Video bàn thắng Leicester 1

Năm nay Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM lấy điểm sàn cao nhất là 26.

Điểm xét tuyển là tổng điểm thi THPT năm 2021 của các môn thi theo tổ hợp môn đăng ký xét tuyển (không nhân hệ số) cộng điểm ưu tiên (không nhân hệ số). Xét tuyển từ cao đến thấp.
Điểm xét tuyển = ∑ Điểm THPT môn thi+ Điểm ưu tiên.

Riêng đối với ngành Ngôn ngữ Anh và Sư phạm tiếng Anh: môn tiếng Anh nhân hệ số 2, điểm ưu tiên không nhân hệ số. Công thức tính: Điểm xét tuyển = (Điểm THPT môn1 + Điểm THPT môn2 + 2* Điểm THPT môn tiếng Anh) * 3/4 + Điểm ưu tiên.

Riêng 4 ngành Thiết kế thời trang, Thiết kế đồ họa, Kiến trúc, Kiến trúc nội thất: môn Vẽ nhân hệ số 2, điểm ưu tiên không nhân hệ số. Công thức tính:  Điểm xét tuyển = (ĐTBHB môn1+ ĐTBHB môn2+ 2*Điểm thi môn vẽ) * 3/4 + Điểm ưu tiên.

Đối với ngành Thiết kế thời trang và Thiết kế đồ họa, nếu thí sinh chọn tổ hợp V07, V09: môn Vẽ trang trí màu nước nhân hệ số 2, điểm ưu tiên không nhân hệ số.

Công thức tính:  Điểm xét tuyển = (ĐTBHB môn1 + Điểm thi môn vẽ đầu tượng + 2 * Điểm thi môn vẽ trang trí) * 3/4 + Điểm ưu tiên.

 >>> Mời quý phụ huynh và học sinh tra cứu điểm chuẩn đại học năm 2021

Lê Huyền

Các trường đại học bắt đầu công bố điểm chuẩn năm 2021

Các trường đại học trên cả nước bắt đầu công bố điểm chuẩn và danh sách trúng tuyển đợt 1 dựa trên kết quả thi tốt nghiệp THPT năm 2021.

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Chiết Giang và công ty quản lý rủi ro Tongdun Technology, đều có trụ sở tại Hàng Châu, Trung Quốc, đã cải thiện dự đoán năng suất cây trồng bằng công nghệ mới, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) là thành tố mấu chốt.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa cách nông dân tiếp cận dự đoán năng suất cây trồng. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI, giờ đây nông dân có thể dự đoán chính xác năng suất cây trồng, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa hoạt động canh tác của mình.

Theo truyền thống, nông dân dựa vào lịch sử, thời tiết và kinh nghiệm của chính mình để ước tính sản lượng. Tuy nhiên, những phương pháp này thường không chính xác và dễ xảy ra lỗi chủ quan do con người. Với AI, nông dân giờ đây có thể tận dụng các thuật toán tiên tiến và kỹ thuật học máy để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra dự đoán năng suất chính xác.

Một trong những lợi thế chính của AI trong dự đoán lợi nhuận là khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn. Bằng cách phân tích dữ liệu năng suất lịch sử, kiểu thời tiết, điều kiện đất đai và các yếu tố liên quan khác, thuật toán AI có thể xác định các mô hình và các yếu tố mà con người có thể vô tình bỏ qua.

Điều này cho phép nông dân có được những thông tin sâu về các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất cây trồng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa các biện pháp canh tác của mình.

Hơn nữa, AI có thể liên tục học hỏi và thích ứng dựa trên dữ liệu theo thời gian thực. Bằng cách tích hợp các cảm biến và thiết bị Internet Vạn vật (IoT)vào canh tác, nông dân có thể thường xuyên thu thập dữ liệu về độ ẩm, nhiệt độ và các yếu tố môi trường khác.

Dữ liệu này sau đó được các thuật toán AI phân tích theo thời gian thực và điều chỉnh dự đoán cho phù hợp. Điều này cho phép nông dân phản ứng nhanh chóng với các điều kiện thay đổi và kịp thời điều chỉnh các biện pháp canh tác.

AI cũng có tiềm năng phân tích dự đoán, cho phép nông dân giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn. Thuật toán AI có thể xác định các mối đe dọa tiềm ẩn như sâu bệnh, dịch bệnh hoặc điều kiện thời tiết bất lợi.

Được trang bị thông tin này, nông dân có thể thực hiện các biện pháp chủ động để bảo vệ cây trồng của mình, chẳng hạn như sử dụng thuốc trừ sâu có định mức hoặc điều chỉnh lịch tưới tiêu. Điều này không chỉ cải thiện năng suất cây trồng mà còn giảm nhu cầu sử dụng hóa chất, giúp canh tác bền vững và thân thiện với môi trường hơn.

AI có thể tạo điều kiện thuận lợi để phát triển nông nghiệp chính xác, một phương pháp canh tác giúp tối ưu hóa đầu vào và nguồn lực để tối đa hóa năng suất. Bằng cách kết hợp AI với các công nghệ tiên tiến như máy bay không người lái và hình ảnh vệ tinh, nông dân có thể thu thập thông tin chi tiết về cánh đồng của mình, nắm bắt tình hình sức khỏe cây trồng, mức độ dinh dưỡng và tình trạng sâu bệnh, cỏ dại.

Dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo ra các bản đồ ứng dụng chính xác, hướng dẫn nông dân cách sử dụng phân bón, thuốc trừ sâu và nước tối ưu nhất. Bằng cách giảm thiểu hóa chất và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, nông nghiệp chính xác có thể tăng đáng kể năng suất cây trồng, đồng thời giảm tác động đến môi trường.

Nhìn chung, AI đã chứng minh khả năng trở thành công cụ hiệu quả trong cách mạng hóa nông nghiệp và nâng cao khả năng dự đoán năng suất cây trồng. Bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến và kỹ thuật học máy, giờ đây nông dân có thể đưa ra dự đoán chính xác dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ.

Điều này cho phép họ tối ưu hóa các biện pháp canh tác, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa năng suất. Với dân số thế giới tiếp tục tăng, vai trò của AI trong nông nghiệp sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn, giúp đảm bảo an ninh lương thực và thực hành canh tác bền vững.

(theo Spectrum)

Theo điều tra của công ty bảo mật CyberX, đã có ít nhất 70 tổ chức doanh nghiệp lớn của Ukraina bị đột nhập theo cách này. Kẻ tấn công đã lấy đi một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm. 

CyberX cho biết chức năng microphone trên PC đã bị “gài bọ”. Tin tặc sử dụng văn bản Microsoft Word nhúng mã độc để cài đặt phần mềm độc hại có khả năng nghe lén và ghi hàng trăm gigabyte dữ liệu của nạn nhân. 

Theo nhận định của CyberX, lượng dữ liệu đánh cắp chủ yếu phục vụ cho mục đích gián điệp. Phần lớn dữ liệu phải cần tới kỹ năng phân tích của con người, chứ không phải máy móc. 

Phần lớn các nạn nhân là công ty kỹ thuật, cơ khí, thiết kế và phân phối xăng dầu, tổ chức nhân quyền, báo chí… Có một số ít tổ chức bị tấn công ở Nga, Áo và Ả Rập. 

Dữ liệu đánh cắp là các bản ghi âm thanh, chụp màn hình, tài liệu và mật khẩu. Chiến dịch đánh cắp dữ liệu quy mô lớn này được gọi với cái tên “Operation BugDrop”.

Nguyễn Minh(theo DigitalTrends)

Về mục tiêu tổng quát, Đề án nêu rõ, Trung tâm dữ liệu quốc gia khi đưa vào hoạt động sẽ là tiền đề thúc đẩy quá trình phát triển và đẩy mạnh khai thác các cơ sở dữ liệu quốc gia phục vụ phát triển kinh tế xã hội; góp phần thực hiện mục tiêu nâng tầm chiến lược phát triển kinh tế số của Việt Nam theo kịp các quốc gia trên thế giới, bảo đảm điều kiện cho Việt Nam phát triển và hòa nhập với nền kinh tế số của thế giới.

Phát triển kho dữ liệu tổng hợp với dữ liệu gắn với con người và các dữ liệu tổng hợp từ các cơ sở dữ liệu quốc gia sẽ là trụ cột dữ liệu chính để tạo nền tảng cho phát triển Chính phủ số, thúc đẩy kinh tế số và hình thành xã hội số.

Hình thành các hệ thống dữ liệu tin cậy, ổn định của Nhà nước và doanh nghiệp từ đó triển khai các giải pháp kết nối để chia sẻ, sử dụng lại và phát triển các mô hình, ứng dụng phân tích dữ liệu chuyên sâu để tạo ra nhiều giá trị mới, sản phẩm dịch vụ mới và động lực mới cho phát triển kinh tế - xã hội trong giai đoạn chuyển đổi số của Việt Nam.

Cung cấp hạ tầng phục vụ xây dựng các cơ sở dữ liệu quốc gia và hình thành kho thông tin định danh số cho cho công dân, tổ chức trong thực hiện các thủ tục hành chính, kết hợp cùng việc tích hợp đồng bộ, liên thông giữa các cơ sở dữ liệu quốc gia khác sẽ giúp phát triển Chính phủ số và cắt giảm, đơn giản hóa thủ tục hành chính không còn phù hợp, gia tăng sự hài lòng của người dân với hoạt động của các cơ quan quản lý nhà nước. Hỗ trợ công tác chỉ đạo, điều hành, hoạch định chính sách của Chính phủ và các bộ, ngành, địa phương trên nền tảng dữ liệu số.

Đồng thời, thúc đẩy các giao dịch thương mại trên môi trường số được thường xuyên, liên tục, an toàn và minh bạch hơn. Hình thành và từng bước mở rộng kho dữ liệu về con người để người dân, doanh nghiệp khai thác, sử dụng phục vụ sáng tạo, triển khai các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh mới góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế số và xây dựng xã hội số.

Chính phủ cũng chỉ rõ các mục tiêu cụ thể mà Trung tâm dữ liệu quốc gia cần đạt được về dữ liệu, quy hoạch kiến trúc dữ liệu, phân tích và khai thác dữ liệu; hạ tầng, thiết bị CNTT; cải cách, cắt giảm thủ tục hành chính; phát triển chính phủ điện tử; phát triển kinh tế xã hội.

Trong đó, về dữ liệu, mục tiêu đặt ra là hoàn thành xây dựng và đưa vào khai thác kho dữ liệu tổng hợp, triển khai ngay việc tổng hợp dữ liệu liên quan đến công dân Việt Nam và người nước ngoài sinh sống, có hoạt động tại Việt Nam làm tiền đề phát triển các cơ sở dữ liệu quốc gia phục vụ đảm bảo an ninh quốc gia, phát triển kinh tế xã hội. Việc này sẽ được hoàn thành cơ bản vào năm 2025.

Đến hết năm 2025, hoàn thành cơ bản xây dựng, đưa vào khai thác kho dữ liệu tổng hợp được đồng bộ từ các cơ sở dữ liệu quốc gia và phối hợp khai thác với kho dữ liệu về con người.

Từ năm 2026, triển khai việc phân tích dữ liệu chuyên sâu hỗ trợ công tác xây dựng chính sách, quy hoạch chiến lược phát triển quốc gia; đồng thời tạo điều kiện phát triển nhiều sản phẩm, dịch vụ mới trên nền các dữ liệu số được khai thác từ các kho dữ liệu dùng chung và kho dữ liệu mở, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội.

Người dân, doanh nghiệp được khai thác dữ liệu từ Trung tâm dữ liệu quốc gia

Để hiện thực hóa các mục tiêu đề ra, tại Đề án, Chính phủ đã xác định 3 nhóm nhiệm vụ cần hoàn thành gồm xây dựng và hoàn thiện cơ sở pháp lý; xây dựng, vận hành trung tâm; đảm bảo các điều kiện quản lý, vận hành trung tâm, trong đó có giao rõ đơn vị chủ trì và thời gian thực hiện từng nhiệm vụ.

Sáu nhóm giải pháp sẽ được tập trung triển khai thời gian tới gồm có: Cơ chế, chính sách; bảo đảm nhân lực; khoa học và công nghệ; huy động vốn và phân bổ đầu tư; bảo đảm kết nối mạng truyền dẫn thông suốt giữa Trung tâm dữ liệu quốc gia và các bộ, ngành và địa phương; hợp tác quốc tế.

Nhằm bảo đảm hiệu quả của Đề án Trung tâm dữ liệu quốc gia, quá trình thực hiện được chia thành 3 giai đoạn triển khai cụ thể, gồm giai đoạn xây dựng cơ sở (từ năm 2023 đến năm 2025), giai đoạn mở rộng (từ năm 2026 đến hết năm 2028) và giai đoạn phát triển (từ năm 2029 đến hết năm 2030).

Đề án cũng quy định, đối tượng sử dụng dịch vụ của Trung tâm dữ liệu quốc gia gồm các bộ, ban, ngành, địa phương, tổ chức chính trị - xã hội và người dân, doanh nghiệp.

Theo đó, với các bộ, ban, ngành, địa phương, tổ chức chính trị - xã hội, những hệ thống sử dụng hạ tầng nhà trạm, hạ tầng CNTT tại vùng dùng chung của Trung tâm dữ liệu quốc gia gồm: Kho dữ liệu dùng chung, kho dữ liệu mở được đồng bộ từ kho dữ liệu tổng hợp tại vùng chuyên dụng; các hệ thống cơ sở dữ liệu quốc gia; các hệ thống của cơ quan, tổ chức khối Đảng, Quốc hội, tổ chức chính trị - xã hội; các hệ thống của cơ quan, đơn vị, tổ chức thuộc cơ quan nhà nước có nhu cầu sử dụng hạ tầng nhà trạm, hạ tầng CNTT tại trung tâm.

Người dân và doanh nghiệp thực hiện cung cấp và khai thác dữ liệu thông tin của mình và dữ liệu trong kho dữ liệu mở tại vùng dùng chung của Trung tâm dữ liệu quốc gia theo quy định của pháp luật.

Xác nhận với VietNamNet, ông Nguyễn Thiện Duy, Trưởng phòng Công tác chính trị của trường cho biết trước thông tin một cựu sinh viên của trường đốt bằng tốt nghiệp, trường đã chủ động liên hệ để tìm hiểu thông tin.

Cựu sinh viên đã đốt bằng là Phạm Anh T., sinh năm 1992, quê Tiền Giang, sinh viên khóa 36 chuyên ngành Chứng khoán, ngành đào tạo Tài chính – Ngân hàng. T. đã tốt nghiệp hệ đại học chính quy năm 2014.

Cựu sinh viên đã đốt bằng tốt nghiệp đại học do bức xúc với gia đình

Trao đổi qua điện thoại với nhà trường, cựu sinh viên này nói rằng vào ngày 21/1, trong lúc bức xúc về việc gia đình không cho lập các dự án để kinh doanh, T. đã đốt bằng tốt nghiệp vì cho rằng bố mẹ đã dập tắt ước mơ của em.

"Sau khi đốt bằng tốt nghiệp, T. đã rất hối lỗi. Em cũng gửi lời xin lỗi nhà trường và các thầy cô" - ông Duy cho biết.

Trước đó, trên mạng xã hội lan truyền một clip về việc một sinh viên của Trường ĐH Kinh tế TP.HCM đốt bằng đại học.

Cựu sinh viên này đã tẩm hóa chất lên tấm bằng đại học rồi đốt và chia sẻ lên trang cá nhân của mình. Hành động này đã gây ra nhiều ý kiến trái chiều, trong đó có ý kiến hoài nghi về chất lượng giáo dục đại học.

Tuệ Minh

Tại sao thu phí sinh viên nhận bằng tốt nghiệp?

Trường ĐH Khoa học Xã hội và Nhân văn (ĐHQG TP.HCM), giải thích rằng thu phí khi sinh viên khi nhận bằng tốt nghiệp là do thay đổi số tiếu do bổ sung môn học mới hoặc thay đổi môn học mới sau khi kết thúc việc thu học phí.