Tê giác "khủng" truy đuổi người, cả phố náo loạn; Phát hiện quái vật khổng lồ trên sông băng; Người đàn ông bị "thần Chết" quyết lấy mạng,... là những clip nóng nhất tuần qua.

Phát hiện quái vật khổng lồ trên sông băng?

Clip nóng ran ngày Black Friday, hỗn loạn tranh mua giấy vệ sinh

Quái nhện khổng lồ khiến nữ du khách la hét hoảng loạn

Tường sân thượng 15m đổ sập trong lễ hội, hành chục người thương vong

Vuốt ve sư tử, người đàn ông nhận cơn thịnh nộ của chúa sơn lâm

Gió mạnh khủng khiếp thổi bay người đi trên phố

Cầu lửa bí ẩn chói loà trên bầu trời đêm ở Mỹ

Người đàn ông bị "thần Chết" quyết lấy mạng

Cô gái khóc thét trên giường ngủ vì bị 2 con trăn 'khủng' quấn người

Tê giác "khủng" truy đuổi người, cả phố náo loạn

H.N (tổng hợp)

Nhờ nhân duyên, cậu bé may mắn được gia tộc Saiki cưu mang và đỡ đầu. Ngoài việc học ở trường, Tagami làm việc nhà cho gia đình họ. Tại đây cậu phát hiện ra những bi mật động trời về tội ác của người nhà Saiki. Hàng loạt cái chết bí ẩn đã xảy ra, cảnh sát cho rằng các nạn nhân đều có mối quan hệ mờ ám với thiếu gia nhà Saiki tên Souma. Đó là một chàng trai lai tây, có đôi mắt đẹp và đa tình. Anh ta bị ám ảnh bởi cái chết của người mẹ quá cố, mang nỗi thù hận không nguôi với bà vợ cả.

Hiện tại manga Sakura Gari đã xuất bản trọn bộ 3 tập ở Nhật đồng thời bán tác quyền cho Đài Loan, Hàn Quốc và Thái Lan. Và Watase Yuu vẫn chưa có ý định sáng tác tiếp phần 2 của manga Quyển Sách Kỳ Bí.

 

Kaito

Hệ thống có thể ứng dụng để quét các khu vực tập trung đông người để tìm ra người có hành vi đáng nghi hay đơn giản là cần giúp đỡ. Hãng điện tử Nhật Bản cho biết hệ thống tận dụng công nghệ deep learning, trong đó máy tính học được đặc điểm của các chủ thể đặc biệt. Công ty hi vọng có thể tiếp thị sản phẩm trước Olympics 2020 tại Tokyo khi lượng du khách được dự đoán tăng mạnh.

Hệ thống theo dõi nguồn video từ camera an ninh và phát hiện người nào có biểu hiện trùng với cơ sở dữ liệu sẵn có một cách tự động, theo thời gian thực. Chẳng hạn, nó biết ai đang mang theo đồ vật nghi ngờ như can xăng, ai đang đẩy xe đẩy hay người già đang chống gậy. Nó cũng nhận diện được các chuyển động đặc biệt để báo động nhân viên an ninh. Trong video minh họa, hệ thống khoanh vùng người đang xách một can dầu bằng khung trắng trong số nhiều người đi bộ.

Theo Hidenobu Kanda, Giám đốc bộ phận hệ thống an ninh Mitsubishi, việc sử dụng công nghệ deep learning cho phép lập trình để tìm ra người có hành vi khác thường dễ dàng hơn. Để có thể nhận diện được xe đẩy, hệ thống ban đầu phải ghi nhớ hình ảnh chụp vật thể từ nhiều góc độ, từ đó tự động nhận ra khi nó xuất hiện trước camera an ninh. Theo thời gian, phán đoán ngày càng chính xác hơn.

Ngược lại, hệ thống nhận diện hình ảnh thông thường lại phải học nhiều chi tiết hơn về một chủ thể, đòi hỏi lập trình phức tạp hơn. Trong trường hợp một người, nó đầu tiên phải học con người như một đối tượng có tỉ lệ chiều rộng – chiều cao là 2-8, di chuyển ở vận tốc khoảng 20 km/giờ… Tiếp đến, nó phải học chi tiết của xe đẩy trước khi nhận ra một người đang sử dụng.