Biểu đồ trình tự là một sự trừu tượng hóa của mô hình giao tiếp giữa các thực thể, đối tượng hoặc lớp khác nhau. Nó được sử dụng để mô tả một dấu vết thực thi của một hệ thống cụ thể, tại một thời điểm cụ thể. Mạng Petri hàng đợi (Queueing Petri Nets - QPNs) là các hình thức đồ họa, ở mức độ trừu tượng thấp hơn, có sẵn các kỹ thuật giải pháp dựa trên mô phỏng hiệu quả và chuyên nghiệp. Bài báo trình bày cách xây dựng chương trình chuyển đổi tự động một số đối tượng trong biểu đồ trình tự sang mạng Petri hàng đợi. Cách tiếp cận được trình bày trong bài báo có thể được sử dụng để chuyển đổi tự động một biểu đồ trình tự phức hợp thành mạng Petri hàng đợi.

Bài báo trình bày một phương pháp hình học để tính toán và tối ưu hóa các góc quay của các khớp trong việc điều khiển cánh tay robot trong mặt phẳng. Phương pháp được sử dụng trong bài báo mang tính trực quan và có thể mở rộng cho nhiều trường hợp.

Trong bài báo này đề cập tới thiết lập và nghiên cứu một lớp phép biến đổi tích phân liên quan đến tích chập Laplace. Qua đó ứng dụng vào việc giải một lớp các phương trình và hệ phương trình vi-tích phân dạng Volterra.

Thế giới bùng nổ cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 với các ứng dụng robot và trí tuệ nhân tạo đi sâu vào cuộc sống cũng như sinh hoạt hàng ngày. Các robot cũng như thiết bị tự động đang trở nên thông minh hơn theo cách của chúng để tương tác với cả con người cũng như giao tiếp giữa các thiết bị với nhau. Lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong trí tuệ nhân tạo là công nghệ nhận biết ngôn ngữ tự nhiên của con người ngày càng phát triển và được ứng dụng rộng rãi. Những nghiên cứu này sẽ hỗ trợ tương tác tự nhiên giữa người và máy, trong đó máy sẽ học cách hiểu ngôn ngữ của con người, điều chỉnh và tương tác chủ động. Bài báo này nghiên cứu trợ lý ảo có thể chủ động giao tiếp, tương tác với người sử dụng bằng công nghệ trí thông minh nhân tạo. Mô hình huấn luyện nhận diện giọng nói và phân tích giọng nói phát triển trên thư viện Speech recognition, phân tích âm thanh qua thư viện Pyaudio và playsound, nguồn dữ liệu tìm kiếm truy vấn trên cơ sở dữ liệu trực tuyến. Công nghệ xây dựng trợ lý ảo hoàn toàn sử dụng thư viện mã nguồn mở, không bị hạn chế bởi đám mây lưu chữ thông tin và dữ liệu huấn luyện đầu vào. Trợ lý ảo có thể ứng dụng rộng rãi trong giao tiếp, giáo dục, và các ngành dịch vụ đạt độ chính xác hơn 90% và nhóm đang tiếp tục cải thiện tối ưu hóa hệ thống.