ỨNG DỤNG đám MÂY HIỂN THỊ MÔ PHỎNG MÁNG LỢN CHÍNH XÁC

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Trần Nguyễn Phương Nam ỨNG DỤNG ĐÁM MÂY HIỂN THỊ MÔ PHỎNG MÁNG LỢN CHÍNH XÁC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành Truyền thông và mạng máy tín.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Trần Nguyễn Phương Nam ỨNG DỤNG ĐÁM MÂY HIỂN THỊ MƠ PHỎNG MÁNG LỢN CHÍNH XÁC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Truyền thơng và mạng máy tính HÀ NỘI - 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Trần Nguyễn Phương Nam ỨNG DỤNG ĐÁM MÂY HIỂN THỊ MÔ PHỎNG MÁNG LỢN CHÍNH XÁC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Truyền thơng và mạng máy tính Cán hướng dẫn: TS Phạm Mạnh Linh HÀ NỘI - 2022 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban Giám hiệu Trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, Ban Lãnh đạo Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường tạo điều kiện cho sinh viên có mơi trường học tập, nghiên cứu đầy đủ hiệu Tôi xin trân trọng cảm ơn Trung tâm hỗ trợ Nghiên cứu Châu Á, Đại học Quốc gia Hà Nội (ARC-VNU) Viện Nghiên cứu Cao cấp CHEY (CIAS) [mã số đề tài CA.20.9A] hỗ trợ phần cho khóa luận KLTN sử dụng thiết bị dự án "Đầu tư xây dựng phịng thí nghiệm nghiên cứu lượng tái tạo, lượng với định hướng tăng trưởng xanh." Tôi xin chân thành cảm ơn giảng viên hướng dẫn TS Phạm Mạnh Linh với lời khuyên quý giá sẵn sàng bảo, định hướng cho q trình hồn thiện đồ án tốt nghiệp Tơi xin cảm ơn thầy giáo Ths Nguyễn Xuân Trường tận tình giúp đỡ tơi thời gian nghiên cứu phát triển sản phẩm, đưa định hướng lời khuyên công nghệ tảng sản phẩm Tôi xin cảm ơn anh Thái Khắc Ngun, anh Hồng Xn Phương tận tình bảo hỗ trợ trình học tập nhiều năm theo học trường, đồng thời hướng dẫn việc triển khai hệ thống Tôi cảm ơn anh Hà Minh Tuấn, bạn Lê Anh Đức, bạn Lê Quỳnh Trang với tập thể bạn lớp K63N ln nhiệt tình giúp đỡ đồng hành với tơi q trình thực đồ án Cuối cùng, tơi xin bày tỏ tình cảm tới gia đình, người thân ln u thương, chia sẻ giúp đỡ để tơi hồn thiện đồ án Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2022 Tác giả khóa luận Trần Nguyễn Phương Nam LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất kết trình bày khóa luận cơng trình nghiên cứu thân thực hướng dẫn TS Phạm Mạnh Linh Tất tham khảo từ báo, nghiên cứu liên quan nêu nguồn gốc rõ ràng Trong khóa luận này, khơng có chép tài liệu, cơng trình nghiên cứu người khác mà không rõ tài liệu tham khảo Nếu có điều sai trái, tơi xin chịu trách nhiệm trước hội đồng kết thực khóa luận tốt nghiệp Hà Nội, ngày tháng năm 2022 Tác giả khóa luận Trần Nguyễn Phương Nam MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN TÓM TẮT BẢNG THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 10 Đặt vấn đề: 10 1.1 Tổng quan ngành chăn nuôi lợn: 10 1.1.1 Giới thiệu chăn nuôi lợn 10 1.1.2 Thực trạng ngành chăn nuôi lợn thời gian vừa qua: 11 1.2 Phát triển công nghệ ngành chăn nuôi lợn: 13 1.3 Mục tiêu ý nghĩa lựa chọn đề tài: 14 CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG 15 2.1 GAMA platform 15 2.1.1 Mơ hình tác tử (Agent) 15 2.1.2 Giới thiệu 16 2.1.3 Đặc điểm GAMA 17 2.1.4 Phạm vi GAMA 17 2.1.5 Nền tảng 18 2.2 Laravel 18 2.3 Docker 20 2.4 MySQL 21 2.5 AWS 23 2.6 AWS S3 (AWS Simple Cloud Storage) 23 CHƯƠNG 3: KIẾN TRÚC CHUNG HỆ THỐNG 26 3.1 Xây dựng ứng dụng mô máng lợn thông minh GAMA platform: 26 3.1.1 Nguyên tắc hệ thống cho lợn ăn hoàn toàn tự động: 26 3.1.2 Cơ sở liệu: 27 3.1.3 Cấu trúc cá thể lợn: 30 3.1.4 Cấu trúc máng lợn : 31 3.1.5 Thuật toán: 32 3.1.6 Mô với cá thể lợn: 35 3.1.7 Mô đàn quy mô chuồng trại 36 3.2 Xây dựng module BE 46 3.2.1 Bài toán: 46 3.2.2 Headless Mode 47 3.2.3 Cấu hình dự án backend: 51 3.2.4 Thiết kế sở liệu 55 3.3 Xây dựng module FE 58 CHƯƠNG 4: TRIỂN KHAI HỆ THỐNG 61 4.1 Các bước triển khai lên hệ thống máy chủ 61 4.2 Kết tính 64 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 68 5.1 Tiến hành mô sản phẩm tảng website 68 5.2 Kết so sánh 74 5.3 Thử nghiệm mở rộng khả mô với mã nguồn khác 77 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO 83 TÓM TẮT Hiện nay, hệ thống máng ăn xác hướng tới cá thể hóa bao gồm máng ăn cá nhân hệ thống máy tính kết nối với Mỗi lần máng ăn cho phép lợn (có gắn chíp cá nhân RFID) vào ăn mã số lợn (thơng qua nhận diện mã vạch chíp) gửi tới máy tính quản lý Tại máy tính quản lý thông tin lượng thức ăn thu nhận, thời gian ăn con, … lấy từ sở liệu lưu trữ phục vụ cho việc tính tốn xác lượng thức ăn lợn cần ăn thành phần cám cho lần ăn Máy tính chuyển lệnh máng ăn để mở van điều tiết lượng thức ăn cho phù hợp điều tiết phần trăm loại cám máng có nhiều bao Sau ăn thông số lượng thức ăn thu nhận, thời gian ăn lần gần chuyển ngược hệ thống máy tính quản lý để lưu trữ Hệ thống bao gồm cân điện tử tự động gắn với cửa phân loại Cửa phân loại gắn với cân điện tử tính tốn hệ thống máy tính giúp phân loại có lợn ăn thiếu qua cửa tới với máng ăn xác để ăn thêm Con lợn ăn đủ lượng thức ăn ngày cửa tới với máng ăn khơng mở, thay vào cửa mở để trả lợn chuồng Trên cân điện tử cửa phân loại có phận nhận định danh lợn thông qua chip RFID để chuyển định danh hệ thống máy tính Cân nặng lợn gửi hệ thống máy tính Bên cạnh đó, chi phí thực hệ thống máng ăn xác dùng chip RFID có chi phí lớn, lên tới hàng chục ngàn USD, tính khả thi chưa cao sở nghiên cứu Việt Nam trung tâm nghiên cứu cỡ vừa nhỏ có nguồn kinh phí khơng nhiều Chính vậy, nhiệm vụ khóa luận “Ứng dụng đám mây hiển thị mơ máng lợn xác” tiến hành giả lập lại hệ thống máng ăn để xác định xác tính khả thi hệ thống triển khai hệ thống đám mây Hệ thống giả lập đưa kết nối với sở liệu để quản lý thơng tin Từ thơng tin đó, tính tốn xác lượng thức ăn cho lợn q trình ni, giúp tăng suất chăn nuôi, chất lượng đảm bảo phúc lợi cho lợn BẢNG THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT ABM: Agent-based Modeling: Mơ hình dựa tác tử CFI: Cumulative Feed Intake: Lượng thức ăn tích lũy DFI: Daily Feed Intake: Lượng thức ăn nạp vào ngày FIFO – First In First Out: Quy tắc “Vào trước, trước” INPUT: Đầu vào OUTPUT: Đầu MODEL: Mơ hình chạy mơ EXPERIMENT: Thử nghiệm BACKGROUND: Giao diện RFID: Radio Frequency Identification: Nhận dạng qua tần số vô tuyến PLF: Precision Livestock Farming: Công nghệ chăn ni xác MODULE: Thành phần FRONT-END: Thành phần giao diện BACK-END: Thành phần xử lý logic USE-CASE: Trường hợp sử dụng SOURCE CODE: Mã nguồn dự án DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU Hình 2.1: Hình minh họa GAMA Platform 15 Hình 2.2: Hình minh họa Laravel 18 Hình 2.3: Hình minh họa Docker 20 Hình 2.4: Hình minh họa MySQL 22 Hình 2.5: Hình minh họa AWS 23 Hình 2.6: Hình minh hoạ S3 23 Hình 2.7: Hình minh hoạ React 24 Hình 3.1: Danh sách file liệu cá thể lợn 28 Hình 3.2: Cơ sở liệu mẫu cá thể lợn 29 Hình 3.3: Dữ liệu đưa vào đoạn mã dạng ma trận 30 Hình 3.4: Đoạn mã khai báo species “generic_pig” 30 Hình 3.5: Đoạn mã khai báo species “generic_trough” 32 Hình 3.6: Đoạn mã sử dụng liệu giả lập cho mô đàn lợn 34 Hình 3.7: Đoạn mã sử dụng liệu thật cho mô đàn lợn 35 Hình 3.8: Biểu đồ thể tổng lượng thức ăn nạp vào lợn 35 Hình 3.9: Biểu đồ thể cân nặng lợn theo thời gian 36 Hình 3.10: Background giao diện chuồng trại 37 Hình 3.11: Màn hình biểu thị thông số cá thể theo dõi 39 Hình 3.12: Các chức theo dõi cá thể 39 Hình 3.13: Thiết lập thơng số đầu hình Info_display 40 Hình 3.14: Thiết lập thơng số đầu hình CFI_display 41 Hình 3.15: Giao diện hình Main_display 41 Hình 3.16: Giao diện hình Info_display 42 Hình 3.17: Đồ thị đường biểu thị cân nặng qua ngày 42 Hình 3.18: Đồ thị cột CFI trực quan hóa 43 Hình 3.19: Đồ thị cột cân nặng trực quan hóa 43 Hình 3.20: Đồ thị đường CFI qua ngày 44 Hình 3.21: Thiết lập đầu dạng file output 44 Hình 3.22: Các file kết đầu 45 Hình 3.23: File liệu đầu ứng với cá thể lợn 45 Hình 3.24: Mơ hình tổng quan hệ thống 47 Hình 3.25: Các container chế độ chạy 55 Hình 3.26: Mơ hình hố sở liệu 55 Bảng 3.27: Định dạng liệu bảng Users 56 Bảng 3.28: Định dạng liệu bảng Projects 56 Bảng 3.29: Định dạng liệu bảng Includes & Models 56 Bảng 3.30: Định dạng liệu bảng Snapshots 57 Hình 3.31: Thư mục lưu trữ liệu ứng dụng 57 Hình 3.32: Các hình ảnh đầu lưu S3 58 Hình 3.33: Workflow ứng dụng web 58 Hình 3.34: Biểu đồ use-cases 60 Hình 4.1: Hình ảnh cấu hình máy chủ 61 Hình 4.2: Giao diện hình đăng nhập 64 Hình 4.3: Giao diện hình 64 Hình 4.4: Màn hình tải lên mã nguồn mơ 65 Hình 4.5: Màn hình tải lên file mã nguồn đơn lẻ 65 Hình 4.6: Màn hình xố mã nguồn mơ 66 Hình 4.7: Màn hình hiển thị thông số cần nhập để chạy mô 66 Hình 5.1: Hình ảnh hình đăng nhập 68 Hình 5.2: Hình ảnh mã nguồn hiển thị ứng dụng 68 Hình 5.3: Người dùng nhập tham số mơ 69 Hình 5.4: Hình ảnh kết đầu hình Main_display 70 Hình 5.5: Hình ảnh kết đầu hình Info_display 70 Hình 5.6: Hình ảnh kết đầu hình CFI_comparison 71 Hình 5.7: Hình ảnh kết đầu hình Weigh_comparison 71 Hình 5.8: Hình ảnh kết đầu hình Weight_display 72 Hình 5.9: Hình ảnh kết đầu hình CFI_display 72 Hình 5.10: Hình ảnh kết đầu hình Pig_display 73 Hình 5.11: Màn hình tải kết mơ 73 Người dùng tiến hành chạy mơ cần thông qua thao tác đơn giản, tiến hành bắt đầu mơ nguời dùng thiết lập tham số tuỳ chỉnh Hình 5.3: Người dùng nhập tham số mơ Sau lúc kết mơ hiển thị cho người dùng theo dõi: 69 Hình 5.4: Hình ảnh kết đầu hình Main_display Hình 5.5: Hình ảnh kết đầu hình Info_display 70 Hình 5.6: Hình ảnh kết đầu hình CFI_comparison Hình 5.7: Hình ảnh kết đầu hình Weigh_comparison 71 Hình 5.8: Hình ảnh kết đầu hình Weight_display Hình 5.9: Hình ảnh kết đầu hình CFI_display 72 Hình 5.10: Hình ảnh kết đầu hình Pig_display Người dùng tải kết mô máy dạng video mp4 với tuỳ chọn fps Hình 5.11: Màn hình tải kết mơ Hình 5.12: Hình ảnh video kết tải máy 73 5.2 Kết so sánh: So sánh tốc độ mô phỏng, hiệu tiêu thụ mơ hình thực thi ứng dụng GAMA mơ hình thực thi ứng dụng điện tốn đám mây,tơi đưa tiêu chí đánh giá: - Đánh giá qua mơ hình mơ khác nhau:  Mô đơn cá thể lợn: 5070.gaml  Mô máng lợn cho đàn lợn: Emulator.gaml - Đánh giá tính kết trung bình qua lần, lần cách phút Đối với mơ qua ứng dụng điện tốn đám mây, kết kèm với tốc độ mạng trước tiến hành mô Tốc độ mạng đo cơng cụ https://www.speedtest.net/ - Thơng số cấu hình tiến hành mô ứng dụng đám mây:  framerate:  cycle: ( với mô đơn cá thể), 100 ( với mô máng lợn) Hình 5.13: Cấu hình phục vụ kiểm thử hiệu đơn cá thể lợn 74 Hình 5.14: Cấu hình phục vụ kiểm thử hiệu máng lợn thông minh Kết quả: So sánh thời gian: Mô đơn cá thể Mô máng lợn Lần Lần Lần Gama Web Gama Web Gama Web 2s 51.85mbps 2s 42.65Mbps 2s 42.31Mbps 5.93s 8.61s 7.42s 174s 52.71Mbps 182s 45.15Mbps 175s 50.13Mbps 102s 102s 102s Có thể thấy rõ ràng tốc độ mô qua website có tốc độ chậm đáng kể Ví dụ với mơ có khung hình chạy mô máy kết cho tức khoảng đến giây Tuy nhiên với cấu hình thực 75 thi qua ứng dụng website với mơ hình đơn giản lại trung bình từ đến giây Đối với mơ hình phức tạp với 100 khung hình mơ máy khoảng đến giây để mã nguồn biên dịch thời gian lại thời gian hiển thị kết theo khung hình từ số đến 100, suy tổng thời gian trung bình khoảng 102s hiển thị hết q trình mơ Kết thu chạy tảng website trung bình 175 giây ( chưa bao gồm 100 giây để hiển thị chạy 100 khung hình ) So sánh tiêu thụ tài nguyên ( xét với trường hợp mô với thời gian dài, trường hợp mô đàn lợn ) Hình 5.15: Đo đạc tài nguyên máy chủ chạy ứng dụng GAMA desktop 76 Hình 5.16: Hình ảnh đo đạc tài nguyên máy chủ chạy ứng dụng web Nhận xét: Khi tiến hành mô GAMA desktop website, mức tiêu thụ CPU cao khoảng đạt khoảng 90%, nhiên với GAMA desktop hiệu tối đa CPU kéo dài khoảng giây với mô qua website thời gian tương ứng 15 giây Mức tiêu thụ RAM mô GAMA desktop cao với mơ qua website khoảng 10% Kết luận chung: Nếu so sánh hiệu tài nguyên tiêu thụ, dễ dàng thấy mô ứng dụng GAMA cho tốc độ nhanh quản lý tài nguyên tốt chạy mô qua ứng dụng web, mà chất thực thi qua GAMA headless 5.3 Thử nghiệm mở rộng khả mô với mã nguồn khác: Để kiểm tra tính khả thi dễ dàng tương thích với nhiều mã nguồn mơ dựa tảng GAMA hệ thống, đưa phương án kiểm thử: Tải lên mã nguồn mơ hình lan toả dịch bệnh tả lợn châu phi thành viên nhóm nghiên cứu TS Phạm Mạnh Linh nghiên cứu Tiến hành mô tảng website nhìn nhận kết 77 Hình 5.17: Hình ảnh mã nguồn mô dịch tả lợn Châu Phi upload thành cơng Hình 5.18: Hình ảnh thiết lập tham số để tiến hành mơ 78 Hình 5.19: Kết hình myDisplay mơ dịch bệnh Hình 5.20: Màn hình myChart mơ số trang trại bị nhiễm bệnh 79 Hình 5.21: Kết hình myDisplay1 mô phần trăm trang trại bị nhiễm bệnh Kết luận: Đối với mã nguồn mới, hệ thống xử lý thực trình mơ tương tự với mơ máng lợn thơng minh Với mã nguồn người dùng không nắm logic tham số hệ thống có tính tự động qt tìm tham số tên mô giúp tạo điều kiện thuận lợi cho người sử dụng tiếp xúc với mã nguồn tránh lỗi sai tả dẫn đến lỗi hệ thống 80 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Chúng ta khẳng định kỹ thuật chăn ni xác cơng cụ ngày quan trọng hỗ trợ người nông dân việc quản lý tất khâu chăn nuôi Nhu cầu sản phẩm có nguồn gốc động vật tiếp tục tăng theo gia tăng dân số giới, lý này, nghiên cứu sâu cần thiết để cải thiện chức cảm biến có trang trại Trên thực tế, năm gần đây, nhiều phát triển thực hệ thống có nhờ phát triển công nghệ nghiên cứu thực nhà nghiên cứu từ khắp nơi giới, làm cho hệ thống ngày xác đáng tin cậy Trong đồ án này, phát triển ứng dụng giả lập hệ thống máng ăn xác sử dụng tảng mơ GAMA, ứng dụng có giao diện thân thiện, thuận tiện cho người dùng, chạy mô với khả tối ưu hóa cao giúp cho người hiểu cách thức hệ thống máng ăn hoạt động Trực quan hoá kết đầu ra, đầu vào, dễ dàng so sánh cá thể Bên cạnh tơi phát triển thêm hệ thống website cho phép người dùng dễ dàng truy cập, sử dụng, xem lại kết mô mà không cần cài đặt ứng dụng hay yêu cầu đặc biệt Ưu điểm: - Chương trình giả lập triển khai với tốc độ hiệu tốt Kết đầu trực quan dễ so sánh - Ứng dụng đám mây thân thiện, dễ sử dụng, thuận tiện để sử dụng nơi đâu không bị giới hạn phần cứng từ máy cá nhân - Có thể xem kết mơ gần thay chạy chạy lại nhiều lần với tham số đầu vào - Có thể tải kết file mô dạng video, điều mà Gama desktop chưa có - Ứng dụng đám mây tương thích hầu hết với mã nguồn GAMA, điều cho phép không mã nguồn mô máng lợn truy cập từ website mà dự án khác xây dựng tảng GAMA sử dụng Nhược điểm: Đối với chương trình mơ : - Thời gian kinh nghiệm hạn chế nên kết quà chưa đầy đủ, ứng dụng cần trì nâng cấp hoàn thiện để hệ thống sử dụng rộng rãi 81 - Khả chạy model chưa tối ưu hóa cách cao Chưa giải vấn đề bên (Bộ nhớ cịn trống ít, ….) Chưa mở rộng thêm quy mô chuồng trại Đối với ứng dụng điện toán đám mây: - Do thời gian kinh nghiệm hạn chế nên ứng dụng cịn chưa tối ưu, - thời gian mơ tốn nhiều thời gian Vì dựa Headless mode Gama, nên khơng thể can thiệp vào q trình mơ phỏng, người dùng phải chờ đến mô chạy xong xem kết - Ứng dụng chưa cung cấp đủ tính Gamma desktop, nên q trình phát triển mơ hình khó khăn (ví dụ hiển thị lỗi, debug, đưa cảnh báo, format code … ) Hướng phát triển: Đối với chương trình mơ : - Mở rộng nguồn liệu đầu vào - Cải tiến giao diện chuồng trại cá thể lợn hình ảnh thực thay chấm hình chữ nhật khó quan sát nhận biết Tìm cách đánh giá đường cung mục tiêu CFI (Target CFI) hiệu suất chăn ni lợn ngày cao Có thêm hệ thống phát bệnh lý lợn để xử lý Lợn thêm chức khác ngủ, nghỉ ngơi, tiêm phòng đem cách ly chuồng cách ly, - Đối với ứng dụng điện tốn đám mây: - Có thể can thiệp vào q trình mơ phỏng, trả kết nhanh mà không cần đợi lâu - Tối ưu khả phục vụ đa người dùng, tối ưu hóa thời gian trả API - Nâng cấp giao diện để thân thiện với người dùng, ví dụ tiệm cận với IDE giúp người dùng dễ dàng sửa, thêm nội dung file Khả chia sẻ kết mô đến tài khoản khác, cung cấp thông tin kịp thời để đưa dự đốn xác dịch bệnh 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu công nghệ, lý thuyết sử dụng: [1] https://vi.tr2tr.wiki/wiki/Agent-based_model [2] https://gama-platform.org/wiki/Home [3] https://gama-platform.github.io/wiki/LearnGAMLStepByStep [4] https://laravel.com/docs/9.x [5] https://docs.docker.com/reference/ [6] https://docs.oracle.com/en-us/iaas/mysql-database/doc/getting-started.html [7] https://aws.amazon.com/getting-started/?ref=docs_gateway/index.html [8] https://docs.aws.amazon.com/s3/index.html [9] https://reactjs.org/docs/getting-started.html Các báo tham khảo: [10] https://suinicoltura.edagricole.it/tecnica/zootecnia-di-precisione-le-ultime-novita/ [11] https://www.cambridge.org/core/journals/animal/article/procedure-to-quantifythefeed-intake-response-of-growing-pigstoperturbations/99C20AFB65921C1CF245FD2EC6978CF4 [12] https://www.cambridge.org/core/journals/animal/article/modelling-the-feedintakeresponse-of-growing-pigs-to-diets-contaminated-withmycotoxins/88AFFBE974077DBB330E02F63CE7ED4B Đường dẫn mã nguồn: [13] Back-end gitlab: https://gitlab.com/namtranpt00/gamabe [14] Pig_CFI gitlab: https://gitlab.com/namtranpt00/PigCFI [15] Front-end github: https://github.com/leanhduc123/gamma_fe 83