kqxsmn hôm nay

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của kqxsmn hôm nay. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ kqxsmn hôm nay.Năm 2024, Elon Musk (53 tuổi) tuyên bố ông "bị lừa" khi cho phép Vivian chuyển đổi giới tính vì lý do y tế."Giới tính được chỉ định khi sinh ra của tôi là một món hàng được mua và trả tiền. Vì vậy, khi tôi là một đứa trẻ nam và sau đó trở thành người chuyển giới, tôi đã chống lại sản phẩm được bán. Kỳ vọng về nam tính mà tôi phải chống lại suốt cuộc đời mình là một giao dịch tiền tệ. Một giao dịch tiền tệ", cô gái 20 tuổi viết qua Threads.Trong bài đăng tiếp theo, Wilson đặt câu hỏi: "Làm quái nào mà chuyện này lại hợp pháp được?".Page Six đã liên hệ với Elon Musk để xin bình luận nhưng không nhận được phản hồi.Vivian Wilson công khai mình là người chuyển giới vào tháng 6.2022 khi cô nộp đơn xin đổi tên và lấy họ của mẹ Justine Wilson.Hồ sơ nêu lý do là "bản dạng giới tính nam là thực tế tôi không còn sống cùng, tôi không muốn có quan hệ họ hàng với cha ruột của mình dưới bất kỳ hình thức nào".Trong khi đó Elon Musk bày tỏ: "Về cơ bản, tôi đã bị lừa ký các hồ sơ cho một trong những cậu con trai lớn của tôi là Xavier được chuyển giới", CEO của Tesla nói với tiến sĩ tâm lý học Jordan Peterson trong một cuộc phỏng vấn với tờ Daily Wire vào năm 2022. Vị tỉ phú sử dụng Xavier – tên trước khi chuyển giới của Vivian."Điều này xảy ra trước khi tôi hiểu được chuyện gì. Lúc đó dịch Covid-19 đang diễn ra, vì vậy có rất nhiều sự nhầm lẫn, và tôi được cho biết Xavier có thể tự tử nếu nó không được đổi giới tính", Elon Musk nói thêm.Tỉ phú công nghệ cho biết về cơ bản ông đã "mất" đứa con của mình và khẳng định lại rằng ông "bị lừa"."Họ gọi đó là 'deadname'. Lý do họ gọi như thế là vì con trai của tôi đã chết. Con trai tôi, Xavier, bị giết bởi loại virus tâm trí thức tỉnh", ông tuyên bố.Deadname là "cái tên đã chết". Với cộng đồng người chuyển giới, đây thường là tên khai sinh của họ trước khi chuyển giới. Thông thường, deadname là cái tên mà người chuyển giới không muốn sử dụng. Vivian tuyên bố đã "từ bỏ" Elon Musk, "chứ không phải ngược lại". Sau đó cô nói rằng chủ sở hữu mạng xã hội X, người có 14 đứa con với 4 phụ nữ, "không phải là một người đàn ông của gia đình" mà thay vào đó là "một kẻ ngoại tình hàng loạt không ngừng nói dối" về chính những đứa con của mình. ️

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. ️

"Tết năm ngoái, tôi không có thời gian để nghỉ ngơi. Khi quẩn quanh trong bếp. Sau cúng buổi sáng lại dọn rửa chén, bát. Tiếp tục làm cái này, cái kia, lo cho bữa ăn trưa, tối…", chị Nhung nhớ lại.️