Seminars

Phòng 1108

Abstract:
In this sections, we compare various money market and capital market instruments and discuss their advantages and disadvantages; Identify and discuss various factors that affect the choice of investment securities by a bank and apply investment maturity strategies and maturity management tools based on the yield curve and duration.

Phòng 1108

Thứ Sáu, 21.2.2025

Abstract:
This paper addresses the issue of dual caregiving duties – child-rearing and elderly care – and how they can affect the stability of an economy. In this model, economic agents make collective decisions on fertility, savings, and division of labor to maximize their welfare. In the long run, the dual care burden plays a significant role. If it is sufficiently small, the economy operates and grows sustainably. If it is sufficiently large, the economy can be locked in a “nursing hell” state where caring consumes almost all resources, leaving almost nothing for income generation. In this case, since individuals’ fertility decisions are too low, the government can consider a minimum fertility requirement to alleviate the problem, although it is not a Pareto improvement. More interestingly, if the burden of care exceeds some feasible threshold, the economy’s survival is at risk of a structural collapse. In such a case, even the pronatalist policy mentioned earlier will be infeasible to implement.

Abstract:
Cá thể hoá điều trị, tức lựa chọn liệu pháp điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân, đang là xu hướng chủ đạo của y học chính xác. Hiện nay, phương pháp truyền thống chủ yếu dựa vào đặc điểm gen của bệnh nhân để đưa ra quyết định điều trị. Tuy nhiên, giải mã gen thường mất 3-4 tuần, chỉ mới thực hiện được ở một số ít cơ sở y tế, và chi phí cao vẫn là một rào cản lớn, đặc biệt ở các nước đang phát triển như Việt Nam. Để khắc phục những hạn chế này, trong những năm gần đây, chúng tôi đã nghiên cứu phương pháp dự đoán đặc điểm gen từ hình ảnh khối u, mở ra hướng đi cho cá thể hoá điều trị ung thư mà không cần giải mã gen.
Trong bài báo cáo này, tôi sẽ giới thiệu DEPLOY, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) dự đoán DNA methylation từ hình ảnh ung thư não, giúp phân loại ung thư não thành 10 phân loại chính với độ chính xác 95% [1]. Tiếp theo, tôi sẽ trình bày về DeepPT, một mô hình AI khác dùng để dự đoán đặc điểm mRNA từ hình ảnh, ứng dụng cho 16 loại ung thư khác nhau, từ đó dự đoán phản ứng của bệnh nhân đối thuốc điều trị ung thư [2]. Cuối cùng, tôi sẽ giới thiệu Path2Omics, phiên bản cải tiến của DEPLOY và DeepPT, ứng dụng cho 23 loại ung thư, với độ chính xác cao hơn gấp 5 lần [3]. Tôi là tác giả chính của cả 3 mô hình trên.

References[1]. D-T. Hoang et al. (2024), “Prediction of DNA methylation-based tumor types from histopathology in central nervous system tumors with deep learning”, Nature Medicine.[2]. D-T. Hoang et al. (2024), “A deep-learning framework to predict cancer treatment response from histopathology images through imputed transcriptomics”, Nature Cancer.[3]. D-T. Hoang et al. (2025), “Path2Omics: Enhanced transcriptomic and methylation prediction accuracy from tumor histopathology”, bioRxiv.

Tiến sĩ Hoàng Danh Tài hiện là Nghiên cứu viên cao cấp tại Viện Nghiên cứu Ung thư Quốc gia Hoa Kỳ, trực thuộc Viện nghiên cứu Sức khoẻ Quốc gia Hoa Kỳ (National Institutes of Health – NIH). Anh nhận bằng Tiến sĩ Vật lý Lý thuyết tại Cộng hoà Pháp, sau đó tiếp tục nghiên cứu Sau tiến sĩ tại Hàn Quốc và Mỹ, trước khi đảm nhiệm vị trí Nghiên cứu viên tại Đại học Quốc gia Úc, và quay lại Mỹ gần đây.

Abstract:
Controlling large-scale agricultural harvesters has traditionally depended on highly skilled and experienced operators, a process that incurs significant time and financial costs. While deep learning has opened up promising new possibilities, one of its major limitations lies in the interpretability of its outputs. In this presentation, we introduce innovative approaches that combine deep neural networks with centuries-old expert knowledge, creating hybrid systems that enhance reliability and control. These systems have been successfully applied to large-scale agricultural harvesters in Germany, demonstrating significant improvements in automation efficiency and performance.

He is a Researcher in Mathematics and Machine Learning at the University of Osnabrueck, Germany. His recent work focuses on the application of Machine Learning in various fields. He has participated in several projects on computer vision and robot control funded by the German government and industry partners.

Phòng 1108

Abstract:
The rise of reasoning LLMs in late 2024 has fundamentally changed how researchers, developers, and users think about large language models. First widely introduced by OpenAI, reasoning-enhanced models were initially considered costly and difficult to create. However, DeepSeek, an AI company based in China, disrupted this assumption by releasing full details of both their base model (DeepSeek-V3) and reasoning model (DeepSeek-R1) at a fraction of the expected cost. Since then, creating reasoning models has become accessible even to those with modest budgets, democratizing access to this advanced AI capability.

In this seminar, we’ll explore how Deepseek R1 was developed, how its creation differed from standard approaches, and what future advancements could build upon this breakthrough in accessible reasoning models.

Phòng 1108

Abstract:
In the past three years, RAG has become a popular technique for building chatbots and customized virtual assistants for businesses based on their proprietary, internal, and confidential data.

With the rise of Agentic AI, which bridges DATA and other AI tools within enterprises, RAG has reached a new level—ensuring updates and synchronization across responses throughout the entire system, business workflows, operations, and management.

The Multimodal AI trend is expanding the input and output formats of virtual assistants beyond just text, making them more adaptable to end-user needs than ever before.

Several ongoing projects at DAAI leverage and develop RAG techniques. This talk aims to equip DAAI members with deeper insights into RAG while also providing an opportunity for the community to share and exchange ideas on this topic.

Thứ Năm
16/01/2025
P1108 – A1

Abstract: The volatility of financial markets and the complexity of modern financial instruments have underscored the critical importance of hedging strategies in managing risk. This seminar delves into the principles, tools, and practices of hedging in the context of financial products, providing a comprehensive overview tailored for professionals, academics, and students in finance.
Key topics include the foundational knowledge necessary to understand hedging and an overview of important financial instruments. Consequently, a comprehensive definition of hedging can be presented, leading to the grasp of several “Greeks”, or fundamental risk measures in options modeling. Through practical examples on the Black-Scholes equation and on how to delta hedge, we will show that modern machine learning and deep learning methods can bring a new shift in traditional, math-oriented hedging.

Nguyễn Thị Hồng Hạnh
Nguyễn Quang Hưng
Sinh viên DSEB 64A