当前位置:首页 > Nhận định > Siêu máy tính dự đoán Atalanta vs Club Brugge, 00h45 ngày 19/2 正文
标签:
责任编辑:Giải trí
Nhận định, soi kèo Real Madrid vs Man City, 3h00 ngày 20/2: Kỳ phùng địch thủ
Kết quả bóng đá hôm nay 17/1/2022: MU chia điểm trên sân khách
Theo thể thức thi đấu U18 Đông Nam Á 2019, các đội sẽ thi đấu vòng 1 một lượt. Sau khi vòng bảng kết thúc, hai đội nhất nhì mỗi bảng sẽ có vé vào vòng bán kết.
Lịch Thi Đấu U18 Đông Nam Á 2019 | ||||||||
Ngày | Giờ | Đội | Tỉ số | Đội | Bảng | Kênh | ||
06/08 | ||||||||
06/08 | 16:00 | Lào | 1:3 | Myanmar | A | |||
06/08 | 15:30 | Indonesia | 7:1 | Philippines | A | |||
06/08 | 19:00 | Timor Leste | 7:2 | Brunei | A | |||
07/08 | ||||||||
07/08 | 19:30 | Việt Nam | 1:0 | Malaysia | B | Xem video | ||
07/08 | 15:30 | Thái Lan | 1:1 | Singapore | B | Xem video | ||
07/08 | 16:30 | Campuchia | 1:5 | Australia | B | TTTV | ||
08/08 | ||||||||
08/08 | 19:00 | Myanmar | 4:1 | Philippines | A | HTVTT, BTV2, VTVCab | ||
08/08 | 15:30 | Lào | 1:0 | Brunei | A | BTV5, VTVCab | ||
08/08 | 16:00 | Indonesia | 4:0 | Timor Leste | A | HTVTT, BTV2, VTVCab | ||
09/08 | ||||||||
09/08 | 16:30 | Malaysia | 3:1 | Singapore | B | Xem video | ||
09/08 | 15:30 | Thái Lan | 3:4 | Campuchia | B | Xem video | ||
09/08 | 19:30 | Việt Nam | 1:4 | Australia | B | Xem video | ||
10/08 | ||||||||
10/08 | 19:00 | Philippines | 0:1 | Lào | A | HTVTT, BTV2, VTVCab | ||
10/08 | 15:30 | Myanmar | 1:0 | Timor Leste | A | Xem video | ||
10/08 | 16:00 | Brunei | 1:6 | Indonesia | A | Xem video | ||
11/08 | ||||||||
11/08 | 19:30 | Singapore | 0:3 | Việt Nam | B | Xem video | ||
11/08 | 15:30 | Malaysia | 3:0 | Campuchia | B | Xem video | ||
11/08 | 16:30 | Australia | 3:1 | Thái Lan | B | Xem video | ||
12/08 | ||||||||
12/08 | 16:00 | Timor Leste | 5:2 | Philippines | A | BTV2, VTVCab | ||
12/08 | 19:00 | Brunei | 0:2 | Myanmar | A | Xem video | ||
12/08 | 15:30 | Indonesia | 2:1 | Lào | A | Xem video | ||
13/08 | ||||||||
13/08 | 16:30 | Campuchia | 0:1 | Singapore | B | HTVTT, BTV2, VTVCab | ||
13/08 | 15:30 | Australia | 0:3 | Malaysia | B | Xem video | ||
13/08 | 19:30 | Thái Lan | 0:0 | Việt Nam | B | VTVCab, HTVTT, BTV2, VTC1 |
Một hình thức dạy học mới sẽ được triển khai đồng loạt tại các tỉnh, thành. Trong điều kiện cơ sở vật chất, thiết bị, nền tảng công nghệ và đội ngũ giáo viên (GV) của các địa phương chưa đồng đều, dạy học qua internet và trên TH sẽ được thực hiện như thế nào?
Phóng viên (PV): Thưa Vụ trưởng, ông đánh giá tính khả thi của chủ trương dạy học qua internet và trên TH đến đâu?
- Ông Nguyễn Xuân Thành: Thực ra việc dạy học qua internet và trên TH trước đây nhiều trường cũng đã thực hiện rồi. Nay tình hình dịch bệnh phức tạp, các địa phương buộc phải cho học sinh nghỉ học thì hình thức dạy học này giúp duy trì kết nối giữa học sinh (HS) và GV, duy trì việc học, không chỉ giúp các con ôn tập kiến thức mà các con còn học thêm kiến thức mới.
Khi dạy học theo hình thức này, có hai việc cần thực hiện đầy đủ: Đối với việc dạy học qua internet, Bộ hướng dẫn các địa phương và cơ sở giáo dục phải sử dụng hệ thống công cụ để thầy cô có công cụ xây dựng bài giảng, các con được cung cấp tài khoản để truy cập vào bài học đó.
![]() |
Ông Nguyễn Xuân Thành |
GV giao nhiệm vụ cho các con, các con sẽ phải trả bài, do đó gia đình cần phải phối hợp với nhà trường để theo sát việc học này. Với những nơi chưa có điều kiện dạy học qua internet thì sẽ sử dụng kênh TH để tổ chức dạy học.
Các địa phương phải lựa chọn được GV để thiết kế bài học dạy trên TH; lựa chọn khung giờ phát sóng phù hợp, để các con ở nhà có điều kiện theo dõi, nhưng điều quan trọng hơn, do dạy học trên TH tương tác giữa thầy và trò không được như dạy qua internet nên phải xây dựng được khung giờ và lịch phát sóng cụ thể đối với từng môn học, lớp học và thông báo rộng rãi cho GV, HS biết được lịch này để họ sẵn sàng tham gia.
Lưu ý khi học trên TH, các em phải ghi chép, làm bài tập, thực hành, sau đó gửi bài tập đầy đủ cho thầy cô qua email, tin nhắn…
PV: Việc dạy học theo hình thức này có thể coi “bước ngoặt”, vì còn liên quan đến thay đổi thói quen dạy và học của GV và HS. Bộ lường trước những khó khăn nào phải đối mặt, thưa ông?
Ông Nguyễn Xuân Thành: Khi học trên lớp, thầy cô giao nhiệm vụ trực tiếp cho HS, xuất hiện những khó khăn gì, thầy cô có thể hỗ trợ giải quyết ngay. Nhưng dạy qua internet và TH thì “tương tác trực tiếp” này không thực hiện được, đây chính là khó khăn, đặc biệt dạy trên TH, GV không nhìn thấy học trò.
Do đó, Bộ yêu cầu các trường phối hợp với gia đình HS có biện pháp quản lý hoạt động học của các con và GV phải có nhận xét, đánh giá kết quả thực hiện nhiệm vụ đã giao cho HS.
PV: Trong bối cảnh cơ sở vật chất và nền tảng công nghệ ở những trường vùng sâu, vùng xa còn khó khăn, việc thực hiện cách thức học mới này có gặp trở ngại gì không?
Ông Nguyễn Xuân Thành: Nói chung khi điều kiện cơ sở vật chất hạn chế sẽ thành trở ngại, ví dụ đường truyền internet không tốt rõ ràng sẽ khó thực hiện dạy qua internet.
Vì thế Bộ hướng dẫn cụ thể: Với nơi có đường truyền tốt, thiết bị đảm bảo thì học qua internet, nhưng những vùng khó khăn hơn thì phải thực hiện dạy học qua kênh TH. TH bây giờ phủ sóng khắp nơi, kênh TH chắc chắn sẽ đến được với học trò.
PV: Theo hướng dẫn của Bộ thì các nhà trường sẽ tinh giản bớt một số nội dung môn học để việc dạy học qua internet và trên TH sẽ hiệu quả, phù hợp. Việc tinh giản này sẽ được thực hiện như thế nào?
Ông Nguyễn Xuân Thành: Việc tinh giản nội dung không phải bây giờ mới thực hiện. Ngày 3-10-2017, tại công văn số 4612, Bộ GD & ĐT yêu cầu: Các nhà trường phải rà soát tinh giản nội dung dạy học, để phát triển năng lực và phẩm chất của HS chuẩn bị cho việc thực hiện chương trình GDPT mới.
Tinh giản những nội dung dạy học vượt quá mức độ cần đạt về kiến thức, kỹ năng của chương trình hiện hành; điều chỉnh để tránh trùng lặp nội dung giữa các môn học, hoạt động giáo dục; không dạy những nội dung, bài tập, câu hỏi trong sách giáo khoa vượt quá mức độ cần đạt về kiến thức, kỹ năng của chương trình giáo dục phổ thông hiện hành; thực hiện một số bài học tích hợp của từng môn học hoặc liên môn.
![]() |
Dạy học trực tuyến qua truyền hình |
Giờ việc tinh giản vẫn được thực hiện theo cách đó, làm sao chú trọng rèn luyện cho HS phương pháp tự học, tự nghiên cứu sách giáo khoa. Khi HS quay trở lại trường, thì phần kiến thức đã được học qua internet và TH sẽ được kế thừa, nhằm tối ưu thời gian – sẽ là sự tinh giản, đảm bảo chương trình khi HS phải nghỉ học dài ngày.
PV: Thưa ông, dịch bệnh xảy ra rất đột ngột ngoài mong muốn, nhưng từ đây cũng đặt ra thách thức đổi mới giáo dục. Trong tương lai, việc đổi mới dạy và học có được Bộ GD & ĐT tính toán để chúng ta có thể thích ứng với điều kiện và hoàn cảnh mới?
Ông Nguyễn Xuân Thành: Xảy ra dịch bệnh COVID – 19 là điều bất ngờ, nhưng chúng tôi cũng đã lường trước. Vì thế, khi xây dựng khung thời gian kế hoạch năm học, Bộ GD & ĐT đã xây dựng khung dự phòng để cho các địa phương chủ động điều chỉnh nếu xảy ra thiên tai, dịch bệnh.
Với mục tiêu phát triển phẩm chất và năng lực học sinh, có những bài học dù học sinh đã được học trong nhà trường, nhưng bài học đó phải được “thiết kế” trải dài ra ngoài nhà trường, để nâng dần khả năng tự học, tự tìm hiểu của HS.
Khi chúng ta đã đổi mới như thế, dù những tình huống bất trắc xảy ra mà HS phải học ở nhà, thì bằng phương tiện công nghệ thông tin như hiện nay, các nhà trường vẫn đảm bảo chương trình.
PV: Hiện Bộ GD & ĐT đã tiếp tục điều chỉnh khung thời gian kế hoạch năm học, việc này có gây xáo trộn không, thưa ông?
Ông Nguyễn Xuân Thành: Như trên tôi đã trao đổi, nếu HS vẫn nghỉ chúng ta tính toán tinh giản nội dung dạy học, phần nào HS được học qua mạng, qua TH rồi thì sẽ tính toán thời gian để hoàn thành nốt phần kiến thức còn lại.
Trước khi năm học mới bắt đầu chúng ta phải hoàn thành tuyển sinh đầu cấp, thi THPT quốc gia. Phụ huynh, HS yên tâm phòng dịch thật tốt, tin tưởng chúng ta sẽ khống chế dịch bệnh.
Bộ GD- ĐT sẽ theo sát và có hướng dẫn kịp thời, phù hợp, đảm bảo hoàn thành chương trình trong năm nay và kịp bắt đầu năm học mới.
Xin trân trọng cảm ơn ông!
Theo cand.com.vn
- Bộ GD-ĐT vừa có công văn gửi Chủ tịch UBND các tỉnh, thành phố trực thuộc TƯ về việc điều chỉnh khung kế hoạch thời gian năm học 2019-2020 lần 2.
" alt="Sẽ giảm tải khi dạy học qua internet và trên truyền hình do tránh dịch Covid"/>Sẽ giảm tải khi dạy học qua internet và trên truyền hình do tránh dịch Covid
Siêu máy tính dự đoán Real Madrid vs Man City, 3h00 ngày 20/2
Các nhà khoa học nhận giải thưởng VinFuture Grand Prize 2024 vì những đóng góp đột phá thúc đẩy sự tiến bộ của Học sâu (Ảnh: Mạnh Quân).
Vậy "Học sâu" là gì mà giúp các nhà khoa học nhận được giải thưởng VinFuture Grand Prize 2024?
Trên thực tế, "Học sâu" không phải là khái niệm quá mới mẻ và thường được nhắc đến rất nhiều trong thời gian gần đây, nhất là khi cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở nên sôi nổi hơn bao giờ hết.
Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ về khái niệm, cũng như những ứng dụng của công nghệ này vào thực tế.
Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của Machine Learning (Học máy) và Artificial Intelligence (AI - Trí tuệ nhân tạo). Học sâu tập trung vào việc dạy máy tính học hỏi và tự cải thiện khả năng thực hiện nhiệm vụ thông qua một mạng lưới nơ-ron nhân tạo mô phỏng cách hoạt động của não người.
Điểm nổi bật của học sâu so với các phương pháp học máy truyền thống là khả năng tự động trích xuất thông tin từ dữ liệu mà không cần can thiệp lập trình thủ công.
Học sâu giúp hệ thống máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định dựa vào những dữ liệu đã được học (Ảnh minh họa: Pinterest).
Một cách đơn giản, bạn có thể hình dung học sâu giống như việc dạy một em bé nhận biết thế giới xung quanh. Ví dụ, bạn hướng dẫn một đứa trẻ cách nhận biết con mèo.
Ban đầu, khi đứa trẻ nhìn thấy hình ảnh con mèo, não bộ của trẻ sẽ dần dần học được các đặc điểm của mèo như tai nhọn, có râu, đuôi dài, có bốn chân… Mỗi lần thấy một con mèo mới, trẻ sẽ tự động nhận ra "Đây là con mèo" dựa trên những đặc điểm đã học được.
Học sâu cũng hoạt động tương tự như vậy. Nó là một phương pháp dạy cho máy tính "học" từ rất nhiều ví dụ, giống như bộ não con người. Máy tính sẽ tự động tìm ra các đặc điểm quan trọng từ dữ liệu (như tai, râu, đuôi của mèo) qua nhiều lớp xử lý (đó là lý do gọi là "học sâu"), và dùng những đặc điểm này để nhận dạng những thứ mới.
Ví dụ minh họa về hệ thống học sâu ghi nhận các đặc điểm của mèo để có thể nhận biết được đâu là con mèo nếu hệ thống này bắt gặp (Ảnh minh họa: AI).
Ví dụ khi bạn đưa cho một mô hình học sâu 1000 bức ảnh mèo, nó sẽ tự học được các đặc điểm của loài vật này. Sau đó, khi bạn đưa cho nó một bức ảnh mới mà hệ thống học sâu chưa từng thấy, nó có thể tự nhận ra "Đây là mèo!" dựa trên những gì đã học được, giống như cách một đứa trẻ thường làm.
Điểm khác biệt chính của học sâu so với các phương pháp trước đây là thay vì con người phải chỉ ra từng đặc điểm cụ thể (chẳng hạn như nhập câu lệnh "tìm tai nhọn", "tìm râu"...), máy tính sẽ tự do khám phá và lọc ra những đặc điểm nào là quan trọng. Điều này giúp nó có thể xử lý được những tác vụ phức tạp mà con người khó có thể mô tả bằng các quy tắc cụ thể.
"Học sâu" cũng giống như quá trình đi học của một học sinh, khi càng được xem nhiều bài minh họa, học sinh đó sẽ học càng tốt, tự rút ra được những cách thức giải bài tập mà không cần thầy cô phải chỉ dạy từng bước. Đó là lý do các hệ thống AI thường đòi hỏi một dữ liệu rất lớn để có thể tự học tập.
Nguồn gốc của học sâu bắt đầu từ những năm 40 của thế kỷ trước, khi 2 nhà khoa học người Mỹ Warren McCulloch và Walter Pitts xây dựng mô hình nơ-ron toán học đầu tiên.
Giáo sư Geoffrey Everest Hinton được xem là một trong những "cha đẻ của AI" (Ảnh minh họa: LinkedIn).
Tuy nhiên, phải đến thập niên 1980, với sự ra đời của thuật toán "lan truyền ngược" (backpropagation) do nhà khoa học máy tính người Canada Geoffrey Everest Hinton phát minh, mạng nơ-ron toán học nhiều lớp mới thực sự trở nên khả thi và hiệu quả. Geoffrey Everest Hinton cũng chính là một trong 5 nhà khoa học vừa nhận được giải thưởng đặc biệt của VinFuture 2024.
Sự bùng nổ thực sự của học sâu bắt đầu vào đầu những năm 2010, nhờ vào ba yếu tố chính: sự gia tăng đột biến về khả năng tính toán của phần cứng máy tính, khối lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn, và những cải tiến quan trọng trong kiến trúc mạng nơ-ron.
Ngày nay, học sâu đã được ứng dụng thực tế vào rất nhiều lĩnh vực của đời sống.
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các chatbot tích hợp AI như ChatGPT, Gemini, Claude AI… đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong dịch thuật, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi và thậm chí sáng tạo nghệ thuật. Các chatbot AI này ngày càng trở nên thông minh hơn nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và tương tác tự nhiên với con người.
Trong lĩnh vực thị giác máy tính, học sâu đã cách mạng hóa các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng... Các hệ thống giám sát thông minh có thể phát hiện hành vi bất thường, trong khi các ứng dụng chỉnh sửa ảnh có thể tự động làm đẹp hoặc tạo ra những hình ảnh hoàn toàn mới.
Học sâu giúp hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán bệnh dựa vào dấu hiệu cận lâm sàng chính xác hơn (Ảnh minh họa: Getty).
Trong y tế, học sâu đang giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh sớm và chính xác hơn thông qua việc phân tích hình ảnh X-quang, CT, MRI… Các mô hình học sâu còn hỗ trợ trong việc phát triển các loại thuốc mới và dự đoán cấu trúc protein.
Trong sản xuất công nghiệp, học sâu được ứng dụng trong kiểm soát chất lượng tự động và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Các robot được trang bị AI có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự linh hoạt và thích ứng cao nhờ vào học sâu.
Một ứng dụng nổi bật khác của học sâu đó là trong lĩnh vực nhận diện giọng nói. Công nghệ này đã biến đổi cách con người tương tác với máy móc, từ trợ lý ảo như giọng nói đến các công cụ hỗ trợ người khuyết tật.
Ngoài ra, học sâu cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn trong các lĩnh vực như tài chính, phát hiện gian lận và thương mại điện tử, nơi nó đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi người dùng.
Dẫu vậy, sự phát triển nhanh chóng của học sâu cũng đặt ra nhiều thách thức. Một trong số đó là vấn đề đạo đức và quyền riêng tư, khi dữ liệu cá nhân được sử dụng để đào tạo các mô hình. Ngoài ra, học sâu cũng tiêu thụ năng lượng và sử dụng tài nguyên tính toán rất lớn, làm dấy lên lo ngại về tính bền vững.
Quan trọng hơn, việc hiểu và kiểm soát các mô hình học sâu phức tạp vẫn là một thách thức lớn, đặc biệt khi chúng có thể tự đưa ra các quyết định mà con người khó giải thích.
Trong tương lai, học sâu hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực như y học, năng lượng, giáo dục... Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, chính phủ và doanh nghiệp để xây dựng các quy chuẩn về đạo đức cũng như trách nhiệm xã hội.
Học sâu không chỉ là một công cụ công nghệ, mà còn là một động lực để thúc đẩy tiến bộ của nhân loại nếu được định hướng và quản lý đúng đắn.
Video khái niệm và ứng dụng thực tiễn của Học sâu (Video: VinFuture).
"Học sâu" là gì mà giúp các nhà khoa học giành giải thưởng VinFuture 2024?
Được biết, ông Bae Jiwon sẽ là huấn luyện viên trưởng của Viettel FC tại AFC Cup 2022.
Hoàng Đức, Nhâm Mạnh Dũng và các đồng đội đã sẵn sàng đá trận ra quân gặp Young Elephants, vào lúc 19h hôm nay, 24/6 trên SVĐ Thống Nhất.
Sau khi dễ dàng vượt qua vòng bảng, Viettel FC sẽ đối đầu CLB đến từ Malaysia ở vòng bán kết ở bán kết AFC Cup 2022 khu vực ASEAN Zone.
Cuộc đọ sức giữa Viettel FC vs Kuala Lumpur FC diễn ra trên sân Thống Nhất, lúc 18h ngày 10/8 tới. Đội thắng sẽ gặp PSM (đội đã thắng Kedah 2-1 ở trận bán kết 1) ở trận chung kết AFC Cup 2022 khu vực Đông Nam Á, diễn ra vào ngày 24/8.
Viettel FC đón nhận nhiều tin vui từ sự trở lại của các trụ cột, trong đó có Bùi Tiến Dũng trước trận gặp Kuala Lumpur City FC tại bán kết khu vực AFC Cup 2022.
Ngoài Bùi Tiến Dũng, hai cầu thủ trẻ Nhâm Mạnh Dũng và Phan Tuấn Tài cũng trở lại ở buổi tập chuẩn bị cho trận đấu gặp Kuala Lumpur City FC tại bán kết khu vực.
Lịch thi đấu của CLB Viettel tại AFC Cup 2022 | |||
Ngày | Giờ | Trận đấu | Trực tiếp |
24/6 | 17h00 | Viettel 5-1 Young Elephants | VTV6, FPT Play |
21h00 | Hougang United 4-3 Phnom Penh Crown | VTV5, FPT Play | |
27/6 | 17h00 | Phnom Penh Crown 0-1 Viettel | VTV6, FPT Play |
21h00 | Young Elephants 1-3 Hougang United | VTV5, FPT Play | |
30/6 | 17h00 | Viettel 5-2 Hougang United | VTV6, FPT Play |
21h00 | Phnom Penh Crown 4-3 Young Elephants | VTV5, FPT Play | |
10/8 | 18h00 | Viettel0-0 Kuala Lumpur City (pen 5-6) | VTV6, FPT Play |
Thiên Bình