Bộ đôi Mercedes-Benz C-Class mới tại Việt Nam: Nâng cấp đáng giá
Dan Gordon, giáo sư về sinh lý học tim mạch tại Đại học Anglia Ruskin (Anh), nói với tờ Daily Mail rằng tập luyện cường độ cao đã bộc lộ nhược điểm khi nó tỏ ra khá khó khăn để khởi đầu, tỷ lệ bỏ cuộc cao. Thay vì vậy, các bài tập chậm hơn, ít gắng sức hơn đang được ưa chuộng và cũng có những lợi ích nhất định.Theo đó, chạy bộ chậm hơn và thường xuyên có thể giúp tim khỏe hơn, giảm nguy cơ mắc bệnh tiểu đường loại 2 và hỗ trợ hệ thống miễn dịch cũng như thể lực tổng thể tốt hơn nhiều so với chạy hết tốc lực. Điều này cũng diễn ra tương tự ở các bài tập đạp xe, chèo thuyền, bơi lội.Trao đổi với Daily Mail, giáo sư Dan Gordon dẫn thêm một nghiên cứu của Đan Mạch được công bố vào năm 2015, cho thấy những người chạy bộ chậm và vừa phải có tỷ lệ tử vong thấp nhất vì mọi nguyên nhân, trong khi những người chạy bộ gắng sức có tỷ lệ tử vong tương tự như nhóm ít vận động.Chạy chậm lại cũng cải thiện sức bền, do bạn có thể chạy trong thời gian dài hơn, điều này làm tăng sản xuất tế bào hồng cầu, nghĩa là máu có thể mang nhiều oxy hơn. Ngoài ra, việc chạy vừa phải còn giúp phát triển cơ tim và tăng kích thước các buồng tim để có thể chứa nhiều máu hơn trong mỗi lần bơm.Theo tiến sĩ Lindsy Kass, một nhà sinh lý học về thể dục tại Đại học Hertfordshire (Anh), khi vận động ở mức vừa phải khoảng 60-70% nhịp tim tối đa sẽ khiến cơ thể sử dụng chất béo dự trữ làm nhiên liệu, thay vì carbohydrate như khi luyện tập cường độ cao hơn.Tiến sĩ Lindsy Kass cũng chia sẻ quan điểm về việc hầu hết các vận động viên ưu tú dành tới 80% thời gian để luyện tập vừa phải. Điều này được lý giải là giúp giảm căng thẳng cho cơ thể, tránh bị nhiễm trùng hoặc chấn thương."Khi bắt đầu tập thể dục cường độ cao, chúng ta cần nhiều thời gian hơn để phục hồi (khoảng 48 đến 72 giờ sau đó), và trong thời gian phục hồi đó, bạn bị ức chế miễn dịch", giáo sư Dan Gordon cho hay.Như vậy, nếu chúng ta tập thể dục cường độ vừa phải thì chúng ta sẽ phát triển phản ứng miễn dịch tốt hơn và giảm khả năng mắc bệnh. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng khuyên rằng "vấn đề không phải ở tốc độ mà là mức độ nỗ lực mà bạn cảm thấy". Chúng ta cũng không nên vận động quá chậm, vì dễ ảnh hưởng đến hiệu quả đạt được.Lật tẩy 'Viện thẩm mỹ quốc tế Pfizer' khiến khách hàng tiền mất tật mang: Sẹo càng rõ hơn sau khi điều trị
Không chỉ máy tính mà nhìn quá lâu vào màn hình các thiết bị điện tử như điện thoại thông minh, máy tính bảng cũng dẫn đến những thay đổi trên cơ thể. Như Hội chứng thị giác máy tính còn được gọi là mỏi mắt do kỹ thuật số. Tình trạng này bao gồm một loạt các vấn đề về liên quan đến mắt như mỏi mắt, nhìn mờ, kể cả nhức đầu do mỏi mắt. Những vấn đề này xuất phát từ các yếu tố như ánh sáng kém, độ chói của màn hình, khoảng cách xem không phù hợp và do có tật khúc xạ nhưng không mang kính, theo chuyên trang sức khỏe Healthline (Mỹ).
Ngoại binh cao 1,94 m háo hức chờ ngày tranh tài cùng Trần Thị Thanh Thúy
Hệ thống thông tin quản lý ngành lâm nghiệp tổ chức quản lý, sử dụng cơ sở dữ liệu theo dõi diễn biến rừng trên phạm vi toàn quốc.
Bất chấp sự đa dạng vô cùng ấn tượng, gần như mọi sự sống trên trái đất, từ vi khuẩn đến cá voi, đều chia sẻ cùng mã di truyền. Tuy nhiên, cơ chế đằng sau mã gien chung tiếp tục là đề tài gây tranh cãi.Nghiên cứu sinh Sawsan Wehbi của Đại học Arizona (Mỹ) đã tìm được chứng cứ mạnh mẽ thách thức quan điểm được chấp nhận lâu nay về tiến hóa mã di truyền. Trong báo cáo đăng trên chuyên san PNAS, bà Wehbi và đội ngũ của mình cho rằng trật tự sắp xếp của các axít amino trong gien di truyền không tương thích với giả thuyết được đồng thuận trước đây."Mã di truyền là điều gì đó thật sự tuyệt vời, bao gồm một chuỗi các ADN và ARN chứa trình tự của 4 nucleotide được diễn dịch thành các trình tự protein bằng việc sử dụng 20 axít amino khác nhau", theo giáo sư Joanna Masel, người hướng dẫn nhóm của nghiên cứu sinh Wehbi ở Đại học Arizona.Báo cáo trình bày phát hiện của đội ngũ cho thấy sự sống sơ khai của địa cầu ban đầu chuộng các phân tử axít amino nhỏ hơn so với các axít amino lớn và phức tạp hơn vốn được bổ sung sau đó. Và mã di truyền ngày nay nhiều khả năng đến sau các mã đã tuyệt chủng.Các tác giả cho rằng hiểu biết hiện có về sự tiến hóa của mã di truyền bị thiếu sót do dựa vào những kết quả thí nghiệm sai lệch thay vì chứng cứ tiến hóa trên thực tế.Ví dụ, một trong những nền tảng của quan điểm chung về tiến hóa mã di truyền đến từ cuộc thí nghiệm nổi tiếng Urey-Miller được thực hiện năm 1952, theo đó tìm cách mô phỏng các điều kiện của trái đất vào thời điểm mới hình thành với mục đích tìm hiểu nguồn gốc sự sống.Nhóm chuyên gia của Đại học Arizona đã sử dụng một biện pháp mới để phân tích trình tự của các axít amino dọc theo cây phả hệ của sự sống, ngược về thời điểm của tổ tiên chung (LUCA). Đây là quần thể sinh vật sống cách đây 4 tỉ năm và đại diện cho tổ tiên của mọi sự sống trên trái đất ngày nay.Không như những cuộc nghiên cứu trước đó vốn dựa trên những trình tự protein đầy đủ, bà Wehbi và các đồng nghiệp tập trung vào những vùng protein."Nếu protein là một chiếc xe, vùng protine giống như bánh lái", nghiên cứu sinh Wehbi hình dung để dễ tưởng tượng. Và đó là phần có thể sử dụng cho nhiều chiếc xe khác nhau, cũng như tồn tại lâu hơn những chiếc xe này.Họ phát hiện hơn 400 nhóm trình tự LUCA. Trong số này có hơn 100 nhóm trình tự tồn tại và được đa dạng hóa trước khi ADN xuất hiện."Phát hiện mới mang đến manh mối về các mã di truyền có trước chúng ta, và chúng đã biến mất trong những vòng xoáy của thời gian địa chất", giáo sư Masel kết luận.
Lan tỏa trên mạng xã hội: Người cha nhặt ve chai cho con gái tiền đổ xăng
DeepSeek R1 được cho là mạnh mẽ không kém gì o1 của OpenAI, tuy nhiên mô hình của DeepSeek lại chỉ tốn 5,6 triệu USD cho việc đào tạo - một con số khiêm tốn so với hơn 100 triệu USD mà OpenAI đã đầu tư cho GPT-4.Mặc dù vậy, không phải ai cũng tin tưởng vào tuyên bố đột phá của DeepSeek, bao gồm người vừa đoạt giải Nobel Hóa học năm 2024 Demis Hassabis - người đã cùng với John Jumper được trao giải nhờ sử dụng thành công AI để dự đoán cấu trúc của hầu hết các loại protein.Tại Hội nghị thượng đỉnh về hành động AI ở Paris (Pháp), Demis Hassabis, người đang giữ chức CEO kiêm đồng sáng lập Google DeepMind, đã có những phát biểu gây chú ý về DeepSeek. Trong tuyên bố của mình, ông Hassabis thừa nhận mô hình này rất ấn tượng và cho rằng nhóm phát triển của DeepSeek là một trong những đội ngũ tốt nhất từ Trung Quốc.Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo rằng nhiều tuyên bố của DeepSeek có thể bị phóng đại và gây hiểu lầm. Hassabis giải thích chi phí mà DeepSeek công bố chỉ là cho "lần chạy đào tạo cuối cùng", không phản ánh toàn bộ chi phí để phát triển một mô hình AI từ đầu đến cuối. Ông cũng cho rằng DeepSeek đã "dựa vào các mô hình phương Tây để chắt lọc", một quan điểm mà OpenAI đã nhấn mạnh ngay sau khi DeepSeek ra mắt.Cuối cùng, Hassabis khẳng định mặc dù DeepSeek rất ấn tượng, Google không coi đây là "giải pháp tối ưu" về mặt công nghệ. Ông cho biết mô hình Gemini của Google hiệu quả hơn DeepSeek về cả chi phí và hiệu suất. Chủ nhân giải Nobel Hóa học 2024 nhấn mạnh: "Chúng tôi chỉ không nói nhiều về điều đó".Sự ra đời của DeepSeek có thể là một bước tiến trong ngành AI, nhưng liệu nó có thực sự là một cuộc cách mạng hay chỉ là một chiêu trò quảng cáo như tuyên bố của Hassabis? Chỉ có thời gian mới có thể đưa ra câu trả lời.