R&D Information Centre

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố trong nước và trên thế giới được chúng tôi cập nhật và phân loại chi tiết theo từng chủ đề

  • All

Khiếm khuyết hệ thống cấp thoát nước trong các công trình nhà ở dân dụng: Phân tích các bất thường và nguyên nhân gây ra

Plumbing defects in residential buildings: analysis of anomalies and their causes

Kho lưu trữ rủi ro AI: Một đánh giá tổng quan, cơ sở dữ liệu và phân loại các rủi ro từ trí tuệ nhân tạo

The AI risk repository: A meta-review, database, and taxonomy of risks from artificial intelligence

Điều khiển giám sát thích ứng nhằm tối ưu hóa tính linh hoạt năng lượng của tòa nhà với hệ thống HVAC hỗn hợp dưới các điều kiện khí hậu và vận hành biến đổi

Adaptive supervisory control for optimizing buildings’ energy flexibility with hybrid HVAC systems under variable climates and operation conditions

Trí tuệ nhân tạo: Những thách thức của AI trong lĩnh vực kế toán

Artificial Intelligence: Challenges of AI in Accounting

Hệ thống thông gió áp suất dương và chất lượng không khí trong nhà: Kết quả đo lường PM 2.5 tại các tòa nhà dân cư

Positive pressure ventilation systems and indoor air quality: PM2.5 outcomes in residential buildings

Đánh giá các biện pháp cải tạo chiến lược cho các tòa nhà dân cư tiết kiệm năng lượng bằng trí tuệ nhân tạo

Evaluating strategic retrofit measures for energy-efficient residential buildings with artificial intelligence

Hướng tới vibe coding hiệu quả: Một tác nhân dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn cho phát triển phần mềm mã nguồn thấp

Toward efficient vibe coding: An LLM-based agent for low-code software development

AI là chữ “P” thứ tư mới của Marketing: Tiếp cận hiệu suất marketing bằng mô hình thống kê và học máy

AI as the new fourth “P” of marketing: A statistical and machine learning modelling approach to marketing performance

Điều tra hiệu suất của các hệ thống tòa nhà thông minh dựa trên AI thông qua phân tích mô hình học sâu nâng cao

Investigating the performance of AI-driven smart building systems through advanced deep learning model analysis