Associate Professor, Trưởng bộ môn Ứng dụng Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM. Công tác tại Việt Nam từ năm 2012.
Tên khác trên các bài báo: Thanh-Binh Nguyen, Binh Nguyen Thanh, Binh T. Nguyen
Từ năm 2020, giảng viên có 8 bài được chấp nhận tại mười hội nghị. 5 bài được nhận trước năm 2026, 3 bài từ năm 2026. Tại ICLR: 3 bài nộp, 0 bài được chấp nhận, 3 bài bị từ chối.
Liên kết
- Trang cá nhân: sites.google.com/site/ntbinhpolytechnique
- Hồ sơ OpenReview (~Binh_T._Nguyen1): openreview.net/profile?id=~Binh_T._Nguyen1
- DBLP: dblp.org/pid/06/2545
- Google Scholar: scholar.google.com/citations?user=dXEb3PMAAAAJ
Đồng tác giả
- Đoàn Đăng Khoa (VinUni): 4 bài
- An Mai (HCMIU): 1 bài
- Lê Phước Danh (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 | 2855 | 2400 |
| Chỉ số h | 26 | 25 |
| Chỉ số i10 | 74 | 65 |
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 6.5 đồng tác giả, tính cả bài bị từ chối (ít nhất 4 trên một bài được chấp nhận, nhiều nhất 11 trên một bài nộp); tổng cộng 55 đồng tác giả khác nhau trên 11 bài.
- Trung bình mỗi bài có 4.4 đồng tác giả nước ngoài, tức đồng tác giả ghi đơn vị công tác ngoài Việt Nam.
- Có 34 đồng tác giả khác nhau công tác tại trường hoặc đơn vị khác ngoài HCMUS (25 người ở nước ngoài, 9 người ở Việt Nam).
- Hai chỉ số trên được tính trên 8/11 bài có danh sách ghi đơn vị công tác của từng tác giả.
- 3 chủ đề thuộc 3 lĩnh vực, theo nhãn chủ đề do hội nghị gán cho 3/11 bài: Deep Learning (1), General Machine Learning (1), Computer Vision (1).
| Lĩnh vực | Chủ đề | Số bài |
|---|---|---|
| Computer Vision | – | 1 |
| Deep Learning | Self-Supervised Learning | 1 |
| General Machine Learning | Everything Else | 1 |
Bài được nhận (8)
-
CVPR 2026
HFedATM: Hierarchical Federated Domain Generalization via Optimal Transport and Regularized Mean Aggregation
-
AAAI 2026
Reinforce Trustworthiness in Multimodal Emotional Support System
-
AAAI 2026
VietCheckMed: Explainable Regulatory Compliance Checking for Medical Advertisements on Vietnamese Social Media
-
NeurIPS 2025
A Unified Framework for Variable Selection in Model-Based Clustering with Missing Not at Random
-
NeurIPS 2025
Mitigating Reward Over-optimization in Direct Alignment Algorithms with Importance Sampling
-
NeurIPS 2024
Accelerating Transformers with Spectrum-Preserving Token Merging
-
NeurIPS 2023
LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching
-
EMNLP 2023
HyperRouter: Towards Efficient Training and Inference of Sparse Mixture of Experts
Bị từ chối (3)
Các bài nộp không được chấp nhận.
-
ICLR 2026, bị từ chối
OptSHAP: Explaining Dimensionality Reduction-based Models for Tabular Data via Optimization
-
ICLR 2025, bị từ chối
Mitigating Reward Over-optimization in Direct Alignment Algorithms with Adaptive Importance Sampling
Bài có cùng tiêu đề sau đó đã được chấp nhận tại NeurIPS 2025.
-
ICLR 2025, bị từ chối
Overcoming Catastrophic Forgetting in Federated Class-Incremental Learning via Federated Global Twin Generator
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.
-
ICLR 2023, bị từ chối
Adaptive-saturated RNN: Remember more with less instability
Không tính: nhánh Tiny Papers.
Bài workshop (2)
Bài workshop có trên OpenReview và bài được xếp vào Findings, chỉ để tham khảo; không được tính, riêng bài Findings được tính là bị từ chối ở nhánh chính (xem trang Giới thiệu).