Ngày 15/5/2025, tại UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã tổ chức Hội thảo khoa học với chủ đề “Agri-Food Trade and Sustainability: Lessons and Solutions for a More Sustainable Mekong”. Hội thảo cũng nằm trong khuôn khổ dự án TRADE4SD được tài trợ bởi Liên minh châu Âu. Đây là một trong những hoạt động học thuật trọng điểm hướng đến thúc đẩy các sáng kiến và giải pháp phát triển thương mại nông sản bền vững tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long.

Trong bối cảnh ô nhiễm nhựa ngày càng gia tăng, dự án UEH Green Campus không ngừng triển khai các sáng kiến xanh nhằm nâng cao nhận thức và thay đổi hành vi của cộng đồng. Không gian tại cơ sở Võ Thị Sáu đã được biến đổi thành một không gian tràn ngập nghệ thuật, nhằm tiếp nối hành trình giảm thiểu nhựa sử dụng một lần và từng bước lan tỏa mạnh mẽ, tạo động lực để mỗi cá nhân chung tay xây dựng một môi trường bền vững hơn.

Nhằm chia sẻ các phát hiện nghiên cứu từ dự án TRADE4SD (https://www.trade4sd.eu/) - Dự án được triển khai với mục tiêu đánh giá mối quan hệ giữa chính sách thương mại và các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs), đồng thời thúc đẩy đối thoại chính sách giữa các nhà khoa học, doanh nghiệp, chính quyền địa phương và các tổ chức quốc tế nhằm hướng đến một hệ thống thương mại nông sản bền vững tại Đồng bằng sông Cửu Long - vùng đất có vai trò chiến lược trong an ninh lương thực và phát triển nông nghiệp của Việt Nam. Vào ngày 15/05/2025, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh sẽ tổ chức Workshop với chủ đề “Agri-Food Trade and Sustainability: Lessons and Solutions for a More Sustainable Mekong” tại UEH Mekong.

Các quyết định mức thu dịch vụ, mức giá cho thuê tài sản năm 2023, như sau

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong thương mại điện tử, từ gợi ý sản phẩm, chatbot đến công nghệ hình ảnh trực quan. Những ứng dụng này đang góp phần thay đổi trải nghiệm và cách người tiêu dùng mua sắm trực tuyến. Nghiên cứu của các tác giả thuộc UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH), phân tích tác động của AI đến trải nghiệm, thái độ và hành vi mua sắm trực tuyến tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy trải nghiệm hình ảnh và tương tác thông minh góp phần nâng cao trải nghiệm khách hàng, trong khi thái độ đối với AI có mối liên hệ đáng kể với quyết định mua hàng và hành vi mua sắm theo cảm hứng.

Trong bối cảnh đô thị hóa và nhu cầu đi lại ngày càng tăng, nâng cao chất lượng giao thông công cộng là yêu cầu quan trọng đối với mục tiêu phát triển đô thị bền vững. Mức độ hài lòng của hành khách là nguồn dữ liệu quan trọng giúp nhận diện những hạn chế trong quá trình cung cấp dịch vụ. Tuy nhiên, các phương pháp khảo sát truyền thống khó khai thác đầy đủ cảm xúc và ý kiến đa chiều của người dân. Từ thực tiễn đó, nhóm tác giả thuộc UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã ứng dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích 13.321 phản hồi về dịch vụ xe buýt tại Thành phố Hồ Chí Minh, qua đó xác định những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và đề xuất giải pháp cải thiện chất lượng dịch vụ.

Trong thương mại điện tử, bình luận của khách hàng cung cấp nhiều thông tin về chất lượng sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm mua sắm. Tuy nhiên, khi số lượng bình luận tích cực và tiêu cực không đồng đều, các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện chính xác những phản hồi không hài lòng. Chính vì vậy, nhóm tác giả thuộc UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH), đã nghiên cứu ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn GPT-3.5 Turbo để tạo thêm dữ liệu bình luận tiếng Việt, qua đó đánh giá khả năng cải thiện hiệu suất phân tích cảm xúc trong thương mại điện tử.

Động cơ điện một chiều có chổi than được sử dụng rộng rãi trong robot, thiết bị tự động và các hệ truyền động. Tuy nhiên, hiệu quả điều khiển phụ thuộc lớn vào độ chính xác của các tham số bên trong động cơ. Từ đó, nhóm nghiên cứu thuộc UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) và Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật Vĩnh Long, đã đề xuất phương pháp lai kết hợp RLS-EKF bình phương tối thiểu đệ quy (RLS), bộ lọc Kalman mở rộng được khởi tạo từ RLS (RLS-EKF), trong đó RLS nhanh chóng tạo giá trị ước lượng ban đầu và EKF tiếp tục hiệu chỉnh để nâng cao độ chính xác. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp này tái hiện dòng điện và tốc độ tốt hơn so với RLS thuần túy và PSO, đồng thời vẫn duy trì chi phí tính toán hợp lý. Đây là hướng tiếp cận tiềm năng cho các hệ thống điều khiển thời gian thực và thiết bị nhúng có tài nguyên hạn chế.

Du lịch bền vững không chỉ được quyết định bởi cách du khách ứng xử khi đã đặt chân đến một nơi, mà bắt đầu sớm hơn – ngay từ lúc họ lựa chọn điểm đến cho chuyến đi. Trong bối cảnh nhiều điểm đến vẫn đối mặt với tình trạng quá tải, ô nhiễm và xung đột với cộng đồng địa phương, nhóm tác giả thuộc Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã tiếp cận du lịch bền vững từ góc nhìn hành vi trước chuyến đi. Công trình được công bố trên tạp chí International Journal of Contemporary Hospitality Management đã phát triển thang đo “Hành vi du lịch có đạo đức”, nhằm đo lường và thúc đẩy những lựa chọn điểm đến có trách nhiệm, qua đó góp phần định hướng du lịch bền vững theo cách thiết thực hơn.