tài xỉu ăn to

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của tài xỉu ăn to. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ tài xỉu ăn to.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. ️

Tập đoàn TH kỳ vọng hành động thu gom vỏ hộp xuyên suốt nhiều ngày, nhiều tuần, nhiều tháng trong năm sẽ góp phần thúc đẩy và duy trì thói quen "sống xanh" của người tiêu dùng. Một khi cộng đồng thu gom, tái chế được phát triển rộng khắp sẽ tạo ra sức mạnh lan tỏa lối sống xanh, giảm thiểu rác thải và bảo vệ môi trường hiệu quả.️

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. ️