tai xiu 68gamebai

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của tai xiu 68gamebai. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ tai xiu 68gamebai.Theo TechSpot, ByteDance - tập đoàn công nghệ Trung Quốc đứng sau TikTok, vừa công bố OmniHuman-1 - một hệ thống deepfake có khả năng tái tạo hình ảnh con người với độ chân thực đáng kinh ngạc. Những video do OmniHuman-1 tạo ra có thể đánh lừa người xem thông thường, làm mờ ranh giới giữa thật và giả trong nội dung số.Khác với những mô hình deepfake trước đây, OmniHuman-1 chỉ cần một bức ảnh và một đoạn âm thanh để tạo ra video hoàn chỉnh. Người dùng có thể điều chỉnh tỷ lệ khung hình, bố cục cơ thể, hoặc thậm chí chỉnh sửa các cử động trong video có sẵn. AI (trí tuệ nhân tạo) này có thể thay đổi động tác tay và cử chỉ với độ chính xác cao, giúp sản phẩm trông tự nhiên hơn. Tuy nhiên, một số chi tiết vẫn chưa hoàn hảo, chẳng hạn như tư thế cầm ly rượu không tự nhiên hoặc bàn tay xoay vặn kỳ lạ trong một video mô phỏng bài giảng của Albert Einstein.Mô hình này được huấn luyện trên 18.700 giờ video, sử dụng phương pháp "omni-conditions" để học hỏi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh và chuyển động cơ thể. Dù đạt được những tiến bộ kỹ thuật, công nghệ deepfake cũng đặt ra nhiều rủi ro nghiêm trọng. Những năm gần đây, deepfake đã bị lạm dụng để thao túng thông tin, lừa đảo tài chính và tấn công danh tiếng cá nhân. Trong kỳ bầu cử năm 2024, nhiều video deepfake được sử dụng để gây hiểu lầm cho cử tri. Năm ngoái, các vụ lừa đảo tài chính liên quan đến deepfake khiến hàng tỉ USD bị đánh cắp, trong đó có một trường hợp kẻ gian mạo danh diễn viên Brad Pitt để lừa một phụ nữ chuyển khoản 850.000 USD.Lo ngại trước các nguy cơ này, nhiều chuyên gia về đạo đức AI đã kêu gọi xây dựng quy định kiểm soát deepfake. Một số bang của Mỹ đã ban hành luật chống deepfake độc hại, nhưng vẫn chưa có khung pháp lý liên bang toàn diện. California từng đề xuất dự luật cho phép tòa án buộc gỡ bỏ deepfake và xử phạt hành vi phát tán, nhưng quá trình lập pháp vẫn gặp nhiều trở ngại.Hiện tại, ByteDance chưa công bố kế hoạch phát hành OmniHuman-1, nhưng một bài nghiên cứu về mô hình này đã được công bố, cho thấy tiềm năng và nguy cơ của công nghệ deepfake ngày càng phát triển. ️

Ngày 21.2, đại diện Ban tổ chức các giải bóng đá chuyên nghiệp quốc gia 2024-2025 thuộc Công ty Cổ phần bóng đá chuyên nghiệp Việt Nam (VPF) đã đến sân Hà Tĩnh để kiểm tra, đánh giá, kết luật chất lượng mặt sân. Phía VPF cho biết sân Hà Tĩnh gặp nhiều vấn đề như mặt sân mềm, không bằng phẳng, cỏ trên sân không đồng đều, nhiều khu vực cỏ rất thưa (khu vực trước khán đài A, giữa sân, khu vực cầu môn…). Nguyên nhân chính là do thời tiết không thuận lợi. VPF đề nghị CLB Hà Tĩnh nhanh chóng khắc phục những tình trạng này bằng cách tiếp tục tạm dừng các hoạt động tập luyện, thi đấu trên mặt sân. Đồng thời, phía CLB phải tăng cường công tác duy tu, chăm sóc mặt sân, có giải pháp đối với việc chăm sóc mặt cỏ trong điều kiện thời tiết lạnh, mưa phùn, sương muối. Ngay lập tức, CLB Hà Tĩnh đã phối hợp với Trung tâm huấn luyện và thi đấu TDTT Hà Tĩnh (đơn vị quản lý sân Hà Tĩnh) để đưa ra phương án khắc phục hiểu quả sớm nhất. Theo kế hoạch, phía VPF sẽ tiếp tục đánh giá chất lượng sân Hà Tĩnh vào ngày 24.2. Nếu chất lượng chưa được đảm bảo, CLB Hà Tĩnh đăng ký mượn sân Vinh để làm sân nhà trong cuộc tiếp đón CLB Thanh Hóa ở vòng 15 V-League, diễn ra ngày 28.2.Trước đó, mặt sân CLB Hà Tĩnh bị phàn nàn không đảm bảo chất lượng sau trận đấu với CLB Công an Hà Nội. HLV Alexandre Polking của đội bóng ngành công an cũng thể hiện sự bức xúc khi các học trò của ông không có những màn trình diễn tốt nhất do mặt sân quá xấu. VPF lập tức đưa ra công văn để nhắc nhở CLB Hà Tĩnh và yêu cầu đội bóng sớm khắc phục tình trạng này. Ngoài CLB Hà Tĩnh, một đội bóng khác cũng rơi vào tình trạng tương tự là CLB Bình Định. Thời tiết tại Quy Nhơn cũng khá giống với Hà Tĩnh nên mặt sân Quy Nhơn cũng không đảm bảo chất lượng. ️

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. ️