Nhận định, soi kèo Namdhari vs Sreenidi Deccan, 14h30 ngày 28/1: Cửa trên thất thế

Nếu công nghệ NFC trong Apple Pay khá phổ biến tại Bắc Mỹ, châu Âu và Úc, chuẩn FeliCa mới là số 1 tại quốc gia châu Á với 1,9 triệu thiết bị đầu cuối thanh toán, theo Ngân hàng Nhật Bản. Các thiết bị này xử lý 46 tỷ USD giao dịch trong năm 2015. Để so sánh, năm ngoái số thiết bị đầu cuối NFC tại Mỹ là 1,3 triệu còn tại Anh là 320.000, theo nghiên cứu của Let’s Talk Payment và Hiệp hội thẻ Anh.

Nguồn tin tiết lộ Apple muốn hợp tác với nhiều nhà cung cấp thẻ. Những người chơi lớn có Suica và Pasmo. Về lý thuyết, thông tin vé điện tử có thể được lưu trong ứng dụng iPhone Wallet. Các công ty thẻ bán dịch vụ theo cả hai gói đi bao nhiêu trả bấy nhiêu và trọn gói theo tháng.

Cơ hội tại Nhật Bản của Apple rất lớn vì chỉ riêng nước này đã mang về 8% tổng doanh thu và gần 11% lợi nhuận trong quý gần nhất.

MSI C236A WORKSTATION

MSI C236 WORKSTATION được thiết kế hướng đến người dùng chuyên nghiệp với bo mạch được thiết kế và sản xuất với linh kiện chất lượng cao nhất từng được biết đến trong ngành công nghiệp bo mạch chủ, do đó độ bền và sự ổn định vượt trội là các yếu tố đầu tiên sẽ đạt được. Kế tiếp là khả năng tương thích hoàn hảo với các giải pháp đồ họa chuyên dụng từ NVIDIA® Quadro® và AMD® FirePro, bao gồm cả giải pháp đồ họa đa nhân nhằm mang đến hiệu năng làm việc tốt nhất. Các khe cắm VGA cũng được cập nhật công nghệ Steel Armor mới từ MSI mang đến sự chắc chắn khi gắn các VGA cỡ lớn.

Các bo mạch chủ MSI WORKSTATION được thiết kế để vận hành tốt nhất với các CPU Intel® Xeon® E3 v5, hệ thống phase nguồn CPU được tối ưu để có thể mang đến hiệu năng mượt mà và ổn định.

Các bo mạch chủ MSI WORKSTATION cũng được trang bị tính năng DDR4 Boost kèm theo khả năng hỗ trợ bộ nhớ DDR4 ECC, mang đến không chỉ hiệu năng mà còn cả sự ổn định tối đa. Ngoài ra toàn bộ các công nghệ mới nhất về lưu trữ đều được trang bị cho hai sản phẩm mới này, bao gồm Turbo M.2, Turbo U.2, SATA Express và cả USB 3.1 Gen2 có băng thông truyền dữ liệu 10Gbps.

Theo một số báo cáo của IDC, nhà sản xuất này đã tụt thẳng khỏi vị trí thứ 5 toàn cầu vào hồi đầu năm nay và khỏi bảng xếp hàng top 5 smartphone toàn thế giới. Ngay tại thị trường quê nhà, Xiaomi cũng chỉ khiêm tốn đứng sau 3 đối thủ khác. Doanh số tụt giảm đến 38,4%, thị phần của hãng ngày càng thu hẹp.

Để đạt được điều này, Xiaomi đã phải sử dụng đến chiến lược tiếp thị và quảng bá sản phẩm, trong khi hãng đã từng khẳng định rằng để thành công, thì không được đổ tiền vào quảng cáo. Có lẽ, chính tốc độ tăng trưởng chỉ đạt mức âm 40% đã là một cú tát thích đáng vào mặt Xiaomi, khiến hãng không thể không nhìn nhận kết quả hiện tại của mình.

Trong khi đó, các nhà sản xuất smartphone khác vẫn tăng trưởng mạnh mẽ. Đặc biệt là Oppo với 124%, hãng này thậm chí còn leo lên vị trí thứ 4 thế giới, nằm ngay sát 3 ông lớn Samsung, Apple và Huawei.

Xiaomi đã thua cuộc bởi chính chiến lược mà họ vạch ra, không đổ tiền vào quảng cáo để tối đa lợi nhuận. Trong khi Vivo hay Oppo lại làm ngược lại hoàn toàn. Có thể thấy, ngay tại Việt Nam, Oppo cũng cực kỳ chịu khó đầu tư quảng cáo, mời người nổi tiếng làm đại diện hình ảnh để quảng bá cho các hãng smartphone mới. Từ quảng cáo truyền hình, trên các website, đến tổ chức các sự kiện ra mắt rầm rộ. Không ai có thể phủ nhận, bên cạnh chất lượng điện thoại, yếu tố không thể thiếu giúp smartphone Oppo bán chạy tại Việt Nam là nằm ở các ca sĩ diễn viên nổi tiếng quảng bá liên tục cho sản phẩm.

Quay lại với Xiaomi, hãng luôn luôn cố giữ giá bán thấp hơn khác đối thủ khác bằng cách không hề bỏ một xu nào vào việc quảng cáo, tiết kiệm tối đa chi phí. Mỗi khi ra mắt sản phẩm mới, hãng chỉ cố tận dụng các biện pháp có chi phí thấp qua các trang mạng xã hội. Lợi dụng chính mức giá thấp và cấu hình cao quảng cáo cho chính sản phẩm của mình. Đây không phải là một chiến lược sai lầm, nhưng có vẻ như nó không mang tính chất lâu dài.

Thế nhưng càng ngày, Xiaomi lại càng tự thừa nhận rằng họ đã sai, và đang cố gắng thay đổi. Minh chứng rõ ràng nhất chính là kế hoạch mở 1000 cửa hàng Xiaomi tại chính nước nhà, cũng như các tấm poster xuất hiện ngày càng dày đặc. Hãng cũng bắt đầu học tập đối thủ của mình, mời người nổi tiếng làm đại diện thương hiệu. Mới đây diễn viên Lưu Thi Thi và Ngô Tú Ba đã ký kết hợp đồng với nhà sản xuất này.

Những động thái này liệu có giúp Xiaomi vực lại nhanh chóng sau cú tuột dốc không phanh? Dù sao, Apple Trung Quốc cũng đã kịp thời nhận ra và cố gắng sửa chữa trước khi quá muộn. Đây có thể là một bước chuyển mình của hãng, quay trở lại vị thế đỉnh cao của mình. 

Theo SlashGear, Brenden Lake và các đồng nghiệp Moore-Sloan thuộc bộ môn Khoa học dữ liệu tại trường đại học New York cho rằng, phương pháp mới hứa hẹn sẽ giúp thu hẹp khoảng cách nhiệm vụ của máy học.

Máy học là một khái niệm bạn đã từng nghe hoặc chưa bao giờ nghe thấy. Nhưng thực tế đó có thể những thứ bạn đang sử dụng hàng ngày. Khi bạn tìm kiếm một thông tin nào đó trên Google Search, dịch vụ này sẽ thay bạn tìm kiếm và nhập vào bộ nhớ những gì đã được yêu cầu tìm kiếm. Qua đó, máy chủ tìm kiếm của Google sẽ dần học được hành vi của bạn để đưa ra những kết quả tìm kiếm liên quan và chính xác hơn.

Chẳng bao lâu nữa, robot có thể tự học đọc, viết chữ giống như con người.

Máy học theo phương pháp mới cải thiện được gì?

Theo trợ lý giáo sư Khoa học máy tính tại ĐH. Toronto, ông Ruslan Salakhutdinov cho biết: "Thật khó khăn để chế tạo một cỗ máy đòi hỏi ít dữ liệu như con người khi học một khái niệm mới. Nhân rộng khả năng này là một lĩnh vực thú vị của nghiên cứu kết nối máy học, thống kê, tầm nhìn máy tính và nhận thức khoa học".

Salakhutdinov là một trong ba tác giả của công trình nghiên cứu. Trong nhóm còn có giáo sư Joshua Tenenbaum hiện đang công tác tại Viện nghiên cứu MIT. Ông phụ trách hai bộ phận nghiên cứu Não bộ, Khoa học nhận thức và Trung tâm nghiên cứu Não bộ, Trí tuệ và Máy móc.

Công trình nghiên cứu của ba nhà khoa học sử dụng chương trình có tên "Bayesian Program Learning" (BPL). Chương trình có thể lấy ví dụ về một khái niệm, ví như "từ" và viết chúng thành những mã riêng. Những mã này sau đó có thể dùng để tạo ra các ví dụ về cách viết khác nhau của một từ.

Nói cách khác, chương trình có thể viết được các dạng khác nhau của một từ dựa vào hiểu biết đã có về các cách thức viết lên từ đó.

Đặt mối tương quan giữa cách học của robot với trẻ con, Tenenbaum cho biết:"Trước khi trẻ học mẫu giáo, chúng được học cách nhận diện một khái niệm mới từ một ví dụ duy nhất, thậm chí chúng còn có thể tưởng tượng nhiều ví dụ hơn mà chúng nhìn thấy", Tenenbaum nói.

Tenenbaum cũng cho biết thêm, chặng đường biến những cỗ máy robot trở thành một một "đứa trẻ thông minh" vẫn còn khá xa. Nhưng đây là lần đầu tiên các nhà khoa học tạo ra được một cỗ máy có thể học và sử dụng các khái niệm trong thế giới thực, thậm chí ngay cả với những khái niệm trực quan đơn giản như chữ viết tay. Tuy nhiên, chúng thực hiện theo những cách rất khác biệt so với con người.

Công trình nghiên cứu của ba nhà khoa học đã được công bố trên tạp chí khoa học danh tiếng Science trong tuần vừa qua.