bon.clup

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của bon.clup. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ bon.clup.Hôm nay 1.3, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Đại học Thanh Hoa - một đại học hàng đầu Trung Quốc, tổ chức hội thảo quốc tế "Giáo dục Đại học Việt Nam - Trung Quốc: Cơ hội và thách thức của giáo dục đại học trong thế kỷ 21 - kỷ nguyên trí tuệ số". Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học của hai đại học chia sẻ, thảo luận về cơ hội phát triển của giáo dục đại học trong thời đại bùng nổ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Tại hội thảo, PGS Nguyễn Viết Nhung, Trưởng khoa Y, Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyên Giám đốc Bệnh viện Phổi T.Ư, cho biết từ nhiều năm trước, ở Việt Nam, nhà nước đã có chương trình quốc gia KC 4.0 nhằm đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI trong y tế. Cũng theo PGS Nguyễn Viết Nhung, hiện Việt Nam đã có phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán lao phổi dựa trên ảnh X-quang ngực. Khi sử dụng phần mềm này, bác sĩ đưa ảnh đạt tiêu chuẩn kỹ thuật vào, sau đó phần mềm sẽ xử lý và đưa ra kết quả. Dự đoán của phần mềm với độ chính xác trên 95%. Việc ứng dụng AI đạt hiệu quả phát hiện sớm bệnh lao tăng gấp đôi so với trước khi ứng dụng AI. Công nghệ AI được gắn vào các máy X-quang và có phần mềm hỗ trợ đọc phim X-quang. AI sẽ hỗ trợ bác sĩ tìm những bệnh nhân nghi mắc lao dựa trên các tổn thương. Từ đó, bác sĩ sẽ cho chỉ định xét nghiệm tìm vi khuẩn lao chính xác hơn."Từ nhiều năm trước, tại Bệnh viện Phổi T.Ư, tôi là chủ nhiệm đề tài nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi, dựa trên dữ liệu của Việt Nam. Chúng tôi sở hữu kho dữ liệu gồm 30.018 phim X.Q đạt tiêu chuẩn kỹ thuật dán nhãn lao phổi, hiện dữ liệu này được công khai dùng chung trong cả nước", PGS Nguyễn Viết Nhung cho biết. Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, AI được coi là chìa khóa cho tương lai y tế, mang lại những đột phá trong chẩn đoán, điều trị, và phòng ngừa bệnh tật. Tuy nhiên, một trong những thách thức hiện nay là thiếu sự kết nối liên ngành, đặc biệt từ khâu đào tạo, giữa các ngành khoa học sức khỏe với các ngành công nghệ - kỹ thuật. "Bác sĩ thì không biết về AI, còn kỹ sư AI thì không biết về công việc thầy thuốc. Để phát triển ngành khoa học sức khỏe (trong đào tạo, nghiên cứu cũng như khám chữa bệnh), yêu cầu tất yếu là các thầy thuốc và các kỹ sư AI cần phải có "cùng một tiếng nói", nghĩa là hai bên phải hiểu được công việc của nhau, để giúp nhau tạo ra những công cụ công nghệ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ. Vì thế, đào tạo liên ngành cho bác sĩ và kỹ sư AI là giải pháp hết sức quan trọng", PGS Nguyễn Viết Nhung nói. PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ thêm: "Chúng ta vẫn nghe nói, AI phát triển thì bác sĩ mất việc. Chúng tôi không nghĩ như vậy, mà là bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế những bác sĩ không sử dụng AI". PGS Nguyễn Viết Nhung cũng bày tỏ mong muốn được hợp tác với Đại học Thanh Hoa trong nghiên cứu và đào tạo nhân lực AI y tế. Hình thức hợp tác có thể là đào tạo bác sĩ sử dụng AI thông qua các khóa học ngắn hạn, qua đó bác sĩ Việt Nam được học về phân tích dữ liệu, ứng dụng AI cơ bản; kỹ sư AI Việt Nam được học về kiến thức y khoa, thiết kế AI hiệu quả. Sự hợp tác giữa hai bên còn được thực hiện thông qua các chương trình trao đổi sinh viên, nghiên cứu sau đại học… Có những chương trình hợp tác để nghiên cứu sinh Đại học Thanh Hoa được thực hành tại bệnh viện Việt Nam, sinh viên Việt Nam được tiếp cận công nghệ AI tiên tiến tại Đại học Thanh Hoa.Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, "mong ước thiết tha" của Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội là có một trung tâm mô phỏng y khoa đào tạo tiền lâm sàng. Hiện nay, việc đào tạo lâm sàng cho sinh viên y khoa hầu như chỉ thực hiện tại bệnh viện. Việc sinh viên trực tiếp học trên bệnh nhân ẩn chứa nhiều rủi ro và hiện cũng gặp khó khăn do thực hiện luật Khám chữa bệnh."Theo chuẩn mực đào tạo y khoa quốc tế thì đào tạo tiền lâm sàng là đào tạo trong các mô hình mô phỏng. Học qua mô phỏng thì sinh viên được phép sai lầm, được lặp đi lặp lại nhiều, có như thế các em mới nhanh giỏi lên được", PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ. ️

Rắn lâu nay là loài động vật gây tò mò. Dù nổi tiếng là loài săn mồi đáng sợ, nhiều người có thể không biết rằng rắn cũng có nỗi sợ riêng. Trong khi con người có thể thấy rắn đáng sợ, thì loài bò sát này lại sợ một số loài động vật nhất định hơn là sợ chúng ta. Sau đây là một số động vật có thể khiến rắn sợ hãi, theo trang MSM.Chó, đặc biệt là những loài có bản năng săn mồi, có thể gây ra mối đe dọa cho rắn. Mũi thính và bản tính bảo vệ của chúng thường dẫn đến các cuộc đối đầu với rắn. Dù chó cưng không phải là động vật săn mồi tự nhiên, nhưng sự tò mò và xu hướng điều tra của chúng có thể làm rắn mất cảnh giác.Loài rắnCó thể mọi người sẽ ngạc nhiên khi biết rằng bản thân loài rắn có thể là kẻ thù tồi tệ nhất của chính loài này. Những con rắn lớn hơn thường săn những con rắn nhỏ hơn hoặc yếu hơn, có hành vi ăn thịt đồng loại. Sự cạnh tranh nội bộ này trong cộng đồng rắn tạo ra thêm một lớp sợ hãi khác.Một số loài gặm nhấm lớn được biết đến rất hung hăng trong phòng thủ đối với rắn. Hàm răng sắc nhọn và thói quen đào hang của loài gặm nhấm lớn đôi khi có thể dẫn đến những cuộc đối đầu dữ dội với rắn. Lợn rừng có thể không phải là loài động vật đầu tiên xuất hiện trong đầu khi nghĩ đến đối thủ của rắn, nhưng loài động vật ăn tạp này thường ăn rắn như một phần trong chế độ ăn uống đa dạng của chúng. Lớp da cứng của lợn rừng bảo vệ chúng khỏi bị rắn cắn, khiến chúng trở thành một mối đe dọa đáng gờm khác đối với rắn.Nhiều loài chim săn mồi, như diều hâu và đại bàng, là những động vật săn rắn chuyên nghiệp. Thị lực tinh tường và móng vuốt khỏe cho phép chúng lao xuống và bắt rắn một cách chính xác. Mối đe dọa trên không này buộc rắn phải luôn cảnh giác và thường tìm nơi trú ẩn từ bầu trời.Cầy mangut là loài săn rắn nổi tiếng, và bản tính không sợ hãi của chúng khi tấn công ngay cả những con rắn độc nhất là điều huyền thoại. Những loài động vật có vú nhanh nhẹn này được trang bị tốc độ và phản ứng miễn dịch mạnh mẽ với nọc rắn, khiến chúng trở thành đối thủ đáng gờm.Để hiểu lý do rắn sợ một số loài động vật nhất định, điều cần thiết trước tiên là phải hiểu hành vi của rắn. Rắn thường sống đơn độc và bí ẩn, dựa vào ngụy trang và ẩn núp để tránh kẻ săn mồi. Phản ứng sợ hãi của chúng được kích hoạt bởi bản năng, được mài giũa qua hàng triệu năm tiến hóa, theo MSM. ️

Ngày 28.2, Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP.HCM tổ chức tọa đàm ứng dụng chuyển đổi số phục vụ công tác quản lý môi trường và chất thải rắn sinh hoạt trên địa bàn thành phố. Các đại biểu tham dự tọa đàm đã chia sẻ nhiều góc nhìn thực tế trong việc thu gom và phân loại rác trên địa bàn TP.HCM thời gian qua. Bên cạnh đó, chia sẻ những lợi ích của việc ứng dụng chuyển đổi số vào quá trình quản lý cũng như những khó khăn của việc thực hiện quy định phân loại rác tại nguồn. Đại diện Phòng Tài nguyên Môi trường Q.Tân Bình cho biết: Sau khi áp dụng chuyển đổi số vào công tác quản lý các chủ nguồn thải thì đơn vị đã lọc ra được khoảng 2.000 trường hợp bị trùng lặp so với trước kia. Hiện nay, việc trả phí rác thải, chủ nguồn thải trả 80%, còn 20% được thành phố hỗ trợ. Việc lọc ra được sự trùng lặp này giúp ngân sách thành phố tiết kiệm được một khoản đáng kể. Bên cạnh đó còn nhiều tiện ích khác cho người sử dụng và xu hướng của sự phát triển. Tuy nhiên, việc thu gom và phân loại rác thời gian qua gặp không ít khó khăn về mặt chính sách. Ví dụ, các loại rác cồng kềnh chưa có quy định về đơn giá nên người thu gom khó thực hiện. Đơn giá thu gom rác từ năm 2018 đến nay chưa thay đổi, chỉ có 48.000 đồng/hộ; trong khi những người thu gom trực tiếp đã thỏa thuận được với người dân mức hiện nay là 60.000 - 70.000 đồng/hộ. Nếu áp dụng công nghệ người thu gom bị thiệt thòi và họ sẽ không chấp nhận. Ông Lê Trí Bá, Giám đốc Công ty Dịch vụ công ích quận Bình Thạnh cũng đồng tình với việc số hóa dữ liệu người dùng/nguồn thải để phù hợp với xu thế hiện nay. Tuy nhiên, việc thu thập đối chiếu thông tin sẽ rất khó khăn và mất nhiều thời gian. Đề nghị thành phố cần có cơ sở dữ liệu người dùng chung để người dân và các đơn tham gia thu gom xử lý rác cũng như các dịch vụ khác có thể dễ dàng sử dụng. Làm sao hỗ trợ việc chuyển đổi số cho ngành rác đơn giản giống các dịch vụ điện nước...Ông Nguyễn Trọng Minh, Tổng giám đốc Công ty cổ phần Công nghệ Grac, đơn vị đang phối hợp với nhiều địa phương ở TP.HCM và các tỉnh thành thực hiện số hóa nguồn thải, tâm huyết: Không riêng gì Việt Nam mà ở nhiều nước ngay cả một số bang của Mỹ cũng đổ lỗi cho việc thu gom, phân loại rác tại nguồn không thành công là do cơ sở hạ tầng không đồng bộ, nhưng nó chỉ là một phần của vấn đề. Nguyên nhân chính là chúng ta không có cơ sở dữ liệu về chủ nguồn thải nên việc xử lý chất thải còn khó khăn. Trong khi đó mô hình thu gom rác dân lập vốn chiếm tỷ lệ đến 60% ở thành phố hiện nay ngày càng giảm hiệu quả. Bên cạnh đó, chúng ta chưa có sự phối hợp giữa các bên liên quan.Theo quy định "Trách nhiệm mở rộng của nhà sản xuất" - (EPR), hiện nay nhiều nhãn hàng, doanh nghiệp lớn muốn tham gia đồng hành cùng người dân phân loại rác tại nguồn và đưa thẳng đến các nhà máy tái chế từ túi nilon đến những loại rác có giá trị tái chế cao hơn. Các nhãn hàng này muốn phối hợp với chúng tôi thực hiện ở các chung cư và mỗi chung cư được tính chung là một nguồn thải. Đây cũng là cách xã hội hóa và tiết kiệm ngân sách rất tốt trong việc xử lý chất thải. Điều quan trọng là chúng ta cần có chính sách đủ tốt để thúc đẩy nó và sự phối hợp giữa các bên liên quan. ️