Thông tin nhà nghiên cứu KH&CN

Mã NNC: CB.1493153

TS Đoàn Phong Tùng

Cơ quan/đơn vị công tác: Đại học Bách khoa Hà Nội

Lĩnh vực nghiên cứu:

Danh sách các Bài báo/Công bố KH&CN
Danh sách các Nhiệm vụ KH&CN đã tham gia

[1]	Dual Online Inference for Latent Dirichlet Allocation Khoat Than,Tung Doan Asian Conference on Machine Learning (ACML) - Năm xuất bản: 2015; ISSN/ISBN:
[2]	Sparse Stochastic Inference with Regularization Tung Doan, Khoat Than Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - Năm xuất bản: 2017; ISSN/ISBN:
[3]	Robust vehicle detection from noisy acceleration signal for bridge monitoring systems Tung Doan, Atsuhiro Takasu International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services - Năm xuất bản: 2017; ISSN/ISBN:
[4]	Deep multi-view learning from sequential data without correspondence Tung Doan, Takasu Atsuhiro International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) - Năm xuất bản: 2019; ISSN/ISBN:
[5]	Sparse Regression-Based Multiple Sequence Alignment Tung Doan, Atsuhiro Takasu IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) - Năm xuất bản: 2019; ISSN/ISBN:
[6]	Sensor data alignment for multi-view bridge monitoring Thi Hong Vuong, Tung Doan, Atsuhiro Takasu International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management (IABMAS) - Năm xuất bản: 2022; ISSN/ISBN:
[7]	Deep Sensor-fusion Approach to Vehicle Detection on Bridges using Multiple Strain Sensors H.T. Vuong, A. Takasu, Tung Doan The International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE) - Năm xuất bản: 2023; ISSN/ISBN:
[8]	From Synthesis to Realism: Enhancing Logistics with Computer Vision and Domain-Adversarial Training Cuong Quoc Dang, Dung Trung Nguyen, Dat Ha Mai, Duc Van Vu, Anh Ngoc Hoang, Uyen Thu Nguyen, Thiep Van Nguyen, Tan Xuan Phan, Tung Doan, and Cuong Dinh Hoang ICIIT '24: Proceedings of the 2024 9th International Conference on Intelligent Information Technology - Năm xuất bản: 2024; ISSN/ISBN:
[9]	Deep Multiview Learning From Sequentially Unaligned Data Tung Doan, Takasu Atsuhiro IEEE Access, Volume 8, Pages 217928 - 217946 - Năm xuất bản: 2020; ISSN/ISBN:
[10]	Kernel Clustering with Sigmoid Regularization for Efficient Segmentation of Sequential Data Tung Doan and Atsuhiro Takasu IEEE Access, Volume 10, Pages 62848-62862 - Năm xuất bản: 2022; ISSN/ISBN:
[11]	Deep Wavelet Convolutional Neural Networks for Multimodal Human Activity Recognition Using Wearable Inertial Sensors Thi Hong Vuong, Tung Doan and Atsuhiro Takasu Sensors, Volume 23, Pages 9721-9743 - Năm xuất bản: 2023; ISSN/ISBN:
[12]	Partial ordered Wasserstein distance for sequential data Tung Doan, Tuan Phan, Phu Nguyen, Khoat Than, Muriel Visani, Atsuhiro Takasu Neurocomputing, Volume 595, Pages 127908-127925 - Năm xuất bản: 2024; ISSN/ISBN:
[13]	Generalized ordered Wasserstein distance for sequential data Tung Doan, Hiep To, Hong Vuong, Muriel Visani, Atsuhiro Takasu, Khoat Than Pattern Recognition, Volume 169, Pages 111952-111965 - Năm xuất bản: 2025; ISSN/ISBN:
[14]	Deep multi-view learning f-rom sequential data without correspondence Tung Doan, Takasu Atsuhiro International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) - Năm xuất bản: 2019; ISSN/ISBN: 2161-4393/978-1-7281-1986-1
[15]	Deep Multiview Learning F-rom Sequentially Unaligned Data Tung Doan, Takasu Atsuhiro IEEE Access, Volume 8, Pages 217928 - 217946 - Năm xuất bản: 2020; ISSN/ISBN: 2169-3536
[16]	Deep Sensor-fusion Approach to Vehicle Detection on Bridges using Multiple Strain Sensors H.T. Vuong, A. Takasu, Tung Doan The International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE) - Năm xuất bản: 2023; ISSN/ISBN: 9781003323020
[17]	Deep Wavelet Convolutional Neural Networks for Multimodal Human Activity Recognition Using Wearable Inertial Sensors Thi Hong Vuong, Tung Doan and Atsuhiro Takasu Sensors, Volume 23, Pages 9721-9743 - Năm xuất bản: 2023; ISSN/ISBN: 1424-8220
[18]	Dual Online Inference for Latent Dirichlet Allocation Khoat Than,Tung Doan Asian Conference on Machine Learning (ACML) - Năm xuất bản: 2015; ISSN/ISBN: 1938-7228
[19]	F-rom Synthesis to Realism: Enhancing Logistics with Computer Vision and Domain-Adversarial Training Cuong Quoc Dang, Dung Trung Nguyen, Dat Ha Mai, Duc Van Vu, Anh Ngoc Hoang, Uyen Thu Nguyen, Thiep Van Nguyen, Tan Xuan Phan, Tung Doan, and Cuong Dinh Hoang ICIIT '24: Proceedings of the 2024 9th International Conference on Intelligent Information Technology - Năm xuất bản: 2024; ISSN/ISBN: 979-8-4007-1671-3
[20]	Generalized ordered Wasserstein distance for sequential data Tung Doan, Hiep To, Hong Vuong, Muriel Visani, Atsuhiro Takasu, Khoat Than Pattern Recognition, Volume 169, Pages 111952-111965 - Năm xuất bản: 2025; ISSN/ISBN: 0031-3203
[21]	Kernel Clustering with Sigmoid Regularization for Efficient Segmentation of Sequential Data Tung Doan and Atsuhiro Takasu IEEE Access, Volume 10, Pages 62848-62862 - Năm xuất bản: 2022; ISSN/ISBN: 2169-3536
[22]	Partial ordered Wasserstein distance for sequential data Tung Doan, Tuan Phan, Phu Nguyen, Khoat Than, Muriel Visani, Atsuhiro Takasu Neurocomputing, Volume 595, Pages 127908-127925 - Năm xuất bản: 2024; ISSN/ISBN: 0925-2312
[23]	Robust vehicle detection f-rom noisy acceleration signal for bridge monitoring systems Tung Doan, Atsuhiro Takasu International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services - Năm xuất bản: 2017; ISSN/ISBN: 9781450352994
[24]	Sensor data alignment for multi-view bridge monitoring Thi Hong Vuong, Tung Doan, Atsuhiro Takasu International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management (IABMAS) - Năm xuất bản: 2022; ISSN/ISBN: 978-1-032-35623-5
[25]	Sparse Regression-Based Multiple Sequence Alignment Tung Doan, Atsuhiro Takasu IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) - Năm xuất bản: 2019; ISSN/ISBN: 1945-7871/978-1-5386-9553-1
[26]	Sparse Stochastic Inference with Regularization Tung Doan, Khoat Than Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - Năm xuất bản: 2017; ISSN/ISBN: 978-3-319-57453-0

[1]	Nghiên cứu độ đo khoảng cách có tính tổng quát cao cho dữ liệu chuỗi Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Đại học Bách Khoa Hà Nội Thời gian thực hiện: 12/2024 - 11/2026; vai trò: Chủ nhiệm đề tài
[2]	Nghiên cứu độ đo khoảng cách có tính tổng quát cao cho dữ liệu chuỗi Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Đại học Bách Khoa Hà Nội Thời gian thực hiện: 12/2024 - 11/2026; vai trò: Chủ nhiệm đề tài