'Con muốn sống': Người mẹ nghèo nợ 150 triệu đồng khóc nghẹn tìm đủ đường cứu con
Những ngày qua, cộng đồng mạng "rần rần" với các clip liên quan đến món bánh phô mai sữa nướng. Nguyên liệu để làm món này chỉ đơn giản là phô mai và sữa đặc. Người làm sẽ áp chảo thanh phô mai (dài khoảng 30 cm) trong vài phút. Đợi phô mai chín vàng đều ở mặt ngoài thì sẽ chế thêm sữa đặc.Oscar 2024: ‘The Zone of Interest’ thắng giải, John Cena khỏa thân trên sân khấu
Cảnh báo, do ảnh hưởng của nắng nóng, độ ẩm trong không khí thấp nên nguy cơ xảy ra cháy nổ, hỏa hoạn ở khu vực dân cư và cháy rừng. Ngoài ra, nắng nóng còn có thể gây tình trạng mất nước, kiệt sức, đột quỵ do sốc nhiệt đối với cơ thể người khi tiếp xúc lâu với nhiệt độ cao.
Nhiều nơi quay cuồng trong cơn sốt đất
Theo TomsHardware, tại sự kiện Investor Day (Mỹ) diễn ra tuần trước, Sandisk đã giới thiệu nền tảng UltraQLC, công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ổ SSD có dung lượng lên đến 1 petabyte (PB). UltraQLC không phải là một loại bộ nhớ độc lập mà là sự kết hợp giữa BICS 8 QLC 3D NAND, bộ điều khiển với 64 kênh NAND và phần mềm tối ưu hóa.Bộ điều khiển đóng vai trò then chốt trong nền tảng này, tích hợp các bộ tăng tốc phần cứng chuyên biệt giúp giảm độ trễ, tăng băng thông và cải thiện độ tin cậy. Ngoài ra, nó có thể điều chỉnh công suất tiêu thụ theo nhu cầu xử lý, tối ưu hóa hiệu suất năng lượng.Theo Sandisk, các ổ SSD UltraQLC ban đầu sẽ sử dụng chip nhớ 2 terabit (Tb) NAND, cho phép tạo ra các ổ có dung lượng 128 terabyte (TB). Trong tương lai, với sự ra đời của các chip NAND dung lượng lớn hơn, công ty đặt mục tiêu phát triển ổ SSD 256 TB, 512 TB và cuối cùng là 1 PB. Tuy nhiên, việc tăng dung lượng đồng nghĩa với nguy cơ suy giảm hiệu năng, điều mà Sandisk cần giải quyết để đảm bảo ổn định hệ thống.Bên cạnh UltraQLC, Sandisk cũng đề cập đến một công nghệ quan trọng khác: DRAM 3D. Khi nhu cầu bộ nhớ ngày càng tăng do sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), công ty nhận định rằng phương pháp mở rộng DRAM truyền thống đang dần không đáp ứng được yêu cầu. Tuy nhiên, dù đã nghiên cứu trong thời gian dài, Sandisk thừa nhận vẫn chưa có lộ trình rõ ràng cho DRAM 3D do các thách thức công nghệ quá lớn.Thay vì tập trung vào DRAM 3D, Sandisk đang tìm kiếm giải pháp thay thế như bộ nhớ hiệu suất cao (HBF), giúp tăng khả năng mở rộng bộ nhớ mà không phụ thuộc vào phương pháp truyền thống. Trong khi đó, một số cách tiếp cận khác như đầu tư mạnh vào sản xuất DRAM hay phát triển DRAM theo hướng 3D vẫn được xem xét nhưng chưa khả thi trong thời điểm hiện tại.
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.
Hà Nội 'khát' bãi đỗ ô tô: 'Xẻ thịt' lòng đường để trục lợi
Lễ trao giải Oscar lần thứ 97 vừa khép lại hôm 3.3 (giờ Việt Nam) bằng chiến thắng vang dội của Anora ở 5 hạng mục quan trọng, bao gồm giải Nữ diễn viên chính xuất sắc nhất dành cho Mikey Madison. Thành tích của ngôi sao sinh năm 1999 được xem là một bất ngờ không nhỏ ở đêm trao giải. Bởi lẽ, dù cô vốn được nhắc đến là ứng viên mạnh của đường đua năm nay song minh tinh kỳ cựu Demi Moore được đánh giá nhỉnh hơn. Trước khi lễ trao giải điện ảnh lớn nhất năm diễn ra, nhiều cây viết trong ngành hay các trang tin tức uy tín như Variety, The Hollywood Reporter, New York Post… nghiêng về dự đoán Demi Moore (phim The Substance) sẽ giành chiến thắng.
