Rèn tay lái cùng dàn xe sang Porsche trị giá triệu đô
Hơn 125 người bị sa thải vào tháng trước tại Cục Dịch vụ Tài chính thuộc Bộ Tài chính ở Parkersburg (bang Tây Virginia). Điều này đã gây chấn động một cộng đồng đã mạnh mẽ ủng hộ Tổng thống Donald Trump. Tây Virginia là nơi Tổng thống Trump thắng lớn, giành được đến 70% phiếu bầu phổ thông vào năm ngoái. Nhưng giờ đây, nhiều người ủng hộ ông đang cảm thấy bị phản bội.Tác động kinh tế của các đợt sa thải hàng loạt trên toàn nước Mỹ có thể chưa thể hiện ngay lập tức. Đến nay, đã có khoảng 100.000 nhân viên chính phủ bị sa thải hoặc chập nhận nghỉ việc. Parkersburg đang chuẩn bị cho một đợt sa thải khác, khi tất cả các cơ quan chính phủ được lệnh cắt giảm nhân sự trước ngày 13 tháng 3.'Bỏng tay' với vàng SJC, tăng sốc 1,3 triệu đồng trong buổi sáng
Chiều 7.2, Ủy ban Thường vụ Quốc hội tiếp tục phiên họp 42, xem xét, thông qua dự thảo Nghị quyết Phê chuẩn đề nghị của Viện trưởng Viện KSND tối cao về bộ máy làm việc của Viện KSND tối cao. Theo tờ trình của Viện KSND tối cao, Viện trưởng Viện KSND tối cao đề nghị kết thúc hoạt động, sáp nhập và sắp xếp lại một số đơn vị cấp vụ thuộc Viện KSND tối cao có chức năng, nhiệm vụ tương đồng hoặc có quy mô không lớn.Cụ thể, sáp nhập Vụ Thực hành quyền công tố và kiểm sát điều tra án kinh tế (Vụ 3) và Vụ Thực hành quyền công tố và kiểm sát điều tra án tham nhũng, chức vụ (Vụ 5); tên đơn vị sau sáp nhập là Vụ Công tố và kiểm sát điều tra án kinh tế, tham nhũng.Viện KSND tối cao cũng đề nghị kết thúc hoạt động của Vụ Thi đua - Khen thưởng, chuyển nhiệm vụ về Văn phòng Viện KSND tối cao;Sáp nhập Trường ĐH Kiểm sát Hà Nội (T2) và Trường Đào tạo, bồi dưỡng nghiệp vụ kiểm sát tại TP.HCM (T3). Tên đơn vị sau sáp nhập là Trường ĐH Kiểm sát, có phân hiệu Trường ĐH Kiểm sát tại TP.HCM trên cơ sở cơ cấu lại Trường Đào tạo, bồi dưỡng nghiệp vụ kiểm sát tại TP.HCM.Cơ cấu, sắp xếp lại 2 đơn vị Vụ Pháp chế và quản lý khoa học và Tạp chí Kiểm sát thành 2 đơn vị: Vụ Pháp chế và Viện Khoa học kiểm sát.Ngoài ra, một số đơn vị cấp Vụ thuộc Viện KSND tối cao có tên đơn vị khá dài, chưa có tính khái quát cao, nên VKSND tối cao đề nghị chỉnh sửa tên của một số đơn vị thuộc Viện KSND tối cao đảm bảo ngắn gọn, khái quát, vẫn giữ nguyên chức năng nhiệm vụ của đơn vị và có tính tương đồng nhất định với TAND tối cao và Bộ Công an.Dự thảo nghị quyết cũng quy định Viện trưởng Viện KSND tối cao quy định cơ cấu tổ chức bộ máy, nhiệm vụ, quyền hạn và quan hệ công tác của các đơn vị thuộc bộ máy làm việc của Viện KSND tối cao.Tại phiên họp, Ủy ban Thường vụ Quốc hội đã biểu quyết thông qua Nghị quyết Phê chuẩn đề nghị của Viện trưởng Viện KSND tối cao về bộ máy làm việc của Viện KSND tối cao. Theo nghị quyết vừa được Ủy ban Thường vụ Quốc hội thông qua, bộ máy làm việc của Viện KSND tối cao, gồm:
Du học Mỹ: Có một hướng đi 'rẻ nhưng chất'
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.
Thái Lan đã có tới 7 lần vô địch AFF Cup, là đội bóng giàu thành tích nhất giải vô địch Đông Nam Á. Dù vậy, vẫn có những thông số chống lại đội tuyển Thái Lan trước trận chung kết lượt về AFF Cup năm nay..Không tính kỳ giải đang diễn ra, kể từ khi AFF Cup có vòng đấu loại trực tiếp (bán kết, chung kết) chuyển sang thi đấu với thể thức loại trực tiếp sau 2 lượt trận, sân nhà – sân đối phương, Thái Lan từng 4 lần bị dẫn trước sau trận chung kết lượt đi. Đội bóng xứ sở chùa vàng chỉ mới có 1 lần lội ngược dòng thành công. 3 lần còn lại, họ thua chung cuộc.Lần duy nhất mà Thái Lan thành công khi bị dẫn trước sau trận chung kết lượt đi là năm 2016 trước Indonesia. Năm đó, Thái Lan thua đội bóng xứ sở vạn đảo 1-2 trên sân Pakansari tại Bogor (Indonesia) ở lượt đi. Đến trận lượt về trên sân nhà ở sân Rajamangala tại Bangkok, Thái Lan thắng lại 2-0, chung cuộc Thái Lan thắng 3-2 sau 2 lượt trận. Tuy nhiên, đấy là Thái Lan giành chiến thắng trước Indonesia, đội bóng chuyên… thua trong các trận chung kết AFF Cup. Những lần còn lại, trước các đối thủ khác, khi đã bị dẫn trước sau trận chung kết lượt đi, Thái Lan luôn thua chung cuộc. Lần đầu tiên là tại AFF Cup 2007, Thái Lan thua Singapore 1-2 trên sân vận động quốc gia Singapore ở chung kết lượt đi. Đến trận chung kết lượt về, đội này chỉ hòa 1-1 với Singapore trên sân Suphachalasai (Bangkok). Chung cuộc, Thái Lan thua 2-3.Lần thứ nhì vào năm 2008, Thái Lan thua đội tuyển Việt Nam 1-2 ở trận chung kết lượt đi trên sân Rajamangala. Đến trận lượt về, 2 đội hòa nhau 1-1 ở sân Mỹ Đình. Chung cuộc, Thái Lan thua 2-3.Lần thứ ba là tại AFF Cup 2012, Thái Lan thua Singapore 1-3 trong trận chung kết lượt đi trên sân Jalan Besar tại Singapore. Đến trận chung kết lượt về ở sân Suphachalasai, Thái Lan chỉ thắng lại Singapore 1-0. Chung cuộc, Thái Lan thua 2-3.Điều đó có nghĩa là trong 3 lần thua ở chung kết sau khi bị dẫn trước ở trận lượt đi, Thái Lan đều thua chung cuộc 2-3. Đồng thời, việc được thi đấu trận lượt về trên sân nhà chưa hẳn là lợi thế của đội tuyển Thái Lan, vì họ đã 2 lần thua chung cuộc sau khi bị dẫn ở trận lượt đi trên sân đối phương, dù được chơi trận lượt về trên sân nhà.Những thông số khác, nhìn từ lịch sử, như đã đề cập trước đó, cũng chống lại Thái Lan. rằng Đội này chưa bao giờ vô địch AFF Cup 3 lần liên tiếp. Đội bóng xứ sở chùa vàng đã vô địch các kỳ giải gần nhất 2020 và 2022. Chiếu theo lịch sử, họ khó mà vô địch ở giải năm nay. Ngược lại, đội tuyển Việt Nam chưa bao giờ thua ở 2 trận chung kết AFF Cup liên tiếp. Chúng ta vừa thua ở trận chung kết AFF Cup 2022, nên chiếu theo lịch sử, năm nay đội tuyển Việt Nam sẽ chiến thắng và giành ngôi vô địch.Ngoài ra, đội tuyển Việt Nam chưa bao giờ thua chung cuộc sau khi đã dẫn trước đối thủ sau trận chung kết lượt đi. Năm nay, chúng ta lại có chiến thắng trong trận lượt đi, nên nhìn từ lịch sử, đội bóng của HLV Kim Sang-sik khó mà để tuột ngôi vô địch AFF Cup khỏi tầm tay.
Tử vi hằng ngày - Xem tử vi vui 12 con giáp ngày 6.4.2024
Mục tiêu của Honor là xây dựng một hệ sinh thái thiết bị AI đa dạng, không chỉ bao gồm smartphone mà còn cả máy tính xách tay, máy tính bảng, thiết bị điện tử đeo và nhiều tiện ích khác.Để hiện thực hóa kế hoạch này, Honor dự định hợp tác chặt chẽ với Google và Qualcomm nhằm triển khai các giải pháp AI tiên tiến. Cụ thể, công ty sẽ tích hợp dòng mô hình AI Gemini vào các sản phẩm của mình và sử dụng chip hiện đại của Qualcomm để tối ưu hóa các tính năng AI.Honor cũng kêu gọi toàn bộ ngành công nghiệp cùng tham gia vào việc phát triển một hệ sinh thái AI mở, với một phần trong đó là giới thiệu Alpha Plan, bao gồm ba giai đoạn phát triển.Giai đoạn đầu tiên sẽ tập trung vào việc phát triển một chiếc smartphone AI "siêu thông minh" lấy con người làm trung tâm nhằm nâng cao năng suất và cải thiện cuộc sống hằng ngày của người dùng. Giai đoạn thứ hai sẽ tạo ra một hệ sinh thái AI mở, cho phép tương tác liền mạch giữa nhiều thiết bị và nền tảng. Cuối cùng, giai đoạn ba sẽ chuẩn bị cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) với khả năng vượt qua nhận thức của con người.Hiện tại, Honor đang phát triển một ứng dụng AI di động với giao diện đồ họa có khả năng thực hiện các tác vụ thực tế như đặt phòng khách sạn, sắp xếp cuộc họp và quản lý lịch trình. Công ty cũng đang phát triển các công cụ AiMAGE và AI Upscale để xử lý hình ảnh, giúp cải thiện độ rõ nét và chỉnh sửa ảnh chân dung cũ. Đặc biệt, Honor sẽ tích hợp công cụ phát hiện deepfake vào các dòng smartphone hàng đầu và thiết bị gập mới nhất của mình.Với những sáng kiến này, Honor hy vọng củng cố vị thế trên thị trường quốc tế, đặc biệt trong phân khúc cao cấp, nơi Apple và Samsung đang thống trị. Ngoài ra, công ty cam kết cung cấp 7 năm hỗ trợ cập nhật Android và bản vá bảo mật cho dòng smartphone Magic, tương tự như những gì Google và Samsung đã thực hiện.
