{keywords}Novak Djokovic dễ dàng lấy vé vòng 2 nội dung đơn nam tại Olympic Tokyo

Set 2 cũng diễn ra không quá khó khăn đối với tay vợt sở hữu 20 danh hiệu Grand Slam. Ngôi sao người Serbia chỉ mất 29 phút để kết thúc set đấu với điểm số tương tự.

Tính cả trận, Novak Djokovic giành 4 break-point và 7 cú ace, sau 61 phút tranh tài sân thi đấu tennis Ariake.

Ở vòng 2, đối thủ của hạt giống số 1 nội dung đơn nam môn tennis tại Olympic Tokyo 2020 là tay vợt người Đức, Jan-Lennard Struff.

Trong khi đó, Daniil Medvedev lại có khởi đầu khá nhọc nhằn trước Alexander Bublik. 

{keywords}
Medvedev thắng trận chật vật

Tay vợt người Nga có khởi đầu thuận lợi khi bẻ game của Bublik ngay ở ván đấu đầu tiên, và thắng 6-4 ở set 1.

Set 2 diễn với thế trận giằng co và phải giải quyết thắng thua ở loạt tie-break. Tại đây, hai tay vợt đã trải qua 18 lượt giao bóng, và Medvedev cũng phải nhờ tới điểm match-point thứ 3 mới kết thúc được trận đấu.

Ở vòng đấu tiếp theo, Medvedev sẽ gặp đối thủ người Ấn Độ Sumit Nagal, người đã có chiến thắng sau 3 set ở vòng 1.

Quỳnh Chi

Bảng tổng sắp huy chương Olympic 2020 hôm nay 24/7

Bảng tổng sắp huy chương Olympic 2020 hôm nay 24/7

Bảng tổng sắp huy chương Olympic 2020 - Cập nhật liên tục bảng xếp hạng huy chương Olympic Tokyo 2020, nhanh và chính xác.

" />
› 首页 › Kinh doanh › Djokovic tốc hành vào vòng 2 Olympic Tokyo 2021正文

Djokovic tốc hành vào vòng 2 Olympic Tokyo 2021

Kinh doanh 2025-01-28 00:43:31 16

Xem video Djokovic 2-0 Hugo Dellien:

Trước tay vợt hạng 139 trên bảng xếp hạng ATP,ốchànhvàovòlink trực tiếp bóng đá hôm nay Novak Djokovic thi đấu khá nhàn hạ.

Hạt giống số 1 sớm bẻ game của đối thủ và nhanh chóng đánh bại đối thủ người Bolivia Hugo Dellien với điểm số 6-2 trong set 1, sau 32 phút.

{ keywords}
Novak Djokovic dễ dàng lấy vé vòng 2 nội dung đơn nam tại Olympic Tokyo

Set 2 cũng diễn ra không quá khó khăn đối với tay vợt sở hữu 20 danh hiệu Grand Slam. Ngôi sao người Serbia chỉ mất 29 phút để kết thúc set đấu với điểm số tương tự.

Tính cả trận, Novak Djokovic giành 4 break-point và 7 cú ace, sau 61 phút tranh tài sân thi đấu tennis Ariake.

Ở vòng 2, đối thủ của hạt giống số 1 nội dung đơn nam môn tennis tại Olympic Tokyo 2020 là tay vợt người Đức, Jan-Lennard Struff.

Trong khi đó, Daniil Medvedev lại có khởi đầu khá nhọc nhằn trước Alexander Bublik. 

{ keywords}
Medvedev thắng trận chật vật

Tay vợt người Nga có khởi đầu thuận lợi khi bẻ game của Bublik ngay ở ván đấu đầu tiên, và thắng 6-4 ở set 1.

Set 2 diễn với thế trận giằng co và phải giải quyết thắng thua ở loạt tie-break. Tại đây, hai tay vợt đã trải qua 18 lượt giao bóng, và Medvedev cũng phải nhờ tới điểm match-point thứ 3 mới kết thúc được trận đấu.

Ở vòng đấu tiếp theo, Medvedev sẽ gặp đối thủ người Ấn Độ Sumit Nagal, người đã có chiến thắng sau 3 set ở vòng 1.

Quỳnh Chi

Bảng tổng sắp huy chương Olympic 2020 hôm nay 24/7

Bảng tổng sắp huy chương Olympic 2020 hôm nay 24/7

Bảng tổng sắp huy chương Olympic 2020 - Cập nhật liên tục bảng xếp hạng huy chương Olympic Tokyo 2020, nhanh và chính xác.

本文地址：http://account.tour-time.com/news/217c399013.html
版权声明

本文仅代表作者观点，不代表本站立场。
本文系作者授权发表，未经许可，不得转载。

相关文章

热门文章

热门标签

全站热门

Nhận định, soi kèo Liverpool vs Ipswich Town, 22h00 ngày 25/1: Củng cố ngôi đầu

Nhân vật Selina Kyle do nữ diễnviên xinh đẹp từng đoạt giải Oscar Anne Hathaway đảm nhiệm được đánh giá là miêu nữ xuất sắc nhất trong lịch sử Hollywood.




Anne Hathaway ngoài đời và trên phim.
">

Ngắm miêu nữ gợi cảm nhất trong lịch sử Hollywood

Học sinh của 8 trường THCS ở Hà Nội đã được trải nghiệm lập trình và điều khiển robot bằng giọng nói, làm tên lửa khí và nhiều thí nghiệm vui khác tại Ngày hội STEM – Hành tinh khoa học được thực hiện bởi Đơn vị Nghiên cứu Lâm sàng ĐH Oxford (OUCRU) và Học viện Sáng tạo (S3).

aaPlay">

Học sinh trải nghiệm điều khiển robot bằng giọng nói, làm tên lửa khí

- Sở GD-ĐT TP.HCM tuyển hơn 400 công chức, viên chức cho năm học mới. Đối với ứng viên có bằng giỏi, học hàm, học vị không yêu cầu hộ khẩu.

Số lượng này căn cứ trên nhu cầu của 21 đơn vị sự nghiệp công lập trực thuộc Sở GD-ĐT nhằm bổ sung nhu cầu về giáo viên, nhân viên tại các trường Trung học phổ thông, Trung tâm giáo dục thường xuyên và các đơn vị trực thuộc.

Trong số hơn 400 công chức, viên chức cần tuyển dự kiến tuyển dụng 376 giáo viên và 44 nhân viên.

Theo đó yêu cầu mà ngành đưa ra là có quốc tịch Việt Nam và có hộ khẩu thường trú tại TP.HCM. 

{keywords}
Số lượng công chức, viên chức cần tuyển 

Đối với trường hợp người dự tuyển không có hộ khẩu thường trú tại TP.HCM thì phải có ít nhất một trong các điều kiện: Có học hàm giáo sư (có tuổi đời dưới 45 tuổi đối với nữ và 50 tuổi đối với nam), phó giáo sư (có tuổi đời dưới 40 tuổi); có bằng tiến sĩ (có tuổi đời dưới 35 tuổi); có bằng thạc sĩ (có tuổi đời dưới 30 tuổi); Tốt nghiệp loại xuất sắc các đại học trong nước hoặc tốt nghiệp loại giỏi các đại học nước ngoài (có tuổi đời dưới 25 tuổi).

Văn bằng, kết quả học tập theo yêu cầu của vị trí dự tuyển, được cơ quan có thẩm quyền chứng thực. Trường hợp người học tập được đào tạo theo hệ thống tín chỉ bảng điểm học tập theo thang điểm 4 phải có bản quy đổi về thang điểm 10 của cơ sở đào tạo, cấp bằng. Trường hợp có văn bằng do cơ sở đào tạo nước ngoài cấp phải được công chứng dịch thuật sang tiếng Việt và được Cục Khảo thí và Kiểm định chất lượng Giáo dục của Bộ Giáo dục và Đào tạo công nhận.

Lê Huyền

">

TP.HCM tuyển công chức, viên chức giáo dục đặc cách hộ khẩu với bằng giỏi

Nhận định, soi kèo Arema FC vs Persib Bandung, 15h30 ngày 24/1: Cứ ngỡ ngon ăn

{keywords} 

Năm 2019, chính phủ Hà Lan thí điểm hệ thống SyRI (hệ thống cảnh báo rủi ro), sử dụng các dữ liệu sẵn có như thuế, bảo hiểm, cư trú, giáo dục… để dự báo các đối tượng có khả năng gian lận về phúc lợi xã hội. Tuy nhiên, dự án này đã bị đình chỉ sau 1 năm, do nhận nhiều chỉ trích vì sử dụng các thông số và dữ liệu đặc biệt nhắm vào người thu nhập thấp và dân tộc thiểu số.

Tương tự, Roermond, thành phố Đông Nam Hà Lan thử nghiệm dự án “Cảm biến”, sử dụng camera và cảm biến thu thập dữ liệu phương tiện di chuyển quanh khu vực, sau đó dùng thuật toán xác định các đối tượng có xác suất cao là móc túi và ăn cắp để thông báo tới cảnh sát và cảnh báo mọi người. Thế nhưng, dự án không chứng minh được hiệu quả khi thường bỏ qua các cá nhân người bản xứ, thay vào đó chủ yếu nhằm vào người Đông Âu, đối tượng mà cảnh sát Hà Lan cho rằng chiếm phần lớn trong các vụ trộm cắp và móc túi tại quốc gia này.

“Các dự báo này không chỉ phản ánh sự bất bình đẳng đang xảy ra, mà còn làm trầm trọng thêm nó”, Marc Schuilenburg, giáo sư về tội phạm học tại Đại học Vrije Amsterdam lập luận.

Hoài nghi về độ chính xác của các hệ thống AI

Năm 2018, sở cảnh sát London sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để xác định 104 người được cho là có hành vi phạm tội. Thế nhưng, chỉ 2 trong số 104 trường hợp là chính xác.

“Từ thời điểm nhân viên cảnh sát xác định sai nghi phạm cho đến lúc họ nhận ra bắt nhầm người thì hành động cưỡng chế đã diễn ra: nghi phạm bị bắt, đưa đến đồn cảnh sát và bị giam giữ. Loạt hành động này gây ra sự sợ hãi và hậu quả không thể đảo ngược”, Edward Santow, phóng viên của The Australian Quarterly cho biết.

Ngoài ra, các hệ thống nhận diện khuôn mặt cũng cho thấy sự phân biệt đối với người da màu. Ví dụ, thuật toán của Facebook đã từng dán nhãn người da đen là “động vật linh trưởng”, một lỗi sai không thể chấp nhận.

Công nghệ nhận diện khuôn mặt vẫn đang phát triển, các thuật toán ngày càng hiệu quả trong phân tích hình ảnh chất lượng thấp và xác định những khuôn mặt già đi, thậm chí là nhận diện từ góc nghiêng. Dù vậy, Patrick Grother, chuyên gia tại Image Group, cho biết “sai số vẫn còn tương đối” và “chất lượng hình ảnh là một vấn đề”. Trong phần lớn các thí nghiệm sử dụng hình ảnh chất lượng cao, thuật toán tốt nhất vẫn sai tới 20%.

Sự thiếu hụt giám sát của con người đối với các quá trình tự động

Khi các hệ thống AI ngày càng dựa nhiều vào học sâu (deep learning), chúng càng trở nên tự chủ hơn và khó có thể nắm bắt. Việc tạo ra “những hộp đen” mà người dùng chỉ biết kết quả thay vì nắm rõ quy trình tạo ra kết quả đó, có thể gây ra những khó khăn trong xác định trách nhiệm cụ thể khi xảy ra oan sai.

Điều này sẽ tạo ra những “khoảng trống trách nhiệm” khi cả “cơ quan và các nhân viên không biết hoặc không tham gia trực tiếp vào các quyết định cụ thể gây ra hậu quả nghiêm trọng”, theo Kate Crawford và Jason Schultz, tác giả của báo cáo “Hệ thống AI và các nhân tố nhà nước”.

Các công cụ này có thể được xây dựng từ nhiều nguồn, từ trong các cơ quan chính phủ, phát triển bởi các nhà thầu hay thậm chí được tài trợ. Và khi hệ thống gặp lỗi, sẽ rất khó để xác định ai là người phải chịu trách nhiệm chính.

Một nghiên cứu của Đại học Columbia, Viện AI Now, Đại học New York cùng tổ chức Biên giới điện tử về việc sử dụng AI trong lĩnh vực thực thi pháp luật tại Mỹ cho thấy: “Các hệ thống AI được triển khai mà không hề có sự giám sát, hỗ trợ và biện pháp bảo vệ cụ thể cho những đối tượng bị đánh giá”.

Không thể phủ nhận công nghệ AI đang len lỏi vào từng ngóc ngách của cuộc sống con người, nhưng ở trong những lĩnh vực hành pháp, nơi số phận của một cá nhân cụ thể được đưa ra mổ xẻ, những dữ liệu chỉ đúng trong quá khứ và mang nặng thiên kiến của chính con người, được sử dụng bởi hệ thống AI có thể tạo ra những hậu quả nghiêm trọng không thể bù đắp.

Vinh Ngô

Trí tuệ nhân tạo vẽ tranh đoạt giải nhất: ranh giới của nghệ thuật là đâu?

Trí tuệ nhân tạo vẽ tranh đoạt giải nhất: ranh giới của nghệ thuật là đâu?

Cộng đồng bất bình khi nghệ sĩ dùng trí tuệ nhân tạo vẽ được tranh đoạt giải. Hiểu thế nào cho đúng về “nghệ thuật” bây giờ?

">

Trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong phòng, chống tội phạm như thế nào?

Siêu mẫu nội y lại gây bão trên sàn catwalk

Miss World 2012: Top 6 Hoa hậu Thể thao

热门文章

友情链接

©2025  Powered By NEWS -  网站地图

本站的部分内容来源于互联网，如不慎侵犯到您的权益，请联系我们，我们会在36小时内删除。

×