Thông tin nhà nghiên cứu KH&CN

Ứng dụng phương pháp Random Forest dự báo vị trí có nguy cơ xảy ra lũ quét cho khu vực tỉnh Lào Cai

Thách thức và tiếp cận mô hình ba chiều điều kiện địa chất công trình khu vực Hà Nội

Kết quả nghiên cứu địa chất công trình nền đường dẫn Cầu Giẽ vượt, phục vụ cho gia cố đất bằng bấc thấm

A new hybrid equilibrium optimized SysFor based geospatial data mining for tropical storm-induced flash flood susceptible mapping

An approach based on socio-politically optimized neural computing network for predicting shallow landslide susceptibility at tropical areas

An advanced meta-learner based on artificial electric field algorithm optimized stacking ensemble techniques for enhancing prediction accuracy of soil shear strength

A New Modeling Approach for Spatial Prediction of Flash Flood with Biogeography Optimized CHAID Tree Ensemble and Remote Sensing data

Shallow Landslide Susceptibility Mapping: A Comparison between Logistic Model Tree, Logistic Regression, Naïve Bayes Tree, Artificial Neural Network, and Support Vector Machine Algorithms

Shallow Landslide Susceptibility Mapping by Random Forest Base Classifier and Its Ensembles in a Semi-Arid Region of Iran

Mapping of groundwater spring potential in karst aquifer system using novel ensemble bivariate and multivariate models

GIS-Based Gully Erosion Susceptibility Mapping: A Comparison of Computational Ensemble Data Mining Models

Thách thức và tiếp cận mô hình ba chiều điều kiện địa chất công trình - địa kỹ thuật khu vực Hà Nội

Nghiên cứu ứng dụng kết cấu mặt đê kết hợp giao thông

Nghiên cứu khả năng đầm chặt của tro xỉ đáy lò Nhà máy Nhiệt điện An Khánh

A tree-based intelligence ensemble approach for spatial prediction of potential groundwater

Effectiveness assessment of Keras based deep learning with different robust optimization algorithms for shallow landslide susceptibility mapping at tropical area

Sử dụng tổ hợp phương pháp số phân tích giải pháp ổn định vách hố đào tầng hầm công trình Tổ hợp văn phòng 25-27 Trương Định, Hà Nội

Sử dụng mô hình số GEO5 phân tích giải pháp giữ ổn định vách hố đào tầng hầm dự án Lotte Mall, Tây Hồ, Hà Nội

A New Approach of Hybrid Bee Colony Optimized Neural Computing to Estimate the Soil Compression Coefficient for a Housing Construction Project

Ứng dụng phần mềm Địa kỹ thuật (Giáo trình giảng dạy đại học)

Ứng dụng công nghệ tin học giải các bài toán nền móng công trình (Giáo trình giảng dạy Sau đại học)

Advanced soft computing techniques for predicting soil compression coefficient in engineering project: a comparative study

Modelling of Land Subsidence Evolution Resulted from Groundwater Exploitation in some Areas in Hanoi

Effects of undrained cyclic shear and atterberg’s limits on the secondary consolidation of soft soils

Reusability the bottom ash from thermal power plant (CTPP) for graded materials and concrete aggregate based on particle size distribution

Cơ sở khoa học và nội dung xây dựng tiêu chuẩn cơ sở sử dụng tro xỉ nhiệt điệt trong xây dựng đường giao thông

A swarm intelligence-based machine learning approach for predicting soil shear strength for road construction: a case study at Trung Luong National Expressway Project (Vietnam)

A hybrid computational intelligence approach for predicting soil shear strength for urban housing construction: a case study at Vinhomes Imperia project, Hai Phong city (Vietnam)

Prediction of soil compression coefficient for urban housing project using novel integration machine learning approach of swarm intelligence and Multi-layer Perceptron Neural Network

Tiềm năng khai thác địa nhiệt tầng nông vùng Tây Bắc cho sưởi ấm và làm mát công trình

A novel approach for detailed spatio-temporal land subsidence prediction coupling 3D engineering geological modeling in Hanoi city

Exploring the Potential of High-Accuracy Landslide Detection and Monitoring based on New Remote Sensing Data and Techniques

Design and implementation of site-specific rainfall-induced landslide early warning and monitoring system: a case study at Nam Dan landslide (Vietnam)

Tin học ứng dụng trong Địa chất công trình - Địa kỹ thuật (Giáo trình giảng dạy đại học)

Simulation of Head Declination due to Groundwater Pumping in Some Areas in Hanoi by Using ModFlow Programme

Reliability - based Assessment of the Red River dike of Hanoi, Vietnam

Xây dựng mô hình số bề mặt và bản đồ trực ảnh sử dụng công nghệ đo ảnh máy bay không người lái (UAV)

GIS-based modeling of rainfall-induced landslides using data mining-based functional trees classifier with AdaBoost, Bagging, and MultiBoost ensemble frameworks

Data Collection and its Usefulness for creating database and information of Historical Map in Thanglong - Hanoi

Nghiên cứu áp dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo trữ lượng, đánh giá cơ chế suy thoái và đề xuất các giải pháp quản lý bền vững nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai - Kon Tum

Nghiên cứu và phát triển các mô hình mới độ chính xác cao cho phát hiện dự báo và đánh giá rủi ro trượt lở đất sử dụng dữ liệu địa không gian trí tuệ nhân tạo và các thuật toán tối ưu hóa

Xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại nhằm đánh giá, phân vùng nguy cơ trượt lở đất cho khu vực miền núi phía bắc Việt Nam. Chương trình KHCN cấp Bộ mã số: CT.2019.01.

Nghiên cứu phát triển mô hình ba chiều điều kiện địa chất công trình khu vực Hà Nội. Mã số: T18-08

Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn khai thác, sử dụng địa nhiệt tầng nông bằng công nghệ bơm nhiệt đất (GSHP) phục vụ sưởi ấm và làm mát ở vùng núi Tây Bắc, Việt Nam

Nghiên cứu đề xuất và ứng dụng các giải pháp khoa học, công nghệ phù hợp nâng cao hiệu quả các công trình đập dâng vùng Tây Bắc - Mã số: KHCN-TB.14C/13-18.

Nghiên cứu phương pháp quang lượng 3D - Photomodeler trong quan trắc, dự báo trượt lở tại Lao Cai, Việt Nam

Nghiên cứu ứng dụng Hệ thông tin địa lý GIS và mô hình toán học trong việc xây dựng Bản đồ nhạy cảm trượt lở đất. Lấy ví dụ tính toán cho lưu vực sông Bồ tỉnh Thừa Thiên Huế. Mã số: T.19-2006.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo dự báo tiềm năng nước dưới đất cho vùng khan hiếm nước khu vực Tây Nguyên (Việt Nam). Mã số: VIE 11 888 11/REGIE/019.

Nghiên cứu và phát triển các mô hình mới độ chính xác cao cho phát hiện, dự báo và đánh giá rủi ro trượt lở đất sử dụng dữ liệu địa không gian, trí tuệ nhân tạo và các thuật toán tối ưu hóa. Mã số: 105.08-2017.316.

Dự báo lún mặt đất theo không gian, thời gian sử dụng các mô hình 3 chiều về địa chất, địa kỹ thuật và dòng chảy nước dưới đất tích hợp hệ thông tin địa lý (GIS) cho thành phố Hà Nội (Việt Nam)

Thành lập bản đồ nhạy cảm trượt tỷ lệ vùng cho khu vực Thừa Thiên Huế, Việt Nam

Nghiên cứu đề xuất ngưỡng khai thác hợp lý nhằm phòng chống nguy cơ sụt lún nền đất do khai thác nước dưới đất, áp dụng thử nghiệm cho khu vực nội đô thành phố Hà Nội