Hà Nội, ngày 25/7 – Đại học Công nghiệp Hà Nội (HaUI) tổ chức lớp tập huấn khai thác tài nguyên thông tin phục vụ giảng dạy, học tập và nghiên cứu khoa học năm 2026 cho 50 giảng viên đến từ các đơn vị đào tạo trong toàn trường. Đây là lớp tập huấn thứ năm được triển khai, tiếp tục nâng cao năng lực khai thác học liệu số, cơ sở dữ liệu khoa học và sử dụng hiệu quả hệ thống tài nguyên thông tin, đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số trong giáo dục đại học.

WorldWideScience.org là cổng thông tin khoa học toàn cầu liên kết các cơ sở dữ liệu và cổng thông tin khoa học quốc gia và quốc tế. WorldWideScience.org cho phép người dùng chỉ với một truy vấn duy nhất có thể tìm kiếm nhiều nguồn tin khoa học từ khắp nơi trên thế giới, những phát hiện mới nhất trong các lĩnh vực như năng lượng, y học, nông nghiệp, khoa học môi trường và kỹ thuật.

Sự tiến bộ của công nghệ khai thác dữ liệu và sự phổ biến rộng rãi của công chúng đặt ra nhu cầu về một văn bản toàn diện về chủ đề này. Loạt sách có tựa đề 'Khai thác dữ liệu' giải quyết nhu cầu bằng cách trình bày mô tả chuyên sâu về các thuật toán khai thác mới và nhiều ứng dụng hữu ích.

Sáng 11/4/2026, tại Hội trường tầng 2 nhà A3, Trung tâm Thông tin - Thư viện đã triển khai nội dung hướng dẫn học viên cao học khai thác tài nguyên thông tin thư viện. Đây là một trong những nội dung quan trọng thuộc chương trình sinh hoạt đầu khóa dành cho học viên cao học đợt 1 năm 2026 của Nhà trường, nhằm trang bị những nền tảng thiết yếu cho quá trình học tập và nghiên cứu ở bậc sau đại học.

Phân tích này đạt được thông qua nhiều nghiên cứu điển hình, phát triển các phương pháp luận mới trong các lĩnh vực như khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tạo ra các tập dữ liệu lấy sự kiện làm trung tâm mới được tổng hợp trong Biểu đồ tri thức sự kiện mở (OEKG), một biểu đồ tri thức lấy sự kiện làm trung tâm đa ngôn ngữ chứa hơn 1 triệu sự kiện bằng 15 ngôn ngữ.

Sự tiến bộ của công nghệ khai thác dữ liệu và sự phổ biến rộng rãi của công chúng đặt ra nhu cầu về một văn bản toàn diện về chủ đề này. Bộ sách Khai thác Dữ liệu đáp ứng nhu cầu này bằng cách trình bày chi tiết các thuật toán khai thác mới và nhiều ứng dụng hữu ích.

Cuốn sách này đề cập đến ba lĩnh vực chính của những tiến bộ trong AI: học máy và khai thác dữ liệu, thị giác máy tính, và hệ thống đa tác tử. Sự sẵn có ngày càng tăng của các tập dữ liệu khổng lồ và tài nguyên điện toán mạnh mẽ đã cho phép phát triển các thuật toán và mô hình phức tạp hơn để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.

Theo dõi đối tượng mở rộng liên quan đến việc ước tính hình dạng và tư thế của một đối tượng dựa trên các phép đo điểm nhiễu. Nhiệm vụ này không đơn giản, vì chúng ta có thể phải đối mặt với các phép đo chất lượng thấp khan hiếm, ít thông tin tiên nghiệm hoặc chúng ta có thể không thể quan sát toàn bộ mục tiêu. Công việc này nhằm giải quyết những thách thức này bằng cách kết hợp các ý tưởng từ các đường viền hoạt động và khai thác thông tin từ các phép đo âm, cho chúng ta biết mục tiêu không thể ở đâu.

Trong tuần Sinh hoạt công dân - sinh viên đầu khóa trong các ngày 6,7,8 và12/09/2024, Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội đã tổ chức các buổi hướng dẫn tân sinh viên K20 khai thác và sử dụng các tài nguyên thông tin phục vụ cho quá trình học tập và nghiên cứu tại trường. Đây là hoạt động thường niên nhằm giúp sinh viên mới không chỉ làm quen với môi trường học tập mà còn tiếp cận một cách hệ thống với kho tài nguyên phong phú của Thư viện.

Sáng ngày 8/8/2025, hơn 40 Nghiên cứu sinh thuộc các khóa 2024–2025 của Trường Kinh tế, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã tham dự buổi hướng dẫn trực tuyến chuyên sâu về khai thác các nguồn tin và cơ sở dữ liệu phục vụ học tập và nghiên cứu khoa học, do ThS. Phan Quang Thịnh – Tổ trưởng Tổ Quản trị phát triển tài nguyên số, Trung tâm Thông tin – Thư viện đảm nhiệm. Sự kiện nằm trong chuỗi hoạt động phối hợp giữa Trường Kinh tế và Thư viện nhằm tăng cường năng lực tự học, tự nghiên cứu của người học sau đại học trong bối cảnh môi trường học thuật ngày càng đòi hỏi cao về khả năng khai thác, xử lý và sử dụng thông tin một cách hiệu quả.