Thêm một hãng taxi dùng ô tô điện tại Việt Nam
Có lý thuyết cho rằng, những người nhóm máu O mang trong mình gien di truyền của những người phát triển mạnh nhờ chế độ ăn giàu protein động vật. Trong khi đó, nhóm máu A phù hợp hơn với thực phẩm có nguồn gốc thực vật. Liệu những điều này có đúng khi được khoa học kiểm chứng?Các chuyên gia cho rằng một số loại thực phẩm nhất định có thể gây ra các phản ứng có lợi hoặc gây hại tùy thuộc vào nhóm máu. Theo đó, các đề xuất về chế độ ăn theo từng nhóm máu cụ thể là:Nhóm máu A: Nên tiêu thụ protein từ đậu nành và tập trung vào các sản phẩm hữu cơ. Bởi những người nhóm máu A được cho là có hệ thống miễn dịch nhạy cảm và phát triển mạnh nhờ thực phẩm tươi, nguyên chất.Nhóm máu B: Sở hữu hệ tiêu hóa dễ thích nghi nhất. Nhóm người này được khuyến nghị nên có chế độ dinh dưỡng cân bằng, có thể tiêu thụ các sản phẩm từ sữa nhưng tránh thịt gà và một số loại ngũ cốc.Nhóm máu AB: Những người nhóm máu AB được khuyên nên kết hợp cả 2 chế độ ăn A và B; tập trung vào hải sản, đậu phụ, sữa và rau xanh; tránh xa caffeine và rượu.Nhóm máu O: Nhóm máu O nguyên bản cần ăn nhiều protein. Thịt đỏ, cá và rau được khuyến khích, hạn chế ngũ cốc và sữa. Mặc dù các xác thực khoa học liên quan đến những điều vừa nêu chưa hoàn thiện, nhưng nghiên cứu thu về nhiều phản hồi từ các cá nhân sau khi họ tuân theo các hướng dẫn dinh dưỡng dành riêng cho từng loại máu. Theo đó, họ khẳng định năng lượng được tăng cường, tiêu hóa tốt hơn, sức khỏe được cải thiện đáng kể, theo Rolling Out (Mỹ).Có ý kiến cho rằng chế độ ăn theo nhóm máu có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt dinh dưỡng. Việc phân loại một cách cứng nhắc có thể bỏ qua các yếu tố cá nhân như di truyền, lối sống và tình trạng sức khỏe hiện có. Các nhà nghiên cứu và chuyên gia dinh dưỡng hàng đầu nhấn mạnh rằng mặc dù nhóm máu có thể ảnh hưởng đến một số khía cạnh của sức khỏe, nhưng đó chỉ là một trong nhiều yếu tố ảnh hưởng đến cách cơ thể chúng ta xử lý thực phẩm. Di truyền, lối sống, môi trường và tình trạng sức khỏe tổng thể đều đóng vai trò quan trọng như nhau.Nếu bạn bị hấp dẫn bởi chế độ ăn theo nhóm máu, các chuyên gia khuyên rằng nên tiếp cận một cách có cân nhắc. Nên bắt đầu bằng cách ghi nhật ký thực phẩm tiêu thụ chi tiết, lưu ý cách các loại thực phẩm khác nhau ảnh hưởng đến năng lượng, quá trình tiêu hóa và sức khỏe tổng thể của bạn. Tuy nhiên, không có một chế độ ăn cụ thể nào là phù hợp với tất cả mọi người. Việc chú ý đến phản ứng của cơ thể với các loại thực phẩm khác nhau, duy trì chế độ ăn uống cân bằng và tham khảo ý kiến của các chuyên gia sức khỏe là điều quan trọng.Giải marathon Đất Sen Hồng: Lý Tín Nhân về nhất cự ly 42 km của nam
Xu Hướng 24 là chương trình trực tiếp bàn luận về kinh tế, xã hội, được phát trực tiếp từ thứ hai đến thứ sáu hàng tuần trên các nền tảng Báo Thanh Niên.
Đậu ngành mình yêu thích nhưng khi học thấy chán, có nên chuyển ngành học?
Sự tăng trưởng mạnh mẽ của DeepSeek đã làm lung lay niềm tin của các nhà đầu tư vào sức mạnh của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) tại Mỹ, dẫn đến việc giá cổ phiếu của nhiều công ty phương Tây, bao gồm Nvidia và ASML, giảm mạnh vào hôm 27.1.Một thông tin đáng chú ý đối với các nhà đầu tư là khả năng của DeepSeek trong việc cung cấp một chatbot AI có hiệu suất tương đương ChatGPT nhưng lại miễn phí cho người dùng và có chi phí phát triển thấp hơn nhiều. Điều này cho thấy rằng việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ hiệu quả không nhất thiết phải phụ thuộc vào nguồn lực phần cứng và chi phí cao.Theo CNBC, kết thúc phiên giao dịch hôm 27.1, giá cổ phiếu của Nvidia đã bốc hơi 600 tỉ USD, tương đương mức giảm 17,8%. Cổ phiếu ASML cũng giảm 11%, đánh dấu mức giảm kỷ lục trong một phiên giao dịch kể từ ngày 15.10 năm ngoái.Nhiều công ty công nghệ khác cũng bị ảnh hưởng nặng nề, với cổ phiếu của Broadcom giảm 17,3%, AMD giảm 8%, Microsoft giảm 3% và Palantir giảm 7%. Thậm chí các công ty không liên quan trực tiếp đến AI như Constellation Energy và Vistra cũng chứng kiến giá trị cổ phiếu giảm lần lượt 21% và 29%. Tổng cộng, thị trường chứng khoán Mỹ đã mất hơn 1.000 tỉ USD vốn hóa trong một ngày.Nvidia được xem là một trong những công ty hưởng lợi chính từ sự bùng nổ AI trong hai năm qua, nhờ vào việc phát triển và cung cấp máy gia tốc cho các hệ thống máy tính. Trong khi đó, ASML là nhà cung cấp máy in thạch bản lớn nhất phục vụ cho sản xuất chip. Công ty dự kiến sẽ công bố báo cáo tài chính hằng quý trong tuần này.Thời gian gần đây, các hoạt động của các công ty và chính quyền Mỹ trong việc phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ đã được báo chí đưa tin rộng rãi. Meta Platforms đã công bố kế hoạch đầu tư lên tới 65 tỉ USD để xây dựng các trung tâm xử lý dữ liệu. Dự án Stargate, được công bố với sự tham gia của Tổng thống Mỹ Donald Trump, dự kiến sẽ đầu tư lên tới 500 tỉ USD trong 4 năm tới.Tất cả những điều này cho thấy rằng Mỹ sẽ không ngừng chi tiêu lớn để duy trì vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực AI. Tuy nhiên, sự đột phá của DeepSeek đã chỉ ra rằng không phải lúc nào cũng cần thiết phải đầu tư lớn vào phần cứng, thay vào đó việc tối ưu hóa phần mềm trong môi trường hạn chế về tài nguyên cũng có thể mang lại hiệu quả cao. Nếu các công ty trong ngành nhận ra sự mất cân bằng này, nhu cầu về sản phẩm từ ASML và Nvidia có thể sẽ giảm, điều này đang gây áp lực lên giá cổ phiếu của các công ty công nghệ phương Tây trong phiên giao dịch gần đây.
Phút 64, Supachok Sarachat bất ngờ có bàn nâng tỷ số lên 2-1 cho đội tuyển Thái Lan bằng cú sút từ ngoài vòng cấm trong sự sững sờ của đội tuyển Việt Nam và rất nhiều CĐV có mặt trên sân Rajamangala, vì trước đó Đình Triệu đã chủ động ném bóng ra biên khi Hoàng Đức bị đau.Trọng tài sau khi trao đổi với cả 2 BHL đã chấp nhận bàn thắng này. Nhưng như cách Supachok và các cầu thủ Thái Lan cố gắng tìm lý do cho mình, sự gượng gạo trong ăn mừng của các CĐV đã nói lên điều ngược lại. Tiếng cổ vũ tại Rajamangala từ sau bàn thắng đó đã không còn rộn ràng như trước nữa!Thái Lan đang là vua của Đông Nam Á với 2 chức vô địch AFF Cup liên tiếp, cùng kỷ lục 7 lần đăng quang. Nhưng đêm 5.1, niềm kiêu hãnh lớn lao đó đã bị tổn thương khi các học trò của HLV Masatada Ishii chọn cách đi ngược tinh thần bóng đá đẹp.Không chỉ bàn thắng bị CĐV Đông Nam Á ví như "ăn cắp", các cầu thủ Thái Lan còn thể hiện bộ mặt xấu xí với hàng loạt pha phạm lỗi, các đòn tiểu xảo nhằm gây ức chế cho các cầu thủ đội tuyển Việt Nam. Chiếc thẻ đỏ của Weerathep Pomphan chính là hình ảnh tiêu biểu cho lối chơi xấu của đội tuyển Thái Lan.Việc từ bỏ điểm mạnh là chơi bóng kỹ thuật, đã khiến đội tuyển Thái Lan phải trả giá khi không còn là chính mình. Khi Tuấn Hải đem về bàn gỡ hòa 2-2, có thể cảm nhận rất rõ các cầu thủ "Voi chiến"đã mất tinh thần.Niềm tin của Thái Lan đã bị sứt mẻ trầm trọng không chỉ vì pha đá phản lưới nhà của Pansa Hemviboon mà còn vì hạt mầm "sợ hãi" đã đâm chồi từ trước đó, trước đội tuyển Việt Nam trong muôn vàn sức ép vẫn tập trung tối đa cho việc chơi bóng.Ngay từ đầu trận đấu, trái ngược với nhiều dự đoán, HLV Kim Sang-sik đã bố trí đội hình chủ động dâng cao chơi tấn công sòng phẳng trước đội chủ nhà Thái Lan.Tinh thần không biết sợ đó đã giúp đội tuyển Việt Nam có bàn dẫn 1-0 do công Tuấn Hải, người đến với AFF Cup 2024 với đôi chân chưa khỏi hẳn chấn thương, được cất kỹ cả giải trước khi bất ngờ đá chính ở trận chung kết lượt về và trở thành người hùng.Ngay cả trong những thời khắc khó khăn nhất, khi chứng kiến Thái Lan bất chấp tất cả để có 2 bàn thắng, kể cả thiếu fair-play và đá rắn… thì các cầu thủ Việt Nam vẫn tỉnh táo để không bị cuốn theo, không trả đũa mà tập trung tối đa chơi bóng.Đặc biệt từ sau bàn thắng của Supachok, các cầu thủ Việt Nam đã có phản ứng theo cách quá tuyệt vời. Các chàng trai áo đỏ khiến Thái Lan bất ngờ, không có thái độ cay cú trả đũa như người Thái mong chờ, ngược lại là tinh thần không bỏ cuộc mạnh mẽ.Sau trận đấu, hậu vệ Ben Davis - người chơi tốt nhất bên phía Thái Lan miễn cưỡng dùng từ "thiếu may mắn" để nói về thất bại của đội nhà. Nhưng có lẽ bản thân anh cũng hiểu "Voi chiến" đã có thất bại toàn diện trước khán giả nhà.Đây không phải là lần đầu tiên Thái Lan để thua đội tuyển Việt Nam ở Rajamangala, nhưng chắc chắn nó sẽ là thất bại đáng quên nhất của họ, khi "Voi chiến" đánh mất mình trong mắt CĐV Đông Nam Á, trước bài học tinh thần thể thao từ các cầu thủ Việt Nam.Asean Mitsubishi Electric Cup 2024 được trình chiếu trực tiếp và trọn vẹn trên FPT Play, tại: http://fptplay.vn
Mua xe bán tải nên chọn Ford Ranger hay Isuzu D-Max?
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.