Section B: Math for Data Sciences (2026 KAIST-VIASM Annual Meeting on Mathematical Sciences) – Đại học Bách khoa Hà Nội

Mô tả sự kiện

Trong khuôn khổ hợp tác giữa Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc (Korea Advanced Institute of Science and Technology – KAIST), Viện nghiên cứu cao cấp về Toán (Vietnam Institute for Advanced Studies in Mathematics – VIASM), Khoa Toán – Tin ( Trường Toán học và Công nghệ thông tin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội), Khoa Toán - Cơ - Tin (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội) và Khoa Toán – Tin (Đại học Bách khoa Hà Nội). Hội nghị "2026 KAIST-VIASM Annual Meeting on Mathematical Sciences" sẽ được tổ chức từ 20 - 24/10/2026 tại Viện nghiên cứu cao cấp về Toán ( Vietnam Institute for Advanced Study in Mathematics (VIASM), Hanoi) và các phiên song song tại Khoa Toán – Tin ( Trường Toán học và Công nghệ thông tin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội), Khoa Toán - Cơ - Tin (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội) và Khoa Toán – Tin (Đại học Bách khoa Hà Nội). Hội nghị với mục tiêu để các nhà khoa học, giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên trao đổi những kết quả nghiên cứu mới, đồng thời thúc đẩy hợp tác trong các hướng giao thoa giữa Toán học, khoa học dữ liệu và tối ưu hóa.

Thông tin chi tiết về Hội nghị năm 2026 tại website của VIASM tại đây.

Trong năm nay, Khoa Toán - Tin, Đại học Bách khoa Hà Nội vinh dự tổ chức một phiên song song "Toán cho Khoa học dữ liệu (Math for Data Sciences)" từ ngày 21-22/10/2026. Thông tin về phiên báo cáo này:

1. Thời gian: 14:00 - 17:00 (ngày 21-22/10/2026).
2. Địa điểm: Phòng C9- 301, Tòa nhà C9, Đại học Bách khoa Hà Nội.
3. Kế hoạch dự kiến:
   1. Ngày 21/10/2026
      1. 14:00–14:40: Kang Wanmo – TBA.
      2. 15:00–15:40: Luong Van Thien – DTR-FS: Directed Temporal Role Graphs with Multi-Hop Context and Feature Selection for Ethereum Phishing Account Detection.
      3. 15:50–16:30: Kim Donghwan – Edge of Stability Occurs in Minimax Optimization.
   2. Ngày 22/10/2026
      1. 14:00–14:40: Kim Woojin – Persistent Homology: Topological Ideas for Data Analysis.
      2. 15:00–15:40: Nguyen Thi Ngoc Anh – Probabilistic electric load forecasting via adaptive online learning and multi-objective optimization: A NA-TP forecasting approach.
      3. 15:50–16:30: Le Chi Ngoc – From Prediction Uncertainty to Task Uncertainty: Intuitionistic Fuzzy Learning for Task-Agnostic Multi-Task Classification.