Nhận định, soi kèo Persib Bandung vs Dewa United, 19h00 ngày 17/1: Giữ vững ngôi đầu

Tham gia chương trình, mỗi khách hàng chuyển tiền quốc tế đi sẽ được nhận ngay quà tặng trị giá 50.000 VND. Thêm vào đó, với mỗi giao dịch chuyển tiền quốc tế đi từ 2.000USD trở lên, khách hàng sẽ nhận được 01 mã số chuyển tiền (bao gồm 15 chữ số được in trên Lệnh chuyển tiền) để tham gia vào chương trình quay số may mắn với 01 giải nhất là Voucher chuyến du lịch trong nước hoặc tiền mặt trị giá 10.000.000 VND, 02 giải nhì là Vali kéo Samsonite hoặc tiền mặt trị giá 5.000.000 VND mỗi giải và 10 giải ba là tiền mặt trị giá 1.000.000VND mỗi giải.

Ngoài ra, khi sử dụng dịch vụ chuyển tiền quốc tế đi của BIDV, khách hàng sẽ được mua ngoại tệ tối đa theo nhu cầu, phù hợp với quy định của pháp luật với đa dạng ngoại tệ của hơn 125 quốc gia và vùng lãnh thổ như Đô la Mỹ, Bảng Anh, EURO, Yên Nhật, Won Hàn Quốc, Ringit Malaysia…Dịch vụ này có thể đáp ứng được nhiều mục đích khác nhau của khách hàng như chuyển tiền du học, chữa bệnh, công tác, du lịch, trợ cấp thân nhân, định cư ở nước ngoài. 

Với chất lượng và dịch vụ vượt trội, khi đến các chi nhánh BIDV, khách hàng sẽ nhận được sự hỗ trợ, tư vấn nhiệt tình của nhân viên ngân hàng, được hưởng phí chuyển tiền & tỷ giá hợp lý, thời gian chuyển tiền nhanh chóng,  giấy tờ thủ tục đơn giản, mạng lưới rộng khắp trên toàn quốc.

Xuân Thạch

Trong những năm gần đây, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khoa học và công nghệ diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. Học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo, đã thu hút được sự chú ý rộng rãi, và học sâu, một nhánh của máy học, đã trở thành một điểm nóng nghiên cứu trong những năm gần đây.

Trí tuệ nhân tạo đã từng bước phát triển như thế nào? Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhìn lại lịch sử của trí tuệ nhân tạo.

Năm 1949, Donald Olding Hebb xuất bản cuốn sách "The Organization of Behavior", trong đó mô tả các quy tắc học tập của Hebb và đề xuất khái niệm về trọng số (Metrics). Lý thuyết này đặt nền tảng cho thuật toán học của mạng nơ-ron nhân tạo trong học máy. Mạng nơ-ron nhân tạo là tiền thân của học sâu hiện đang rất phổ biến.

Năm 1950, Alan Turing đã xuất bản một bài báo nổi tiếng có tựa đề "Máy móc có thể suy nghĩ?", trong đó ông đưa ra khái niệm về tư duy của máy móc và đề xuất phép thử Turing (một bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính. Phép thử như sau: một người chơi thực hiện một cuộc thảo luận bằng ngôn ngữ tự nhiên với một con người và một máy tính, cả hai đều cố gắng chứng tỏ mình là con người. Ba bên tham gia phép thử được cách ly với nhau). Vì vậy, Turing còn được mệnh danh là "cha đẻ của trí tuệ nhân tạo". Sau đó, để tưởng nhớ những đóng góp của Turing, Hiệp hội Máy tính Hoa Kỳ đã thành lập Giải thưởng Turing để ghi nhận những người có đóng góp xuất sắc trong lĩnh vực khoa học máy tính.

Năm 1952, Arthur Samuel đã phát triển một chương trình chơi cờ có khả năng tự học và thậm chí có thể đánh bại những người chơi cờ chuyên nghiệp sau khi được đào tạo.

Samuel đề xuất khái niệm "học máy", được định nghĩa là "cung cấp cho máy tính một chức năng nhất định mà không được lập trình rõ ràng".

Năm 1956, khái niệm "trí tuệ nhân tạo" được đề xuất tại Hội nghị Dartmouth, vì vậy năm 1956 được gọi là năm đầu tiên của trí tuệ nhân tạo.

Năm 1957, Rosenblatt phát minh ra perceptron, mô hình nơ-ron sớm nhất trong lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo máy học. Ngay sau đó là sự xuất hiện của hàng loạt nghiên cứu lý thuyết học sâu, tế bào cảm thụ được so sánh với mô hình nơ-ron để hiểu sâu hơn về đơn vị cơ bản của mạng nơ-ron...

Do sự đột phá của lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã được quan tâm rất nhiều, các cơ quan chính phủ đã đầu tư nhiều kinh phí để thành lập nhiều dự án liên quan.

Năm 1960, Vidro là người đầu tiên sử dụng quy tắc học delta cho bước huấn luyện perceptron. Phương pháp này sau đó được gọi là phương pháp bình phương nhỏ nhất. Sự kết hợp của hai điều này tạo ra một bộ phân loại tuyến tính tốt.

Năm 1967, Giải thuật k hàng xóm gần nhất (k-Nearest Neighbor, KNN) xuất hiện, từ đó máy tính có thể thực hiện nhận dạng mẫu đơn giản.

Năm 1969, Marvin Minsky xuất bản cuốn sách "Perceptrons", trong đó ông đề xuất những hạn chế của mạng nơ-ron nhân tạo. Do vị trí quan trọng của Minsky trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, và do những trở ngại trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, các nhà nghiên cứu của các dự án trí tuệ nhân tạo đã không thể thực hiện lời hứa trước đó của họ. Kỳ vọng lạc quan của mọi người về trí tuệ nhân tạo đã bị ảnh hưởng nặng nề, và nhiều các dự án nghiên cứu đã bị dừng lại hoặc chuyển hướng sang các dự án khác. Theo đó, nghiên cứu về AI đã rơi vào tình trạng tụt dốc.

Từ giữa những năm 1970, trí tuệ nhân tạo đã bước vào "thời kỳ tri thức". Một lớp các chương trình AI được gọi là "hệ chuyên gia" (Expert system) bắt đầu được các công ty trên thế giới áp dụng và "xử lý kiến thức" (Knowledge processing) trở thành trọng tâm của nghiên cứu AI chính thống.

Trong thời gian này, nhiều quốc gia tiên phong đã mạnh tay vào đầu tư các dự án tương tự với hy vọng chế tạo những cỗ máy có thể nói chuyện với con người, dịch ngôn ngữ, giải thích hình ảnh và suy luận giống như con người.

Hệ chuyên gia là một chương trình có thể trả lời hoặc giải quyết các vấn đề trong một lĩnh vực cụ thể theo một tập hợp các quy tắc logic rút ra từ kiến thức chuyên ngành.

Dendral, một dự án về trí tuệ nhân tạo được thiết kế từ năm 1965, có thể phân biệt các hỗn hợp dựa trên kết quả đo phổ kế. Năm 1972, MYCIN một hệ thống chuyên gia về chuỗi lạc hậu sớm sử dụng trí thông minh nhân tạo được ra đời, nó có khả năng xác định vi khuẩn gây nhiễm trùng nặng, như nhiễm khuẩn huyết và viêm màng não, và khuyên dùng kháng sinh, với liều điều chỉnh theo trọng lượng cơ thể của bệnh nhân. Theo đó, hệ thống cơ sở tri thức và kỹ thuật tri thức đã trở thành định hướng chính của nghiên cứu AI trong những năm 1980.

Năm 1982, Hopfield đề xuất một loại mạng nơ-ron mới, sau này được gọi là mạng Hopfield, sử dụng một cách hoàn toàn mới để tìm hiểu và xử lý thông tin. Đồng thời, thuật toán lan truyền ngược, một phương pháp huấn luyện của mạng nơ-ron, được đề xuất, và thuật toán này cũng là một trong những thuật toán quan trọng của lý thuyết học sâu. Việc nghiên cứu theo hướng mạng nơ-ron nhân tạo vốn im hơi lặng tiếng nhiều năm thì cho tới thời điểm này đã lấy lại được sự phát triển.

Năm 1986, một thuật toán quan trọng được đề xuất bởi Quinlan, đó là thuật toán cây quyết định hay còn gọi là thuật toán ID3. So với mô hình mạng nơ-ron, thuật toán cây quyết định ID3 cũng được sử dụng như một phần mềm, bằng cách sử dụng các quy tắc đơn giản và các tham chiếu rõ ràng để tìm ra nhiều trường hợp sử dụng thực tế hơn. Cây quyết định là một kỹ thuật được sử dụng thường xuyên trong khai thác dữ liệu, có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cũng như đưa ra dự đoán.

Năm 1990, Schapire lần đầu tiên xây dựng một thuật toán cấp đa thức, thuật toán Tăng cường ban đầu. Một năm sau, Freund đề xuất một thuật toán Thúc đẩy hiệu quả hơn.

Năm 1995, Freund và Schapire đã cải tiến thuật toán Tăng cường và đề xuất thuật toán AdaBoost (Tăng cường thích ứng). Hiệu quả của thuật toán này gần như tương đương với thuật toán Tăng cường do Freund đề xuất năm 1991, nhưng dễ áp dụng hơn vào các vấn đề thực tế.

Cùng năm đó, một trong những đột phá quan trọng nhất trong lĩnh vực học máy, hỗ trợ máy vectơ (SVM), được đề xuất bởi Vapnick và Cortez trong một số lượng lớn các điều kiện lý thuyết và thực nghiệm. Kể từ đó, nghiên cứu học máy đã được chia thành hướng mạng nơ-ron và hướng máy vector hỗ trợ.

Năm 1997, siêu máy tính Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Kasparov đã thu hút sự chú ý của cả thế giới.

Năm 2001, Brehman đề xuất mô hình cây quyết định tổng hợp, bao gồm một tập hợp con ngẫu nhiên của các cá thể và mỗi nút được chọn từ một loạt các tập con ngẫu nhiên. Do đặc tính này, nó còn được gọi là Random forest (RF).

Vào năm 2006, chuyên gia mạng nơ-ron Hinton đã đề xuất một thuật toán học sâu mạng nơ-ron, giúp cải thiện đáng kể khả năng của mạng nơ-ron, thách thức các máy vectơ hỗ trợ và bắt đầu làn sóng học sâu trong giới học thuật và công nghiệp.

Học sâu cho phép các mô hình tính toán với nhiều lớp xử lý để học từ dữ liệu với nhiều lớp trừu tượng. Những phương pháp này đã dẫn đến những cải tiến đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng giọng nói hiện đại, nhận dạng hình ảnh trực quan, phát hiện hình ảnh và nhiều lĩnh vực khác như phát hiện ma túy và gen.

Học sâu có thể khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu lớn. Nó sử dụng thuật toán BP để hoàn thành quá trình khám phá. Thuật toán BP có thể hướng dẫn máy cách lấy lỗi từ lớp trước và thay đổi các thông số bên trong của lớp này, và các thông số bên trong này có thể được sử dụng để tính toán, biểu diễn. Mạng tích hợp sâu đã mang lại những đột phá trong việc xử lý hình ảnh, video, lời nói và âm thanh, trong khi mạng lặp lại đã cho thấy những điểm sáng trong việc xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản và giọng nói.

Đồng thời, với sự phát triển không ngừng của dữ liệu lớn, một số vấn đề hiện nay không còn có thể giải quyết theo cách thủ công và thường cần sự trợ giúp của máy tính để hoàn thành một số xử lý dữ liệu phức tạp. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn là điểm nổi bật của các nghiên cứu hiện nay.

Các phương pháp học thống kê phổ biến nhất trong trí tuệ nhân tạo là học sâu và máy vectơ hỗ trợ, là phương pháp đại diện cho học tập thống kê. Có thể coi cả mạng nơ-ron và máy vectơ hỗ trợ đều có nguồn gốc từ các perceptron.

Mô hình mạng nơ-ron thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn như nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Trong khi đó, tính đơn giản của SVM lại khiến nó vẫn là phương pháp học máy được sử dụng rộng rãi nhất.

Cải tiến là bản chất của công nghệ và tốc độ cải tiến của nó là cấp số nhân. Tăng trưởng theo cấp số nhân xảy ra khi số lượng tăng tỷ lệ với kích thước của một thứ gì đó. Ví dụ, tiền lãi trả cho một tài khoản ngân hàng tỷ lệ thuận với số dư của nó. Miễn là tăng trưởng theo cấp số nhân thì sẽ có thời gian không đổi.

Bởi vậy có thể nói sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ngày hôm nay chỉ là một điểm khởi đầu. Nếu sức mạnh của công nghệ điện toán tiếp tục phát triển, thì trong tương lai, sự phát triển của AI sẽ là viễn cảnh khó lòng có thể dự đoán chính xác và có thể một ngày không xa, trí tuệ nhân tạo sẽ vượt xa sự thông minh của con người ở nhiều khía cạnh.

(Theo Trí Thức Trẻ)

Chiến trường Ukraine vén màn bí mật công nghệ của các ông lớn

Tháng 3/2022, Ukraine thông báo đã thu giữ được 1 đơn vị Krasukha-4, hệ thống tác chiến điện tử hiện đại nhất của quân đội Nga tại chiến trường gần Kiev. Ngay lập tức, hệ thống này được chuyển giao cho phía Mỹ “mổ xẻ”.

Thông tin được TS. Phạm Thu Hương, Trưởng phòng Đào tạo nhà trường cho biết sáng nay, 20/8.

Thí sinh nộp hồ sơ xét tuyển đợt 1 tại Trường ĐH Ngoại thương. Ảnh: Thanh Hùng.

Theo đó, Trường ĐH Ngoại thương sẽ tuyển sinh bổ sung đợt 1 cho nhóm ngành NTH08 với 3 ngành gồm Quản trị Kinh doanh, Kế toán, Kinh doanh quốc tế.

Theo dự kiến ban đầu, nhóm ngành NTH08 cho 3 ngành đào tạo của trường ở cơ sở Quảng Ninh sẽ tuyển 200 chỉ tiêu.

Điểm điều kiện nhận hồ sơ xét tuyển bổ sung là 18 điểm.

Điểm chuẩn trúng tuyển đợt 1 của nhóm ngành NTH08 của Trường ĐH Ngoại thương là 18 điểm.

Lê Văn

Sao Hàn 11/6: BLACKPINK bất ngờ "đánh úp" fan khi công bố teaser hình ảnh đầu tiên về bài hát trở lại sẽ được phát hành 26/6 tới. Đây là lần trở lại đầu tiên sau gần một năm hai tháng của 4 cô gái nhà YG vì vậy người hâm mộ rất trông chờ. Từ khóa BLACKPINK trở lại cũng nhanh chóng giữa vị trí số 1 trending toàn cầu trên Twitter nhiều giờ liền.

Trong chương trình Hometown Report, Chaeyoung tiết lộ phần khó nhất khi sống trong ký túc xá cùng 8 thành viên khác là việc sử dụng nhà tắm vì TWICE có quá đông thành viên. Jungyeon cũng hài hước nói thêm, khi cô mệt và muốn vệ sinh thật nhanh, cô sẽ hét lên để vào trước tiên.

Trong buổi livestream quảng bá cho bộ phim I'm Psycho But It's Okay, Kim Soo Hyun tiết lộ anh và nữ diễn viên Seo Ye Ji rất thoải mái với nhau nhưng trước ống kính, nữ diễn viên ngay lập tức trở thành nhân vật Moon Young khiến anh thực sự nổi da gà và điều này khiến Kim Soo Hyun cảm thấy được truyền năng lượng.

Hyeri chia sẻ hình ảnh dễ thương khi nhận được món quà từ Rose (BLACKPINK) nhân dịp sinh nhật lần thứ 26 của cô. Hai nữ thần tượng được biết là bạn thân của nhau dù chênh nhau 3 tuổi. Đầu năm nay, cả hai đã cùng chúc mừng sinh nhật lần thứ 23 của Rose.

Chương trình sống còn I-Land có sự tham gia của thực tập sinh Việt Nam vừa chính thức tung ra teaser cùng với người chủ trì Nam Gong Min. Đây là chương trình thực tế tìm kiếm tài năng nhằm tạo ra nhóm nhạc nam K-Pop mới. Rain, Zico và Bang Si Hyuk là ba nhà sản xuất chính của chương trình.

Lim - cựu thành viên Wonder Girls, chia sẻ cô hiện đang sống nhà thuê và tiết kiệm được 150 triệu won (gần 3 tỷ đồng) ở tuổi 28. Cô thú nhận rằng nhiều người nghĩ thần tượng sẽ sở hữu vài toà nhà và tiết kiệm được rất nhiều tiền, đặc biệt là thành viên của một nhóm nhạc đình đám như Wonder Girls. Thế nhưng Lim gia nhập khi nhóm bắt đầu Mỹ tiến chứ không phải thời điểm nhóm nổi đình đám với Tell Me hay So Hot. Đó là khoảng thời gian nhóm không "cá kiếm" được nhiều vì vậy mà dù rất tiết kiệm nhưng Lim thú nhận cô vẫn không thể mua được nhà.

Hậu X1 tan rã, Cho Seung Youn tung mini album 7 ca khúc tự sáng tác với sự góp mặt của hai giọng ca khách mời là Colde và Punchnello. Mini album với tựa Equal sẽ chính thức lên kệ vào 29/6.

Trở lại sau một năm hai tháng chỉ với 5 thành viên mà không có Jung Chaeyeon và Somyi, DIA cho biết hai thành viên còn lại cần thêm thời gian vì vậy nhóm quyết định trở lại theo nhóm nhỏ mà không có một lý do đặc biệt nào.

Theo truyền thông Hàn đưa tin, nam diễn viên Jang Ki Yong sẽ tham gia bộ phim Frightening Cohabitation của đạo diễn Baek Seung Ryong. Trả lời thông tin trên, đại diện YG Entertainment cho biết nam diễn viên đã nhận lời đề nghị tham gia phim, tuy nhiên anh vẫn đang trong quá trình cân nhắc.

Power Up trở thành MV thứ 8 đạt 100 triệu lượt xem YouTube của Red Velvet sau hơn 10 tháng.

Lê La

BTS kể lại những kỷ niệm đáng nhớ trong lễ tốt nghiệp

Vì tình hình dịch bệnh, Youtube đã lên ý tưởng tổ chức lễ tốt nghiệp ảo để chúc mừng toàn thể các học sinh, sinh viên trên toàn thế giới. BTS tham dự buổi lễ đặc biệt này.

Bà Trần Bích Hà, Giám đốc TransViet Group, mẹ của nữ sinh Việt du học từ 9 tuổi Phạm Minh Thu chia sẻ hành trình nuôi dạy con của mình.

Bà Trần Bích Hà

Học dạy con từ thuở còn thơ

- Cơ duyên nào đưa chị đến với những phương pháp dạy con tiên tiến từ hơn 18 năm về trước?

Bà Trần Bích Hà:Từ khi còn rất trẻ, tôi vẫn hoài nghi và không tin tưởng về cái cách nuôi con theo kiểu truyền miệng của các cụ, đặc biệt là phương pháp dạy. Tôi còn nhớ, năm quãng 10 -11 tuổi, tôi thấy rất “bất mãn” với việc bị bố mẹ ép phải làm mọi việc theo ý các cụ, nên tôi chống đối khá dữ dội.

Sau này, tôi may mắn được tiếp cận sớm với nền giáo dục phương Tây nên mỗi ngày lại thai nghén trong mình những tư tưởng dạy con hiện đại. Cùng với sự quan sát thực tế nuôi dạy con ở Việt Nam, tôi càng tâm niệm sẽ dành cho đứa con tương lai một nền giáo dục hoàn toàn tiên tiến.

- Vậy nhưng mãi tới gần 40 tuổi, chị mới làm mẹ. Chị chuẩn bị một chặng đường dài đến thế?

Tôi bị trục trặc hoc-môn nên phải chữa rất nhiều năm. Cho đến gần 40 tuổi, tôi mới có thai. Đến lúc đó, bản thân tôi thực sự muốn có con, chứ không phải bị ép buộc theo ý muốn hay sự giục giã của người khác.

Tôi mua rất nhiều sách, đặc biệt là sách của các tác giả Anh và Mỹ viết về nuôi dạy con. Cả trăm cuốn sách chất trong nhà, tôi đọc hết.

Càng đọc, càng thấy sáng ra nhiều điều, càng thấy cách dạy con cũ của Việt nam có nhiều sai lầm quá. Cái mà tôi chuẩn bị kỹ nhất là làm sao bản thân mình phải hiểu và thoải mái với phương pháp dạy con tiên tiến. Sau đó, là chuẩn bị các bước cụ thể, liệt kê những việc cần làm cho từng ngày, tuần, tháng, trước và ngay sau khi con ra đời, và những năm kế tiếp sau đó.

Hành trình làm mẹ

Bà Trần Bích Hà và con gái Minty Phạm

- Nhiều người nói rằng đi làm có vất vả mấy cũng không bằng ở nhà trông và chơi với trẻ. Vì sao chị lại nghỉ hẳn 2 năm chỉ để tập trung chăm sóc con?

Bởi vì tôi biết rằng, người tiếp xúc, nuôi dưỡng đứa trẻ hằng ngày có vai trò quan trọng tuyệt đối với quá trình hình thành nhân cách, phẩm chất của đứa trẻ, đặc biệt trong 6 năm đầu đời.

Với tâm niệm đó, khi ở trước mắt con, tôi luôn cẩn thận trong từng hành động và câu nói. Mặt khác, tôi luôn cố gắng để mình cảm thấy thoải mái, vui vẻ khi có con bên cạnh, vì hiểu rõ tâm lý của người lớn tác động đến trẻ rất nhiều.

Theo tôi, giáo dục gia đình là nền tảng cơ bản nhất trong việc hình thành đạo đức, khả năng, cá tính, thói quen tốt hoặc xấu trong mỗi con người. Sáu năm đầu tiên của cuộc đời là sáu năm quan trọng nhất trong việc giáo dục một đứa trẻ, và trong 6 năm đó, đặc biệt là 3 năm đầu tiên, đứa trẻ hầu như được nuôi dạy và lớn lên trong gia đình.

Nếu được nuôi dạy khoa học và đúng phương pháp, sau 6 tuổi, đứa trẻ đã có thể có đủ khả năng dùng chính kiến cá nhân phân tích sự đúng sai, phải trái đối với các sự việc xảy ra quanh nó, để quyết định hành động.

Tôi là người không tin nhiều vào yếu tố di truyền, mà tin nhiều hơn vào phương pháp, thời gian và cách thức truyền tải kiến thức cho đứa trẻ.

Minh Thu đã có những năm đầu đời bên cạnh mẹ như thế nào?

Cả căn nhà của tôi biến thành trường mẫu giáo với thư viện, phòng soạn giáo án, phòng ăn, phòng ngủ, phòng chơi. Tôi là hiệu trưởng mầm non, kiêm cô nuôi dậy trẻ, kiêm mẹ bỉm sữa lên chương trình đến từng 15 phút, dịch hàng chục quyển sách ra tiếng Việt để đọc cho con, khi sách thiếu nhi hồi đó còn hiếm.

Tôi tự chế rất nhiều đồ chơi, cùng ăn, cùng chơi, cùng sinh hoạt với con nhiều giờ mỗi ngày. Để thực hiện được triệt để kế hoạch của mình, tôi thay đổi toàn bộ nếp trong gia đình. Giờ giấc sinh hoạt, chế độ ăn uống, bao giờ được xem TV, thậm chí quan niệm về lẽ công bằng, khi nào thì người lớn tuổi nhất trong nhà vẫn phải xin lỗi hay cám ơn – tất tật được sắp đặt để tạo ra môi trường vừa là nhà, vừa là trường thuận lợi nhất cho con gái.

Tôi nói chuyện và đọc sách rất nhiều cho con nghe, ngay từ ngày đầu tiên khi bé ra đời. Khi có bé ở cùng phòng, làm bất cứ việc gì, tôi đều mô tả cho bé nghe một cách rõ ràng, mạnh lạc, giúp bé phát triển khả năng nghe hiểu, đồng thời làm quen với logic suy nghĩ về nguyên nhân và hậu qủa. Tôi không ép bé làm bất cứ cái gì, nhưng bằng hành động của mình, và bằng cách “bày trò” để chơi, nhảy múa, hát, đóng kịch cùng bé – tôi dạy cho bé hầu như mọi kiến thức và kỹ năng phù hợp với lứa tuổi.

- Bị “điều chỉnh”, mọi người xung quanh chị hẳn cũng phản ứng?

Cách đây hơn 18 năm, ở Việt nam, mọi người vẫn có tư tưởng: “Cha mẹ sinh con, trời sinh tính”. Vì vậy, việc tôi mua hàng đống sách từ nước ngoài về, đọc, rồi bắt chước nuôi con theo sách, cũng gây nên rất nhiều điều tiếng. Trong gia đình, nhiều người phản ứng ra mặt. Nhưng tính tôi vốn bướng bỉnh, lại rất quyết đoán. Vì vậy, ai nói gì thì nói, tôi kệ - vì tôi tin là mình làm đúng, làm một cách có cơ sở. Mọi người nói mãi mà thấy không tác động gì được đến tôi, nên dần dần cũng thôi. Việc tôi quyết định cho Thu đi du học từ lúc chưa tròn 9 tuổi, theo ý muốn của chính con – cũng đã gây rất nhiều tranh cãi trong nhà.

- Vì sao chị có thể dũng cảm để con gái còn nhỏ như vậy đi học ở nước ngoài?

Tôi nuôi Thu một cách có cơ sở khoa học, dựa trên rất nhiều sách do các nhà giáo dục có kinh nghiệm của các nước tiên tiến viết. Theo dõi sự phát triển của con, đến năm Thu quãng độ 5 – 6 tuổi, tôi thấy con gái đã rất tự lập. Con tự làm mọi việc liên quan đến bản thân.Việc đi du học sớm là do con gái tự lựa chọn và đề nghị. Tôi không có bất cứ lý lẽ gì để phản bác, nên phải đồng ý.

- Khi Minh Thu đi du học, chị làm thế nào để vẫn tiếp tục dạy con từ xa?

Tôi là người bạn thân thiết nhất của con gái, và con gái hết sức tin tưởng mẹ. Mẹ con có thể kể cho nhau nghe mọi chuyện, tâm sự với nhau mọi suy nghĩ. Mặt khá tích cực của việc phải xa nhà sớm, là làm cho con gái tôi nhận thức rõ: gia đình là nơi gắn bó và thân thiết nhất, không gì có thể thay thế. Hàng tuần, hai mẹ con nói chuyện với nhau nhiều giờ.

Mỗi đợt con gái về nhà, tôi đều sắp xếp thời gian để ở nhà trọn ngày bên con. Tôi vẫn tiếp tục tham gia vào mọi hoạt động của con, nắm tình hình rất sát, để có thể đưa ra lời khuyên đúng lúc, hoặc can thiệp kịp thời khi con cần.

Nghề làm cha mẹ

Dù đã sắp chạm ngưỡng 60 tuổi, bà Trần Bích Hà vẫn có một sức khỏe khiến nhiều người mơ ước và bà thường xuyên trải nghiệm du lịch ở nhiều nước trên thế giới

- Hành trình chuẩn bị và nuôi con của chị thật chẳng đơn giản chút nào, mà sao chị lại lấy tên sách là "Nuôi con đôi khi thật đơn giản"?

Thực ra, cái gì khi viết ra cho rành mạch, người ta sẽ có xu hướng thấy rất phức tạp. Nhưng khi đã hiểu và thấm thì sẽ trở nên đơn giản hơn rất nhiều.

Tôi mất 7 tháng để đọc sách về nuôi dạy con, cứ cho là mỗi ngày trung bình quãng 3 tiếng. Để học lý thuyết một nghề mới -“Nghề Làm Cha Mẹ – nghề quan trọng bậc nhất với xã hội – thì thời gian như vậy là quá ít trong sự so sánh tương quan với các nghề khác.

Khi thực hành, tôi mất 6 năm đầu phải rất chú ý để khớp được lý thuyết với thực hành, tôi đã có một “sản phẩm” tương đối hoàn chỉnh và tốt hơn mục những giá trị đặt ra ban đầu. Khi con 4 tuổi, tôi chỉ bố trí thời gian cùng chơi với con 30-60 phút/ngày. Khi con đi du học, con về thì tôi chỉ ở bên con được 3-4 tiếng/ngày.

- Nếu so với các nghề phức tạp khác – thì học và thực hành “Nghề Làm Cha Mẹ” đơn giản hơn nhiều. Vậy cái gì làm cho nó phức tạp?

Theo tôi: tâm lý truyền đời qua nhiều thế hệ ở Việt nam “cha mẹ sinh con, trời sinh tính”, đẻ ra khác biết nuôi, mỗi đứa mỗi khác, vì vậy con họ thành công là do “số” họ may, mình có học cũng không được.

Là vì không ai bắt buộc mình học cái nghề đó, cũng không có nhu cấu cấp thiết là phải học xong thì mới được đẻ, mà nghề đó đâu giúp mình “kiếm cơm”. Vậy thì sao phải mất công học? Ngại đọc, ngại học cái mới cũng góp phần cản trở cái sự học nghề này.

Nếu học và làm tốt “Nghề Làm Cha Mẹ”, nó dài lắm. Kết quả đến sau 18 năm, thậm chí 25 năm. Trong chừng ấy năm trời đằng đẵng, có thể phải chịu đựng biết bao “lời ong tiếng ve”, bao cái lườm nguýt, cái dằn vặt cấm cẳn của người thân và cả không thân. Chưa kể, mâu thuẫn về quan điểm trong việc nuôi dạy con là nguyên nhân hàng đầu của cái sự vợ chồng cãi nhau, kể cả ly tán.

Với nghề gì cũng vậy, việc học và làm sẽ rất đơn giản nếu ta thấm nhuần và tin tưởng, nếu ta yêu thích và thấy đời có ý nghĩa khi làm nghề đó – và đặc biệt là khi ta được chuẩn bị tốt về tâm lý, sức khỏe, tài chính hợp lý trong khả năng – để làm nghề đó trong vòng 18 năm – sau đó ta sẽ đủ thạo nghề để lại thành thầy, truyền lại cho con dạy cháu.

- Là một doanh nhân thành đạt, bận rộn và thường xuyên đi đây đi đó, nhưng tôi thấy chị vẫn là một bà mẹ kết nối, truyền cảm hứng cho mọi người từ việc quản lý, nuôi dạy con đến chăm sóc sức khỏe. Động lực nào giúp chị có đủ thời gian và sức khỏe cho tất cả những việc này?

Ở bất cứ vị trí làm việc hoặc nơi nào tôi sống, tôi đều có mong ước được người khác chia sẻ kinh nghiệm, và chính mình chia sẻ những điều tốt cho mọi người. Tôi bị ảnh hưởng sâu sắc bởi nền giáo dục của 2 nước Anh và Mỹ.

Tôi nhận thấy nhiều người châu Âu luôn có mong muốn chia sẻ, để ai chưa có kinh nghiệm có thể học hỏi và tham khảo. Người Việt có cái dở là hay bị tâm lý “thủ thế”, thậm chí ích kỷ, biết điều gì thì giữ thật kín, chỉ sợ người khác biết rồi bằng mình. Những gì tốt liên quan đến việc giáo dục trẻ con, và sức khỏe của cá nhân cũng như cộng đồng, thì nên được chia sẻ càng nhiều càng tốt, giữ làm “bảo bối”, nó cứ hơi “sao sao” ấy, nếu không nói là hơi ích kỷ.

Từ khi con gái còn bé, tôi luôn khuyến khích và động viên con hãy chia sẻ, yêu thương và giúp đỡ những ai kém may mắn hơn mình. Tôi rất mừng là những bài học đó thấm rất sâu vào tâm hồn con. Bằng cách chia sẻ, cuộc sống sẽ phong phú và đa dạng hơn, con người sẽ cảm thấy hài lòng với bản thân và vì thế - thấy hạnh phúc hơn.

Xin cảm ơn chị!

• Nhã Uyên

Link đăng ký tham gia: https://event.cmctelecom.vn/aws-manufacturing

Đại diện CMC Telecom, AWS và Apzon IRS tham gia chia sẻ tại hội thảo

Sản xuất thông minh: Doanh nghiệp cần phải nhanh hơn nữa!

Các chuyên gia cho rằng, xu hướng thị trường và hành vi tiêu dùng đang thay đổi nhanh chóng trên toàn thế giới. Các nhà quản lý phải đối mặt với việc đưa ra quyết định với số lượng gia tăng các lựa chọn tích hợp đồng thời gắn kèm với mục tiêu kinh doanh và phù hợp ngân sách. Yêu cầu về quản lý chất lượng, kiểm soát chi phí và cải thiện tốc độ giao hàng đã trở thành yêu cầu tất yếu và cấp thiết nhất lúc này.

Tham gia webinar, doanh nghiệp sẽ nắm bắt được cách thức sử dụng SAP hiệu quả để hoạch định chính xác các nguồn lực, hiểu rõ quá trình dịch chuyển SAP lên AWS từ những “case study” thực tế, qua đó tìm ra chiến lược phù hợp cho riêng mình. 

Các nội dung chia sẻ tại webinar “Cloud solution trends in Manufacturing" do CMC Telecom tổ chức

Baidu sẽ bắt đầu cung cấp dịch vụ taxi tự lái hoàn toàn tại các khu vực được chỉ định ở Vũ Hán từ 9h tới 17h. Tại Trùng Khánh, thời gian hoạt động là từ 9h30 đến 16h30. Mỗi thành phố có 5 phương tiện loại này. Diện tích kinh doanh rộng 13km vuông ở Khu Phát triển Kinh tế và Công nghệ Vũ Hán và 30km vuông ở quận Vĩnh Xuyên của Trùng Khánh.

Wei Dong, phó chủ tịch Baidu Intelligence Driving Group, cho biết công ty của ông sẽ làm việc với nhà chức trách tại Bắc Kinh và Quảng Châu để xin các giấy phép tương tự.

Trung Quốc không phải quốc gia đầu tiên trên thế giới cấp phép cho xe taxi tự lái hoàn toàn. Hồi tháng 6, nhà chức trách Mỹ cũng đã cho phép Cruise LLC triển khai các chuyến taxi tự hành trong một số khu vực được chọn tại San Francisco. Tuy nhiên, công ty khởi nghiệp được General Motors hậu thuẫn đang phải đối mặt với sự giám sát sau khi xảy ra 2 sự cố trên đường, bao gồm cả một vụ tai nạn khiến 2 người bị thương nhẹ.

Baidu là công ty vận hành công cụ tìm kiếm lớn nhất Trung Quốc. Nó đang dần chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo và ô tô tự lái sau khi doanh thu quảng cáo cốt lõi giảm trong kỷ nguyên di động. Ứng dụng lái xe thông minh của Baidu được cung cấp cho nhiều nhà sản xuất ô tô của Trung Quốc và xây dựng dòng phương tiện xe taxi tự lái của riêng mình.

Hồi tháng 7, Baidu đã tiết lộ một phiên bản taxi tự lái mới có tên Apollo RT6. Hãng quảng bá chi phí phát triển mẫu xe này thấp hơn gần 50% so với mẫu trước đó, mở ra cơ hội đi lại rẻ hơn. Công ty cho biết sẽ tăng gấp đôi lượng phương tiện này lên 600 xe vào cuối năm nay.

Cụ thể, mẫu xe tự hành mới của Baidu có vô lăng có thể tháo rời. Nhưng thay vì bán cho người dùng, công ty Trung Quốc dự định dùng chiếc xe này cho dịch vụ robotaxi của mình ra mắt vào năm 2023 – sớm hơn một năm so với kế hoạch tương tự của Tesla. Trong tuyên bố của mình, Baidu cho biết, chiếc xe này sẽ có giá khoảng 37.000 USD, gần bằng 1/2 so với mức giá 71.000 USD của phiên bản trước đã được ra mắt vào tháng Sáu năm 2021 với vô lăng thông thường.

Chiếc xe mới của Baidu vận hành với hệ thống tự lái cấp độ 4 do công ty phát triển, không cần đến sự can thiệp của tài xe trong hầu hết các điều kiện hoạt động. Có kiểu dáng thể thao đa dụng thông thường, chiếc xe này được tích hợp 8 cảm biến LIDAR – nhằm phát hiện vật thể xung quanh dựa trên các xung ánh sáng phản hồi – cùng hàng chục camera xung quanh xe.

(Theo Nhịp Sống Kinh Tế, Bloomberg)

Công nghệ xe tự lái có an toàn như chúng ta kỳ vọng?

Công nghệ xe tự lái chỉ có thể ngăn được 1/3 số vụ tai nạn. Các nhà nghiên cứu cho rằng chúng ta không nên đặt quá nhiều kì vọng vào công nghệ tự lái ở thời điểm hiện tại.