I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC
Họ và tên: Phạm Thị Kim Dung Giới tính: Nữ
Năm sinh: 1983
Nơi sinh: Thái Nguyên
Quê quán: Thái Bình
Dân tộc: Kinh
Học vị cao nhất: Tiến sĩ
Năm, nước nhận học vị: 2018, Pháp
Chức danh khoa học cao nhất:Năm bổ nhiệm:
Đơn vị công tác: Khoa Công nghệ và Khoa học Dữ liệu, Trường Đại học Ngoại thương
Email: dungpk@ftu.edu.vn
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO
1. Đại học
|
Hệ đào tạo: chính quy |
|
|
Nơi đào tạo: Đại học Bách khoa Saint Petersburg |
|
|
Ngành đào tạo: Công nghệ thông tin |
|
|
Nước đào tạo: Nga |
Năm tốt nghiệp: 2007 |
2. Sau đại học
|
Thạc sĩ chuyên ngành: Khoa học máy tính |
|
|
Nơi đào tạo: Đại học Bách khoa Saint Petersburg, Nga |
Năm cấp bằng: 2009 |
|
Tên luận văn: Hệ thống tính toán lập trình và tự động hóa |
|
|
Tiến sĩ chuyên ngành: Khoa học máy tính (học bằng tiếng Anh) |
|
|
Nơi đào tạo: CNAM, Paris, Pháp |
Năm cấp bằng: 2018 |
|
Tên luận án: Phát triển phần mềm chuẩn thông qua việc xây dựng từ các dòng sản phẩm |
|
3. Ngoại ngữ
|
1. Ngoại ngữ 1: tiếng Anh |
Mức độ sử dụng: thành thạo |
|
2. Ngoại ngữ 2: tiếng Pháp |
Mức độ sử dụng: mức độ cơ bản giao tiếp |
|
3. Ngoại ngữ 3: tiếng Nga |
Mức độ sử dụng: mức độ cơ bản |
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN
|
Trường/Công ty |
Công việc |
Từ |
Đến |
|
Công ty phần mềm, Saint Petersburg Nga |
QA, Tester |
2007 |
2009 |
|
Khoa CNTT, Trường ĐH Công nghệ – ĐHQGHN |
Giảng viên |
2009 |
2018 |
|
Khoa CNTT, Trường EPU – ĐH Điện lực |
Giảng viên |
5/2018 |
9/2021 |
|
Khoa CNTT, Swinburne VN, ĐH FPT |
Chủ nhiệm bộ môn Trí tuệ nhân tạo |
9/2021 |
7/2024 |
|
Khoa Công nghệ và Khoa học Dữ liệu |
Giảng viên |
7/2024 |
nay |
IV. QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
1. Các đề tài nghiên cứu khoa học đã và đang tham gia
|
TT |
Tên đề tài nghiên cứu |
Năm bắt đầu/Năm hoàn thành |
Đề tài cấp (NN, Bộ, ngành, trường) |
Trách nhiệm tham gia trong đề tài |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. Các công trình khoa học đã công bố
|
TT |
Tên công trình |
Năm công bố |
Tên tạp chí |
|
1 |
Fusion Methods of Multiple EMR Rankings in Content-based Image Retrieval |
2024 |
COPUS, Tác giả chính CAEP-8 Proceedings |
|
|
Variational Autoencoder for Anomaly Detection: A Comparative Study |
2024 |
Đồng tác giả IEEE ICCE 2024 |
|
|
Efficient Content-based Image Retrieval Based on Anchor Point Selection in Manifold Ranking with Combined CNN and Low-Level Features |
2023 |
Journal Q4 (Đồng tác giả) NONLINEAR PHENOMENA IN COMPLEX SYSTEMS |
|
|
Improved EfficientNet Network for Efficient Manifold Ranking-based Image Retrieval |
2023 |
SCOPUS (Đồng tác giả) International Conference on Intelligent Systems & Networks |
|
2 |
E-Health System Based on Telemedicine Platform and GRID Layer Model |
2021 |
SCOPUS (Đồng tác giả) Nonlinear Phenomena in Complex Systems, V.24, No.2 (2021), 112-132. |
|
3 |
Về một hệ luật ngôn ngữ xây dựng toán tử Hint và áp dụng nâng cao độ tương phản ảnh mầu |
2020 |
Đồng tác giả Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Quân sự, số 68, tháng 8/2020,ISSN 1859-1043, trang 160-170. |
|
4 |
Improve the Accuracy of Link Predictions on Sparse Networks based on Similarity Measures and Multiple Ensemble Learning |
2020 |
COPUS, Tác giả chính Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, Vol. 11, No. 4, pp. 151-161, December 2020. |
|
5 |
Enhancing the Performance of Manifold Ranking in Image Retrieval using Combined Rank on Low-level Features and Embedded Vectors |
2020 |
SCOPUS, Đồng tác giả Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, Vol. 11, No. 4, pp. 172-186, December 2020. |
|
6 |
Cải tiến công nghệ dòng sản phẩm với ngôn ngữ FFML thông qua tính gia tăng |
2019 |
Tác giả chính JMST – Tạp chí nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Quân sự |
|
7 |
Une ligne de produits corrects par construction |
2017 |
Đồng tác giả AFADL |
|
8 |
Vers un développement formel non incrémental |
2016 |
Đồng tác giả AFADL |
|
9 |
Towards correct-by-construction product variants of a software product line: GFML, a formal language for feature modules |
2015 |
Tác giả chính EPTCS 182, 2015, pp. 44-55 |
