$980
Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của auto click. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ auto click.Bộ LĐ-TB-XH đang lấy ý kiến về dự thảo Nghị định quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của luật BHXH về BHXH tự nguyện.Theo cơ quan soạn thảo, từ năm 2021 trở lại đây, việc phát triển đối tượng tham gia BHXH tự nguyện chững lại. Do đó, việc hỗ trợ tiền đóng là cần thiết để phát triển đối tượng tham gia BHXH đến năm 2030.Cơ quan soạn thảo đề nghị bổ sung nâng mức hỗ trợ tiền đóng đối với người tham gia BHXH tự nguyện và bổ sung nhóm đối tượng được hưởng mức hỗ trợ cao hơn.Theo khoản 2 điều 31 luật BHXH quy định, người tham gia BHXH tự nguyện được nhà nước hỗ trợ tiền đóng theo tỷ lệ phần trăm (%) trên mức đóng BHXH hằng tháng theo mức chuẩn hộ nghèo của khu vực nông thôn. Mức hỗ trợ hiện nay đối với người tham gia BHXH tự nguyện là 99.000 đồng/tháng đối với người tham gia thuộc hộ nghèo và 82.500 đồng/tháng đối với người tham gia thuộc hộ cận nghèo; 33.000 đồng/tháng đối với người tham gia khác.Tại dự thảo, Bộ LĐ-TB-XH đề xuất 2 phương án quy định mức hỗ trợ tiền đóng cho người tham gia BHXH tự nguyện theo hướng tăng mức hỗ trợ và mở rộng đối tượng được hỗ trợ.Phương án 1, tăng mức hỗ trợ từ 30% lên thành 50% đối với người tham gia thuộc hộ nghèo; tăng mức hỗ trợ từ 25% lên thành 40% đối với người tham gia thuộc hộ cận nghèo; bổ sung đối tượng được hỗ trợ là người thuộc dân tộc thiểu số, với mức hỗ trợ 30%; tăng mức hỗ trợ từ 10% lên thành 20% đối với người tham gia khác.Đánh giá tác động của phương án 1, Bộ LĐ-TB-XH cho hay, ước tính tổng số tiền ngân sách nhà nước cần bố trí trong giai đoạn 2025 - 2030 để hỗ trợ người tham gia BHXH tự nguyện là 19.784 tỉ đồng, tương đương với số người tham gia BHXH tự nguyện của năm 2030 là 5,8 triệu người.Đối với phương án này, người tham gia BHXH tự nguyện sẽ phải đóng vào quỹ hưu trí và tử tuất (của quỹ BHXH). Ngoài việc tham gia để hướng đến việc thụ hưởng chế độ hưu trí và chế độ tử tuất thì người tham gia còn được hưởng chế độ thai sản (do ngân sách nhà nước đảm bảo). Do đó, lợi ích của người lao động khi tham gia BHXH tự nguyện được tăng thêm nhiều hơn.Như vậy, mức hỗ trợ đối với người tham gia thuộc hộ nghèo sẽ tăng thêm 66,67%; mức hỗ trợ đối với người tham gia thuộc hộ cận nghèo sẽ tăng thêm 60%; và đối tượng khác tăng thêm 100% so với quy định hiện hành. Ngoài ra, bổ sung đối tượng tham gia là người đang sinh sống tại xã đảo, huyện đảo theo quy định của Chính phủ, Thủ tướng Chính phủ có mức hỗ trợ bằng mức hỗ trợ của hộ nghèo; đối tượng là người dân tộc thiểu số sẽ được hỗ trợ ở mức cao hơn so với nhóm đối tượng là người tham gia khác.Phương án 2, Bộ LĐ-TB-XH đề xuất giữ nguyên mức hỗ trợ theo quy định hiện hành, chỉ bổ sung thêm nhóm đối tượng tham gia là người dân tộc thiểu số được hỗ trợ ở mức cao hơn so với nhóm đối tượng khác và người đang sinh sống tại xã đảo, huyện đảo có mức hỗ trợ bằng hộ nghèo.Đối với phương án 2, tổng kinh phí ngân sách nhà nước cần bố trí thêm để thực hiện việc bổ sung hỗ trợ đối với các nhóm đối tượng bổ sung theo phương án này là 882 tỉ đồng, tương đương khoảng 150 tỉ đồng/năm.Theo cơ quan soạn thảo, phương án 2 về cơ bản chỉ tác động đến người tham gia là người dân tộc thiểu số, người đang sinh sống tại xã đảo, huyện đảo cho nên khuyến khích đối tượng này tham gia BHXH. Tuy nhiên, việc tham gia của các đối tượng này còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác. Cạnh đó, trong giai đoạn này tác động của việc thực hiện chính sách theo phương án 2 đến hiệu quả phát triển đối tượng tham gia BHXH tự nguyện còn chưa cao. ️
Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của auto click. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ auto click.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. ️
Nếu tính cả niên vụ 2023 - 2024, lượng cà phê xuất khẩu của Việt Nam đạt 1,1 triệu tấn với giá trị tương đương 3,6 tỉ USD. Hiện tại, lượng cà phê tồn kho của Việt Nam không còn nhiều, một số chuyên gia ước tính chỉ khoảng 300.000 tấn và còn đến khoảng 5 tháng nữa mới vào vụ thu hoạch niên vụ 2024 - 2025. Điều này cho thấy nguồn cung cà phê của Việt Nam ra thị trường vẫn rất hạn chế.️
Ngày 11.2, Công ty TNHH Công nghệ sinh học Sài Gòn Xanh và Tập đoàn Kanadevia (Nhật Bản) ký kết biên bản ghi nhớ hợp tác trong dự án hợp tác ứng dụng công nghệ EFCAR vào hoạt động xử lý và tái chế bùn thải thành than sinh học (biochar) tại nhà máy xử lý bùn thải Sài Gòn Xanh.Công nghệ EFCAR (Energy Free Carbonizing for Resource Recovery) do Kanadevia phát triển, là giải pháp xử lý bùn thải hiệu quả qua quá trình carbon hóa không dùng năng lượng để phục hồi tài nguyên, giúp chuyển hóa bùn thải giàu hữu cơ thành than sinh học (biochar). Công nghệ này góp phần giảm thiểu ô nhiễm và tạo ra nguồn nguyên liệu hữu ích cho nông nghiệp và công nghiệp. Dự án hợp tác lần này cũng là một nỗ lực để đóng góp cho việc thực hiện mục tiêu phát thải ròng toàn cầu bằng 0 (Net Zero) mà Việt Nam là một trong những quốc gia cam kết thực hiện. Dự án cũng đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ tiên tiến nhằm giải quyết vấn đề môi trường và thúc đẩy nền kinh tế tuần hoàn. Ông Ngô Pa Ri, Chủ tịch Công ty TNHH Công nghệ sinh học Sài Gòn Xanh nhấn mạnh: "Tôi hy vọng sự hợp tác đầy thiện chí giữa hai bên không chỉ mang lại lợi ích kinh tế mà còn đóng góp tích cực vào việc bảo vệ môi trường. Công nghệ EFCAR phù hợp với chiến lược kinh tế tuần hoàn mà Sài Gòn Xanh theo đuổi, giúp chúng tôi nâng cao hiệu quả xử lý bùn thải tại các nhà máy xử lý bùn thải của công ty thành sản phẩm hữu ích cho nông nghiệp, đóng góp tích cực vào mục tiêu phát triển bền vững".Theo ông Pa Ri, than sinh học (biochar) rất có lợi cho cây trồng trong việc chuyển hóa và hấp thụ chất dinh dưỡng, cải tạo đất tốt, hướng đến nông nghiệp bền vững. Về mặt môi trường, than sinh học được xử lý tuần hoàn, khép kín, không gây mùi hôi… Đại diện Công ty Sài Gòn Xanh cho biết, giai đoạn 1 của dự án sẽ lắp đặt và vận hành dây chuyền công nghệ EFCAR thử nghiệm với công suất 4,8 tấn/ngày để xử lý bùn thải, nghiên cứu đầu ra khả thi. Giai đoạn 2 sẽ nâng tổng công suất dây chuyền lên mức tối thiểu 22,8 tấn/ngày tại nhà máy Sài Gòn Xanh (nằm trong Khu liên hợp xử lý chất thải Đa Phước, H.Bình Chánh, TP.HCM).Đại diện Tập đoàn Kanadevia, ông Hideo Sato cho biết việc ký kết lần này là một bước quan trọng trong chiến lược mở rộng thị trường của tập đoàn tại Việt Nam nói riêng và khu vực Đông Nam Á nói chung. Đồng thời góp phần vào công cuộc bảo vệ môi trường toàn cầu theo mục tiêu Net Zero.Công ty Sài Gòn Xanh nhận định, việc đầu tư vào những sản phẩm và dịch vụ xanh không chỉ mang lại doanh thu, lợi nhuận mà trước tiên phải tạo ra tác động tích cực đối với xã hội và môi trường.Sự kiện ký kết này mở ra cơ hội hợp tác sâu rộng giữa hai bên trong nghiên cứu, chuyển giao công nghệ, phát triển các mô hình sản xuất biochar hiệu quả tại Việt Nam; hứa hẹn mang lại các giải pháp đột phá trong lĩnh vực xử lý bùn thải và tái chế sinh học. ️