiện tại, chính là lý do để nghiên cứu của chúng ta ra đời.
* Purpose and Significance of the Study: Mục tiêu và ý nghĩa của công trình, cho thấy đóng góp mới mẻ và tác động thực tiễn hay học thuật.
* Research Objectives or Questions: Các câu hỏi hay mục tiêu cụ thể định hướng toàn bộ nghiên cứu.
* Thesis Statement or Hypothesis (có thể cân nhắc): Câu luận đề hoặc giả thuyết kết thúc phần mở đầu, tuyên bố ngắn gọn về lập luận trong nghiên cứu.

Một Tổng quan hay không thể thiếu việc nhấn mạnh ý nghĩa của nghiên cứu. Chúng ta phải thuyết phục được người đọc – cũng chính là hội đồng phản biện – rằng câu hỏi của chúng ta đáng để trả lời. Đó có thể là đóng góp lý thuyết mới, ứng dụng lâm sàng, hoặc hàm ý chính sách. Tiếp đến, hãy nêu rõ mục tiêu hoặc giả thuyết nghiên cứu một cách gãy gọn, để người đọc biết chính xác hành trình chúng ta sắp dẫn họ đi. Tất cả kết thúc bằng một câu luận đề rõ ràng, không mơ hồ, như một cam kết về hướng đi và kết quả mong đợi.

Nhiều bản thảo mình từng đọc mắc những lỗi rất quen: quá dài dòng ở phần bối cảnh, quên chỉ ra khoảng trống nghiên cứu, hoặc đưa ra luận đề mơ hồ. Những lỗi này không chỉ làm bài viết kém hấp dẫn mà còn khiến phản biện khó đánh giá đóng góp của chúng ta. Một Tổng quan súc tích, logic và thuyết phục sẽ giúp toàn bộ bài báo vững vàng ngay từ đầu. Có được phần Tổng quan tốt là con đường ngắn nhất để biến khao khát công bố khoa học của các bác sĩ và giảng viên thành hiện thực: bắt đầu từ một câu chuyện khoa học rõ ràng, có mở đầu lôi cuốn, có khoảng trống được định nghĩa, và có luận đề chặt chẽ dẫn đường cho toàn bộ nghiên cứu

Tham khảo: https://www.facebook.com/share/1am42geska/?mibextid=wwXIfr 

13/09/2025

Hướng dẫn cách đẩy code lên GitHub đơn giản, tiết kiệm thời gian

 https://vietnix.vn/day-code-len-github/?fbclid=IwY2xjawMycopleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFvajJKNUNybDBpM1dLRUpWAR6tD_5F7RaJC1bfGOU7MTShzQwLrMbB3abU3MHlXKRygn-qKDFXAJAKcWkOSQ_aem_L8o-ZDtjeW8N8Y7km2qGTg

Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu

Bài giảng khóa học Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu cho sinh viên Chương trình tài năng tại viện CNTT&TT, ĐH BKHN
Dưới đây là bài giảng của khóa học Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu (Introduction to Machine Learning and Data Mining) kì 2022-2 được giảng dạy cho sinh viên chương trình tài năng tại trường CNTT&TT, đại học Bách Khoa Hà Nội
Khóa học được thực hiện bởi PGS. TS. Thân Quang Khoát
Bài giảng có slide tiếng Anh nhưng video bài giảng thì là tiếng Việt các bạn nhé

Link: https://users.soict.hust.edu.vn/khoattq/ml-dm-course/

Nghiên cứu khoa học


09/02/2025

Best-of Machine Learning with Python

Danh sách được tuyển chọn này bao gồm 920 dự án mã nguồn mở tuyệt vời, được phân thành 34 danh mục. Tất cả các dự án được xếp hạng theo điểm chất lượng dự án, được tính toán dựa trên nhiều chỉ số khác nhau được thu thập tự động từ GitHub.

Danh sách các dự án:

  • Machine Learning Frameworks 63 projects
  • Data Visualization 55 projects
  • Text Data & NLP 103 projects
  • Image Data 64 projects
  • Graph Data 36 projects
  • Audio Data 29 projects
  • Geospatial Data 22 projects
  • Financial Data 25 projects
  • Time Series Data 29 projects
  • Medical Data 19 projects
  • Tabular Data 5 projects
  • Optical Character Recognition 12 projects
  • Data Containers & Structures 1 projects
  • Data Loading & Extraction 1 projects
  • Web Scraping & Crawling 1 projects
  • Data Pipelines & Streaming 2 projects
  • Distributed Machine Learning 36 projects
  • Hyperparameter Optimization & AutoML 52 projects
  • Reinforcement Learning 23 projects
  • Recommender Systems 17 projects
  • Privacy Machine Learning 7 projects
  • Workflow & Experiment Tracking 40 projects
  • Model Serialization & Deployment 20 projects
  • Model Interpretability 54 projects
  • Vector Similarity Search (ANN) 13 projects
  • Probabilistics & Statistics 24 projects
  • Adversarial Robustness 9 projects
  • GPU & Accelerator Utilities 20 projects
  • Tensorflow Utilities 16 projects
  • Jax Utilities 3 projects
  • Sklearn Utilities 19 projects
  • Pytorch Utilities 32 projects
  • Database Clients 1 projects
  • Others 66 projects

Link https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR2TAlptsBcQFLK1tHoEcl8ivF1OBApgW1R55shGi715rbrNt8QRr73Ow74_aem_kVtCjkVIlV0EZD-OCG8OgQ 

19/12/2024

Hướng dẫn cách fine tune LLAMA 3.2 chuẩn 4bit

Năm nay các doanh nghiệp đang ráo riết chuẩn bị cho việc training những LLMs cỡ nhỏ local phục vụ cho mục đích riêng vì vậy team hướng dẫn mọi người cách fine tune LLAMA 3.2 chuẩn 4bit với kích cỡ khoảng hơn 1GB cho các bài toán ra lệnh ở đây nhé.

Tham khảo: https://www.facebook.com/groups/vietaicommunity/posts/610823811516658