...
...
...
...
...
...
...
...

nhận định bóng đá hôm nay

$711

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của nhận định bóng đá hôm nay. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ nhận định bóng đá hôm nay.Nhiều người sử dụng dịch vụ nghe nhạc Spotify trên thiết bị Apple đã thử đổi sang trải nghiệm Apple Music một thời gian nhưng sau đó vẫn quay lại lựa chọn cũ, hoặc tiếp tục sử dụng song song cả hai để tận dụng những ưu điểm của hai dịch vụ, cũng như làm phong phú thêm trải nghiệm nghe nhạc. Nhưng ít người trong số này lựa chọn bỏ Spotify, dù họ đang dùng hệ sinh thái thiết bị của Apple.Với những người đang sử dụng dịch vụ nghe nhạc do Spotify cung cấp, chắc chắn họ sẽ thấy một số vấn đề còn chưa tốt của nền tảng này. Trong đó, việc Spotify liên tục đề xuất một số bài hát nhất định lặp đi lặp lại bị nhiều khách hàng bức xúc, nhưng hãng dường như không thay đổi thuật toán. Điều này phiền hà đến mức phần báo cáo tổng kết cuối năm về đề xuất nghe nhạc của dịch vụ này giống với bảng tóm tắt về danh mục bài được đề xuất hơn là thống kê về sở thích nghe nhạc cá nhân của người dùng.Thêm vào đó, một vấn đề gây khó chịu nữa là năm 2024, Spotify đã gây thất vọng vì lạm dụng AI thay vì sử dụng sự sáng tạo của nhân sự. Điều này góp phần thúc đẩy người dùng tìm kiếm một dịch vụ nghe nhạc khác nhằm thỏa mãn sở thích cá nhân của mình và Apple Music là một trong những ứng viên sáng giá nhất hiện nay bởi lượng người dùng iPhone và thiết bị do Apple sản xuất khá đông đảo.Sự thay đổi mang đến trải nghiệm mới được một thời gian thì người dùng cũng bắt đầu nhận ra Apple Music cũng có những hạn chế nhất định và có thể còn gây khó chịu hơn so với Spotify. Một trong những tính năng thiếu hụt của dịch vụ do Apple cung cấp là trải nghiệm liền mạch và linh hoạt như Spotify Connect.Đây là tính năng cho phép mọi phiên bản Spotify chạy trên các nền tảng khác nhau, thiết bị khác nhau có thể "liên lạc", miễn sử dụng chung một tài khoản. Ví dụ, người dùng bắt đầu mở ứng dụng để nghe trên điện thoại, nhưng khi ngồi xuống máy tính họ có thể tiếp tục phát nhạc không ngắt quãng từ chính thiết bị này, rồi điều khiển chuyển bài, âm lượng từ chiếc đồng hồ thông minh đang đeo trên cổ tay (nếu thiết bị này có hỗ trợ ứng dụng Spotify).Trên giao diện của dịch vụ nghe nhạc màu xanh lá, người dùng sẽ thấy một thanh biểu đạt cùng màu xanh ở phía dưới cùng với dòng chữ "Playing on..." (Đang chơi trên...) và tên của thiết bị mà phần mềm đang chạy để phát nhạc. Nội dung này đồng bộ trên toàn bộ các máy đang cài chung tài khoản Spotify. Từ đó, người dùng có thể chuyển nhạc để chơi sang các thiết bị khác nhau tùy theo ý muốn. Thậm chí nếu ra chơi nhạc bắt đầu từ loa thông minh, thiết bị này cũng biết máy tính đang bật tới đâu, chạy album nhạc nào và tiếp tục tiến trình đó.Ngược lại, Apple Music không có tính năng tương tự. Ứng dụng máy tính không biết gì về những điều đang xảy ra ở phần mềm cài trên điện thoại và ngược lại. Nếu muốn chuyển sang thiết bị khác và tiếp tục nghe, người dùng phải tìm lại bài nhạc một cách thủ công. Điều này đúng cả với loa thông minh. Nếu yêu cầu loa bật nhạc mà không nói tên bài hát hay album cụ thể, Apple Music sẽ bắt đầu phát ngẫu nhiên từ một danh sách nào đó.Người dùng sẽ không khó để tìm thấy những trải nghiệm tương tự từ rất nhiều chủ tài khoản dịch vụ Apple Music và Spotify khác đang chia sẻ về vấn đề này hằng ngày trên các nhóm cộng đồng ở internet. Nhưng không có ai giải thích được vì sao Apple với một hệ sinh thái phần mềm có trải nghiệm liền mạch giữa iOS, iPadOS, watchOS, macOS... lại để xảy ra điều này với dịch vụ âm nhạc của mình. ️

Quantity
Add to wish list
Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của nhận định bóng đá hôm nay. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ nhận định bóng đá hôm nay.Theo TechSpot, ByteDance - tập đoàn công nghệ Trung Quốc đứng sau TikTok, vừa công bố OmniHuman-1 - một hệ thống deepfake có khả năng tái tạo hình ảnh con người với độ chân thực đáng kinh ngạc. Những video do OmniHuman-1 tạo ra có thể đánh lừa người xem thông thường, làm mờ ranh giới giữa thật và giả trong nội dung số.Khác với những mô hình deepfake trước đây, OmniHuman-1 chỉ cần một bức ảnh và một đoạn âm thanh để tạo ra video hoàn chỉnh. Người dùng có thể điều chỉnh tỷ lệ khung hình, bố cục cơ thể, hoặc thậm chí chỉnh sửa các cử động trong video có sẵn. AI (trí tuệ nhân tạo) này có thể thay đổi động tác tay và cử chỉ với độ chính xác cao, giúp sản phẩm trông tự nhiên hơn. Tuy nhiên, một số chi tiết vẫn chưa hoàn hảo, chẳng hạn như tư thế cầm ly rượu không tự nhiên hoặc bàn tay xoay vặn kỳ lạ trong một video mô phỏng bài giảng của Albert Einstein.Mô hình này được huấn luyện trên 18.700 giờ video, sử dụng phương pháp "omni-conditions" để học hỏi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh và chuyển động cơ thể. Dù đạt được những tiến bộ kỹ thuật, công nghệ deepfake cũng đặt ra nhiều rủi ro nghiêm trọng. Những năm gần đây, deepfake đã bị lạm dụng để thao túng thông tin, lừa đảo tài chính và tấn công danh tiếng cá nhân. Trong kỳ bầu cử năm 2024, nhiều video deepfake được sử dụng để gây hiểu lầm cho cử tri. Năm ngoái, các vụ lừa đảo tài chính liên quan đến deepfake khiến hàng tỉ USD bị đánh cắp, trong đó có một trường hợp kẻ gian mạo danh diễn viên Brad Pitt để lừa một phụ nữ chuyển khoản 850.000 USD.Lo ngại trước các nguy cơ này, nhiều chuyên gia về đạo đức AI đã kêu gọi xây dựng quy định kiểm soát deepfake. Một số bang của Mỹ đã ban hành luật chống deepfake độc hại, nhưng vẫn chưa có khung pháp lý liên bang toàn diện. California từng đề xuất dự luật cho phép tòa án buộc gỡ bỏ deepfake và xử phạt hành vi phát tán, nhưng quá trình lập pháp vẫn gặp nhiều trở ngại.Hiện tại, ByteDance chưa công bố kế hoạch phát hành OmniHuman-1, nhưng một bài nghiên cứu về mô hình này đã được công bố, cho thấy tiềm năng và nguy cơ của công nghệ deepfake ngày càng phát triển. ️

Trong quý 4/2024, 36% người mua iPhone đã sở hữu thiết bị trước đó trong 2 năm hoặc ít hơn, tăng từ 31% trong cùng kỳ năm 2023. Điều này cho thấy chu kỳ nâng cấp đang ngày càng ngắn lại khi nhiều người dùng chọn nâng cấp sớm hơn và ít người giữ iPhone trong 3 năm hoặc lâu hơn.CIRP chủ yếu nghiên cứu thị trường Mỹ, điều này có nghĩa những xu hướng này có thể không áp dụng mạnh mẽ ở các khu vực khác, nơi giá bán và tùy chọn nâng cấp có thể khác nhau. Một số yếu tố thúc đẩy sự thay đổi này bao gồm các giao dịch đổi máy và các tùy chọn tài chính hấp dẫn, đặc biệt từ các nhà mạng Mỹ. Nhiều khách hàng cảm thấy dễ dàng hơn khi mua iPhone mới sau mỗi 2 năm thay vì giữ lại một mẫu cũ.Khi mà doanh số iPhone chậm lại, Apple đang tập trung vào việc duy trì lòng trung thành của khách hàng. Nhiều người chọn nâng cấp sớm là những người dùng trung thành của Apple, mong muốn sở hữu công nghệ mới nhất. Ngược lại, những người chờ đợi lâu hơn có thể đang tìm kiếm một tính năng mới quan trọng hoặc một chương trình khuyến mãi đặc biệt.Liên quan đến các tính năng trí tuệ nhân tạo (AI) mới của Apple, hệ thống AI này yêu cầu ít nhất một chiếc iPhone 15 Pro, trong khi các thiết bị cũ hơn không hỗ trợ các tính năng này. Tuy nhiên, vẫn chưa rõ liệu AI có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng hay không, đặc biệt trong bối cảnh chúng chưa thể hiện được nhiều.Trong khi người dùng trung thành iPhone sẵn sàng nâng cấp sản phẩm mới, Apple đang đối mặt với thách thức khi nhiều người giữ iPhone của họ trong nhiều năm do thiết bị vẫn hoạt động tốt. Để khuyến khích nâng cấp, công ty tập trung vào cải tiến camera, thời lượng pin và các tính năng AI nhằm làm cho các mẫu máy mới trở nên hấp dẫn hơn.Nếu xu hướng nâng cấp nhanh hơn tiếp tục, chiến lược của Apple có thể đang phát huy tác dụng, biến iPhone mới thành thiết bị "phải có". Tuy nhiên, liệu xu hướng này có duy trì hay không vẫn là một dấu hỏi lớn. ️

Theo ArsTechnica, một nhóm nghiên cứu từ Đại học California, Berkeley và Đại học Harvard (Mỹ) đã phát triển một phương pháp đột phá, cho phép mô phỏng hành vi của electron trong các phân tử nhỏ, như chất xúc tác, một cách hiệu quả hơn trên máy tính lượng tử (Quantum Computer). Phương pháp này không chỉ giảm bớt yêu cầu phần cứng mà còn mở ra tiềm năng sử dụng máy tính lượng tử để giải quyết các bài toán khoa học phức tạp sớm hơn so với dự kiến.Electron trong chất xúc tác có vai trò quyết định các phản ứng hóa học. Tuy nhiên, để mô phỏng đầy đủ các trạng thái của electron và tương tác của chúng, cần một lượng lớn qubit (viết tắt của quantum bit - đơn vị thông tin cơ bản trong máy tính lượng tử, tương tự như bit trong máy tính truyền thống) cùng các thao tác phức tạp. Điều này đòi hỏi phần cứng máy tính lượng tử phải đạt đến mức độ vượt xa hiện nay.Nhóm nghiên cứu đã giải quyết bài toán bằng cách sử dụng máy tính truyền thống để đơn giản hóa các yếu tố không quan trọng trong hệ thống phân tử. Cụ thể, họ tập trung vào các trạng thái năng lượng thấp nhất, nơi các spin (góc quay) chưa ghép cặp của electron tương tác mạnh mẽ nhất. Sau đó, các thông số được đưa vào máy tính lượng tử để mô phỏng chi tiết hành vi của hệ electron.Một phát hiện quan trọng trong nghiên cứu này là tiềm năng của máy tính lượng tử dựa trên công nghệ nguyên tử trung hòa. Trong các máy tính lượng tử thông thường, các phép tính chỉ được thực hiện thông qua các cổng một qubit hoặc hai qubit. Điều này không chỉ làm tăng thời gian tính toán mà còn dẫn đến nhiều lỗi hơn.Nhờ khả năng di chuyển các nguyên tử trung hòa để tạo thành cụm, công nghệ này cho phép thực hiện các phép tính với nhiều qubit cùng lúc, giảm thiểu đáng kể số thao tác cần thiết. Kết quả là, mô phỏng có thể được thực hiện nhanh hơn và ít lỗi hơn, ngay cả khi sử dụng các máy tính lượng tử chưa đạt mức lỗi cực thấp như mong muốn.Nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp này trên cụm phân tử Mn4O5Ca, một chất tham gia vào quá trình quang hợp. Kết quả cho thấy họ có thể tính toán chính xác "bậc thang spin" - danh sách các trạng thái năng lượng thấp nhất mà electron có thể chiếm giữ. Những thông tin này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về tính chất của phân tử mà còn có thể ứng dụng vào nghiên cứu các vật liệu mới.Phương pháp mới mang lại hai đóng góp lớn cho lĩnh vực máy tính lượng tử. Thứ nhất, nó cho thấy máy tính lượng tử có thể được sử dụng để giải quyết các bài toán lượng tử phức tạp hơn so với khả năng của máy tính truyền thống. Thứ hai, nhờ tối ưu hóa thuật toán và công nghệ phần cứng, các ứng dụng thực tiễn của máy tính lượng tử có thể xuất hiện sớm hơn dự kiến.Mặc dù máy tính lượng tử hiện tại vẫn gặp thách thức về tỷ lệ lỗi, phương pháp này cho thấy không cần giảm đáng kể lỗi phần cứng để thực hiện các mô phỏng phức tạp. Điều này đồng nghĩa với việc các nhà khoa học có thể bắt đầu ứng dụng máy tính lượng tử vào các nghiên cứu hóa học, vật liệu học và sinh học trong tương lai gần.Máy tính lượng tử không chỉ đơn thuần là một công cụ tính toán mạnh mẽ hơn, mà còn là bước đột phá trong việc giải quyết các vấn đề mà máy tính truyền thống không thể làm được. Nghiên cứu này cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ lượng tử khi kết hợp các phương pháp thông minh với nền tảng phần cứng tiên tiến. Với những bước tiến như thế, máy tính lượng tử đang ngày càng đến gần với thực tiễn. ️

Related products