p168

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của p168. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ p168.Sự hiện diện của HLV Makoto Teguramori đã thổi luồng sinh khí mới cho CLB Hà Nội, minh chứng là ở vòng 14, đội cựu vương V-League đã thắng dễ 3-0 trên sân Pleiku của HAGL với thế trận áp đảo toàn diện. Dù CLB Đà Nẵng đang tiến bộ dưới thời HLV Lê Đức Tuấn (giành 5 điểm trong 3 trận gần nhất), nhưng rõ ràng so với chủ nhà Hà Nội, đội Đà Nẵng vẫn thua kém toàn diện. Thực tế là, CLB Đà Nẵng nhập cuộc tốt, đá phòng ngự chặt chẽ và gây áp lực ở tuyến giữa để ngăn chủ nhà triển khai bóng. Đội khách thậm chí có cơ hội ăn bàn trước khi Phan Văn Long thoát xuống sút chân trái uy lực khiến thủ môn Nguyễn Văn Hoàng vất vả giải nguy. Nhưng, CLB Hà Nội không cần thế trận lấn lướt, mà chỉ cần một khoảnh khắc để vượt lên. Phút 33, Đỗ Hùng Dũng cầm bóng ở cánh trái. Chỉ bằng một cú rướn người bứt tốc, anh vượt qua hậu vệ Đà Nẵng rồi tạt bóng cầu âu đẹp mắt cho Daniel Passira đánh đầu đập đất thành bàn. Thủ môn Bùi Tiến Dũng đã nỗ lực đổ người, nhưng không thể vươn tay cứu thua trước pha dứt điểm khó của ngoại binh từng đoạt ngôi vua phá lưới giải Bolivia. Sau bàn mở tỷ số, CLB Hà Nội đá thanh thoát hơn. Tuy nhiên, học trò ông Teguramori không vội vàng đẩy cao đội hình, mà đá chắc chắn để giữ thế trận. Ở chiều ngược lại, CLB Đà Nẵng của HLV Lê Đức Tuấn nỗ lực triển khai bóng từ tuyến dưới, song do tuyến giữa không kiểm soát tốt tình hình, nên đội khách Đà Nẵng khó triển khai tấn công.CLB Hà Nội đã có thể ghi nhiều bàn hơn trong hiệp 1, song việc bỏ lỡ nhiều cơ hội khiến thầy trò ông Teguramori chỉ một lần tìm được mành lưới đối thủ. Trong đó, có tình huống Hùng Dũng thoát xuống ở cánh phải rồi chuyền vào như đặt, nhưng Văn Toàn lại đá ra ngoài khi cầu môn của thủ môn Tiến Dũng đã rộng mở.Ở thế không còn gì để mất, CLB Đà Nẵng đã vùng lên trong hiệp 2. Phút 49, hàng thủ Hà Nội phòng ngự thiếu quyết liệt, để Đình Duy đột phá trung lộ rồi dứt điểm chân phải gọn gàng hạ gục thủ môn Văn Hoàng.Đúng 2 phút sau, CLB Hà Nội lại chùng xuống khó hiểu, để đội khách Đà Nẵng thoải mái ghi bàn. Đình Duy thoát xuống thoải mái ở cánh trái rồi căng ngang như đặt cho Văn Hữu đệm lòng nâng tỷ số lên 2-1. Đây cũng là bàn thứ 6 của Đà Nẵng trong 4 trận gần nhất, kể từ khi HLV Lê Đức Tuấn thay thế ông Cristiano Roland chèo lái đội bóng sông Hàn.Sau hai gáo nước lạnh dội xuống đầu hiệp 2, CLB Hà Nội mới bừng tỉnh. Văn Quyết cùng đồng đội lấy lại thế trận để tổ chức tấn công. Tuy nhiên, sự nóng vội của chủ nhà khiến họ phải chờ đến phút 66 mới có bàn gỡ 2-2.Nhận đường chuyền của Văn Quyết, Passira che chắn bóng chuẩn mực, trước khi nhả lại cho Hai Long dứt điểm hiểm hóc, đưa trận đấu trở về thế cân bằng. Màn ngược dòng của CLB Hà Nội được hoàn tất ở phút 89. Một lần nữa, Hai Long ghi dấu ấn khi đánh đầu tạo ra tình huống lộn xộn trong vòng cấm, trước khi "gà son" Joao Pedro chớp thời cơ dứt điểm, ấn định chiến thắng 3-2 cho chủ nhà Hà Nội.Ngược dòng hạ đội cuối bảng Đà Nẵng, CLB Hà Nội vươn lên ngôi nhì với 26 điểm sau 15 vòng. Đường đua vô địch của thầy trò ông Teguramori rộng mở trở lại, khi khoảng cách với ngôi đầu chỉ là 4 điểm, trong khi giải còn tới 11 vòng. FPT Play - Đơn vị duy nhất phát sóng trọn vẹn LPBank V.League 1-2024/25, tại https://fptplay.vn ️

Tổng cục Thuế (Bộ Tài chính) vừa ban hành Quyết định 108/QĐ-TCT về quy trình hoàn thuế thu nhập cá nhân (TNCN) tự động. Nội dung quy trình bao gồm: tạo và tiếp nhận tờ khai quyết toán thuế TNCN gợi ý có đề nghị hoàn của người nộp thuế (NNT); giải quyết hoàn thuế TNCN tự động; kiểm soát sau hoàn thuế TNCN.Từ cơ sở dữ liệu kê khai của tổ chức trả thu nhập và của cá nhân, dữ liệu đăng ký thuế và đăng ký người phụ thuộc, dữ liệu tổng quan về nghĩa vụ thuế, các khoản nợ của NNT trên toàn quốc, hệ thống ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) của ngành thuế tự động tổng hợp dữ liệu đối với các chỉ tiêu trên tờ khai quyết toán thuế TNCN để xác định nghĩa vụ kê khai của NNT và tạo Tờ khai quyết toán thuế TNCN gợi ý đối với NNT là cá nhân trực tiếp quyết toán thuế TNCN.Việc tổng hợp dữ liệu và tạo lập tờ khai gợi ý được hệ thống ứng dụng CNTT ngành thuế tự động thực hiện ngay sau thời hạn nộp tờ khai quyết toán thuế TNCN của tổ chức trả thu nhập.NNT là cá nhân sử dụng ứng dụng eTax Mobile, ứng dụng thuế điện tử dành cho cá nhân của Tổng cục Thuế để kiểm tra thông tin trên Tờ khai quyết toán thuế TNCN gợi ý do hệ thống ứng dụng CNTT của ngành thuế tự động tạo lập.Trường hợp NNT đồng ý với thông tin được gợi ý trên tờ khai, NNT xác nhận và nộp hồ sơ quyết toán theo quy định trên ứng dụng.Nếu NNT không đồng ý với thông tin gợi ý trên tờ khai, NNT sửa lại thông tin tại các chỉ tiêu tương ứng, bổ sung lý do chênh lệch với số cơ quan thuế gợi ý và nộp hồ sơ quyết toán kèm theo tài liệu chứng minh theo quy định.Hệ thống thông tin giải quyết thủ tục hành chính sẽ tự động tạo và gửi thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ khai thuế điện tử, thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ đề nghị hoàn thuế cho NNT ngay sau khi nhận được hồ sơ quyết toán thuế TNCN có chỉ tiêu "Số thuế hoàn trả cho người nộp thuế".Ngay sau khi gửi thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ đề nghị hoàn thuế cho NNT, phân hệ hoàn thuế tự động tạo hồ sơ đề nghị hoàn thuế.Về giải quyết hoàn thuế TNCN tự động, hồ sơ đủ điều kiện được xử lý tự động là hồ sơ đáp ứng 3 điều kiện dưới đây:Thứ nhất, tại thời điểm giải quyết hồ sơ hoàn thuế TNCN của NNT, tổ chức trả thu nhập đã hoàn thành nghĩa vụ nộp thay tiền thuế TNCN đã khấu trừ hoặc tổng tiền thuế TNCN NNT là cá nhân đã nộp đủ vào ngân sách nhà nước (NSNN) tại kỳ quyết toán NNT có đề nghị hoàn thuế.Thứ hai, hồ sơ hoàn thuế TNCN có chỉ tiêu "Tổng thu nhập chịu thuế" khớp đúng với số liệu tổng hợp trong kỳ quyết toán thuế theo cơ sở dữ liệu quản lý thuế của ngành thuế tại thời điểm giải quyết hồ sơ và có chỉ tiêu "Tổng số thuế đề nghị hoàn trả" nhỏ hơn hoặc bằng số liệu tổng hợp trong kỳ quyết toán thuế theo cơ sở dữ liệu quản lý thuế của ngành thuế tại thời điểm giải quyết hồ sơ.Thứ ba, thông tin tài khoản nhận tiền hoàn trả của NNT được xác minh và liên kết với cơ sở dữ liệu quản lý thuế của ngành thuế.Trường hợp hồ sơ hoàn thuế TNCN của NNT đáp ứng đủ các điều kiện, phân hệ hoàn thuế TNCN tự động tạo đề xuất hoàn thuế, lập quyết định hoàn thuế (hoặc quyết định hoàn kiêm bù trừ thu NSNN) và lệnh hoàn trả khoản thu NSNN (hoặc lệnh hoàn trả kiêm bù trừ khoản thu NSNN) để chuyển thủ trưởng cơ quan thuế ký điện tử.Trường hợp xác định hồ sơ hoàn thuế không thuộc đối tượng và trường hợp được hoàn thuế, bộ phận giải quyết hồ sơ hoàn thuế dự thảo thông báo về việc hồ sơ chưa đủ điều kiện hoàn thuế không được hoàn thuế, trình thủ trưởng cơ quan thuế ký ban hành, gửi NNT. Thời gian thực hiện các công việc chậm nhất là 3 ngày làm việc kể từ ngày có thông báo về việc tiếp nhận hồ sơ đề nghị hoàn thuế.Theo Tổng cục trưởng Tổng cục Thuế Mai Xuân Thành, số lượng người nộp thuế là cá nhân mà cơ quan thuế đang quản lý hàng năm phải thực hiện các thủ tục hành chính như quyết toán thuế, hoàn thuế TNCN rất lớn. Việc triển khai ứng dụng hoàn thuế TNCN tự động sẽ là bước đột phá để đơn giản hóa thủ tục hành chính, hỗ trợ NNT quyết toán thuế dễ dàng, đồng thời giảm công việc cho cơ quan thuế.Cục Công nghệ thông tin (Tổng cục Thuế) có trách nhiệm nâng cấp các ứng dụng CNTT có liên quan để đảm bảo thực hiện quy trình hoàn thuế TNCN tự động. Thời hạn thực hiện xây dựng, nâng cấp ứng dụng bảo đảm việc tiếp nhận và xử lý hồ sơ hoàn thuế TNCN theo quy trình được hoàn thành chậm nhất ngày 31.3. ️

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. ️