Địa chỉ trụ sở: Tòa nhà Viettel, Số 285, Đường Cách Mạng Tháng 8, Phường 12, Quận 10, Thành phố Hồ Chí Minh
Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp số 0309532909 do Sở Kế Hoạch và Đầu Tư Thành phố Hồ Chí Minh cấp lần đầu vào ngày 06/01/2010.
Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin như hiện nay, dữ liệu đang được sinh ra ngày càng nhiều và dưới nhiều hình thức khác nhau. Việc xử lý nhằm ứng dụng kho dữ liệu quý giá đó như thế nào để đạt được hiệu quả cao nhất luôn là vấn đề được rất nhiều những chuyên gia về công nghệ thông tin đặc biệt quan tâm. Chính vì lý do đó mà Cấu trúc dữ liệu và thuật toán vẫn luôn là một chủ đề mà ngày càng được đầu tư nghiên cứu và phát triển, nó không bị lỗi thời trong bất cứ xu hướng nào của lĩnh vực Công nghệ thông tin, việc phát triển để thuật toán ngày một hoàn thiện hơn gần như chưa bao giờ dùng lại và không có giới hạn.
Trước nhu cầu thiết thực cần tìm hiểu của bạn đọc, tác giả Trần Thông Quế - giảng viên cao cấp đã có trên 35 năm kinh nghiệm giảng dạy ở lĩnh vực Công nghệ thông tin và luôn tâm huyết với chủ đề này đã phối hợp với Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông xuất bản bộ sách “Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - phân tích và cài đặt trên C/C++”, gồm 2 tập.
Tập 1 gồm 5 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Các khái niệm cơ bản về thuật toán và cấu trúc dữ liệu
Chương 2: Các thuật toán tìm kiếm trong và sắp xếp trong
Chương 3: Một số chiến lược thiết kế thuật toán
Chương 4: Các kiểu dữ liệu trừu tượng và biển nhớ động
Chương 5: Cấu trúc cây
Với kinh nghiệm nhiều năm giảng dạy, tác giả đã lựa chọn cách tiếp cận đơn giản hóa các vấn đề phức tạp, từ cơ bản đến nâng cao.
Nội dung cuốn sách được trình bày một cách chi tiết, dễ hiểu, sau mỗi nội dung đều có ví dụ minh họa, sau mỗi thuật toán đều được đánh giá độ phức tạp và cài đặt demo. Cuốn sách còn bổ sung thêm một số thuật toán mà những cuốn sách đã xuất bản trước đây chưa có như: Thuật toán sắp xếp rung lắc, thuật toán sắp xếp với độ dài bước giảm dần... Chính vì vậy, cuốn sách này hướng tới đối tượng độc giả đông đảo, từ những bạn đọc mới làm quen tới những bạn đọc đã có kinh nghiệm nhiều năm trong lĩnh vực này. Đây thực sự là tài liệu bổ ích dành cho sinh viên, giảng viên, lập trình viên cũng như các chuyên gia về công nghệ thông tin có nhu cầu tìm hiểu và nghiên cứu.
Se analiza como a traves de la aritmetica en diferentes sistemas de numeracion posicional, se fomenta, desarrolla y promueve el pensamiento numerico. Observando que cuando uno se ve enfrentando a situaciones de trato numerico, suele convertir la resolucion de un problema en la solucion de algoritmos; no se analiza, en cambio si se opera. Se busca que mediante bases numericas diferentes al decimal, se analicen y comprendan los principios posicionales implicitos al operar. La investigacion se centra en tres pilares que contribuyen a desarrollar el pensamiento numerico, tomados del Ministerio de Educacion Nacional y del investigador Luis Rico Romero y su grupo de investigacion, los cuales son: - Comprension de los numeros y de la numeracion. - Comprension del concepto de las operaciones. - Calculos con numeros y aplicaciones de numeros y operaciones.
Bài toán tìm câu trả lời [còn gọi là bài toán lựa chọn câu trả lời hay tìm câu trả lời tốt nhất] là một bài toán chính trong hệ thống hỏi đáp. Khi một câu hỏi được đăng lên forum sẽ có nhiều người tham gia trả lời câu hỏi. Bài toán lựa chọn câu trả lời với mục đích thực hiện sắp xếp các câu trả lời theo mức độ liên quan tới câu hỏi. Những câu trả lời nào đúng nhất sẽ được đứng trước các câu trả lời kém liên quan hơn. Trong những năm gần đây, rất nhiều mô hình học sâu được đề xuất sử dụng vào nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] trong đó có bài toán lựa chọn câu trả lời trong hệ thống hỏi đáp nói chung và trong hệ thống hỏi đáp cộng đồng [CQA] nói riêng. Hơn nữa, các mô hình được đề xuất lại thực hiện trên các tập dữ liệu khác nhau. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi tiến hành tổng hợp và trình bày một số mô hình học sâu điển hình khi áp dụng vào bài toán tìm câu trả lời đúng trong hệ thống hỏi đáp và phân tích một số thách thức trên các tập dữ liệu cho bài toán trên hệ thố...
Trong hệ thống du lịch thông minh, lập lộ trình tự động là một trong những chức năng phức tạp nhưng rất quan trọng và cần thiết cho du khách trước và trong hành trình thăm quan của mình. Chức năng này không chỉ yêu cầu tạo ra phương án lộ trình phù hợp với điều kiện của du khách một cách nhanh chóng, mà còn phải tối ưu về thời gian thăm quan và hiệu quả kinh tế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán lập lộ trình tự động mới dựa trên ý tưởng của bài toán lập lịch TSP [Traveling Salesman Problem] và bổ sung tham số về thời gian du lịch hợp lý, được gọi là TPA [Travel Planning Algorithm]. Thuật toán TPA được cài đặt trong hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng của tỉnh Thái Nguyên. Dựa vào điểm du lịch được gợi ý trong quá trình lựa chọn điểm thăm quan của du khách, thuật toán TPA hoạt động ổn định và lập được lộ trình du lịch tốt hơn so với chức năng lập lộ trình trong hệ thống du lịch thông minh của TripHunter và Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam [VNPT].
Chúng tôi nghiên cứu hiện tượng chuyển pha của mô hình q-state clock hai chiều bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Chúng tôi tính toán các đại lượng vật lý như là: nhiệt dung riêng, độ từ hoá và mô đun xoắn cho q > 5 [cụ thể q = 6 và 8]. Nhiệt dung riêng và độ từ hóa chỉ ra mô hình có hai chuyển pha, bao gồm chuyển pha trên, T2, giữa pha mất trật tự và pha giả trật tự và chuyển pha dưới, T1, giữa pha giả trật tự và pha trật tự. Mô đun xoắn không những chỉ ra T2 là chuyển pha Kosterlitz-Thouless mà còn có biểu hiện của chuyển pha T1.
TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ [Fuzzy Rough Set FRS] nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm [Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS] dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.