Hải Nguyễn on Muck Rack

Hải Nguyễn

As seen in: Journal of Automated Methods and Management in Chemistry, PLOS ONE, Administrative Sciences, MDPI, Taylor & Francis Online, Flipboard, Applied and Environmental Soil Science, Canadian Journal of Infectious Diseases & Medical Microbiology, DEV Community, The Diplomat Magazine and

Get in touch with Hải

Contact Hải, search articles and posts on X, monitor coverage, and track replies from one place.

Learn more about Muck Rack

Actions

Share this page

Hải Nguyễn’s Biography

Read Full Bio →

Nguyễn Hải, người sáng lập nhà cái G9BET, là một trong những nhân vật tiêu biểu và có ảnh hưởng trong ngành cá cược trực tuyến. Bắt đầu sự nghiệp từ một nhà phân tích, ông đã nhanh chóng nhận ra tiềm năng to lớn của ngành công nghiệp này và quyết định tạo dựng G9BET. Với kiến thức chuyên môn sâu và kinh nghiệm quản lý phong phú, ông Hải đã đưa G9BET vươn lên thành một trong những nhà cái được yêu thích nhất, nổi tiếng với sự công bằng, minh bạch và dịch vụ khách hàng xuất sắc. Dưới sự dẫn dắt c…

Articles

4 xu hướng thời trang nam từ Paris Fashion Week Xuân Hè 2027

|
By Hai Nguyen, Hải Nguyễn
| L'OFFICIEL Vietnam
Paris Fashion Week Xuân Hè 2027 đã qua đi, nhưng 4 xu hướng sau đây chắc chắn sẽ còn đọng lại, với khả năng định hướng mạnh mẽ trong thời gian tới.
Open in Who Shared Issue with article?

Vietnam’s lofty vision for prosperity amid volatility

|
By Hai Hong Nguyen, Hải Nguyễn
| East Asia Forum Verified
2026 marks the 40th anniversary of Doi Moi, Vietnam’s post-war comprehensive market reform program and the beginning of the country’s new path to development. After four decades of high economic growth and with the goal of becoming a developed country by 2045, Hanoi is navigating a period of transformation that carries both the promise of prosperity and the potential for formidable risk.
Open in Who Shared Issue with article?

Learning multi-step manipulation using symmetry-aware reinforcement learning

|
By Hai Nguyen, Hải Nguyễn, Huitan Mao, Mani Nambi
| Amazon Science
While many existing grasping models can be highly reliable in picking objects in most cases, challenging scenarios persist in industrial automation where objects are difficult to grasp—such as when positioned in corners, occluded by other items, or tightly clustered. These challenges are prevalent in smart manufacturing and logistics systems, where current robotic systems often require costly human intervention for handling difficult cases.
Open in Who Shared Issue with article?
See all 61 licensed articles (70 Total)
 •  Privacy  •  Terms  •  Security and Legal  •   •   •   • 

© 2026 Muck Rack

SOC 2® Certified