vòng loại châu á

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của vòng loại châu á. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ vòng loại châu á.Nhân chuyến về Việt Nam công tác, Hoa hậu châu Á tại Mỹ - Nicole Hồ thực hiện một bộ ảnh áo dài, quảng bá trang phục truyền thống của dân tộc. Người đẹp chọn các thiết kế nằm trong bộ sưu tập áo dài xuân của Đặng Trọng Minh Châu, giúp tôn lên vẻ đẹp đậm chất Á Đông khi bước sang tuổi 20.Khác với những phom dáng truyền thống trước đây, trong bộ sưu tập lần này, nhà thiết kế Minh Châu cho thấy sự phá cách với những thiết kế nhiều màu sắc rực rỡ, kết hợp giữa nhiều chất liệu mới, trong đó có lông vũ, voan lưới… giúp tôn lên vẻ thanh lịch, sang trọng của người đẹp sinh năm 2004. ️

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. ️

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. ️