Professor, Viện trưởng, Viện Kỹ thuật và Khoa học Máy tính, Trường Đại học VinUni.
Tên khác trên các bài báo: Minh Do, Minh N. Do, Ngoc Minh Do
Từ năm 2020, giảng viên có 3 bài được chấp nhận tại mười hội nghị. 1 bài được nhận trước năm 2026, 2 bài từ năm 2026. Tại ICLR: 3 bài nộp, 1 bài được chấp nhận, 2 bài bị từ chối.
Liên kết
- Trang giới thiệu cán bộ: vinuni.edu.vn/people/minh-do
- Danh sách công bố: minhdo.ece.illinois.edu/publications
- Google Scholar: scholar.google.com/citations?user=RIeAomMAAAAJ
Đồng tác giả
- Đoàn Đăng Khoa (VinUni): 1 bài
- Nguyễn Phi Lê (HUST): 1 bài
- Huỳnh Thành Trung (VinUni): 1 bài
Những người trên trang có bài chung với giảng viên này (được nhận, bị từ chối hoặc workshop), kèm đơn vị hiện tại và số bài chung; xem toàn bộ ở mục Giảng viên hợp tác.
Google Scholar
Số liệu được ghi lại từ hồ sơ Google Scholar vào ngày 2026-10-02 và không được cập nhật tự động. Google Scholar thống kê toàn bộ công bố, không chỉ riêng mười hội nghị.
| Tất cả | Từ năm 2021 | |
|---|---|---|
| Trích dẫn | 34438 | 9444 |
| Chỉ số h | 73 | 44 |
| Chỉ số i10 | 227 | 133 |
Số bài nộp và được nhận theo năm
Bài được nhận theo năm, theo đơn vị của tác giả
Mỗi cột là số bài được nhận trong một năm; phần xám là bài mới biết qua thông báo hoặc trang cá nhân.
Đồng tác giả và lĩnh vực
- Trung bình mỗi bài có 3.4 đồng tác giả, tính cả bài bị từ chối (ít nhất 2 trên một bài được chấp nhận, nhiều nhất 6 trên một bài nộp); tổng cộng 16 đồng tác giả khác nhau trên 5 bài.
- Trung bình mỗi bài có 3.0 đồng tác giả nước ngoài, tức đồng tác giả ghi đơn vị công tác ngoài Việt Nam.
- Có 9 đồng tác giả khác nhau công tác tại trường hoặc đơn vị khác ngoài VinUni (9 người ở nước ngoài, 0 người ở Việt Nam).
- Hai chỉ số trên được tính trên 3/5 bài có danh sách ghi đơn vị công tác của từng tác giả.
- 1 chủ đề thuộc 1 lĩnh vực, theo nhãn chủ đề do hội nghị gán cho 1/5 bài: General Machine Learning (1).
| Lĩnh vực | Chủ đề | Số bài |
|---|---|---|
| General Machine Learning | Representation Learning | 1 |
Bài được nhận (3)
-
ICLR 2026
UniCon: Unified Framework for Efficient Contrastive Alignment via Kernels
-
ECCV 2026
AC3S: Adaptive Conditioning for 3D-Aware Synthetic Data Generation
-
IJCAI 2025
Robult: Leveraging Redundancy and Modality-Specific Features for Robust Multimodal Learning
Bị từ chối (2)
Các bài nộp không được chấp nhận.
-
ICLR 2026, bị từ chối
Nonparametric Unsupervised Data Condensation for Gigapixel Histological Images
-
ICLR 2025, bị từ chối
Are you SURE? Enhancing Multimodal Pretraining with Missing Modalities through Uncertainty Estimation
Không thuộc nhánh chính (1)
Các bài thuộc Datasets & Benchmarks, nhánh tạp chí và các nhánh khác; những bài này không được tính trong thống kê.
-
NeurIPS 2026chưa chính thức
Nonparametric Distribution Matching for Self-Supervised Whole-Slide Image Condensation
Không tính: the paper lists this author at University of Illinois, not at VinUni.
Chưa chính thức: name, confirmed by hand; in the NeurIPS 2026 list, not yet confirmable on OpenReview.