Hôm nay 23/2, Yamaha Motor Việt Nam đã chính thức ra thông báo triệu hồi xe YZF-R3 để khắc phục lỗi có thể ảnh hưởng tới vận hành. Cuộc triệu hồi đã được Cục Đăng kiểm Việt Nam phê duyệt.

Theo thông tin, sẽ có 880 chiếc xe YZF-R3 được sản xuất từ tháng 6/2015 đến tháng 6/2016 với dải số khung từ MH3RH0760FK001001 đến MH3RH0760GK001880 nằm trong diện triệu hồi lần này do một số lỗi trên xe YZF-R3 có thể gây ảnh hưởng tới hiệu quả vận hành của xe.

Cụ thể, theo liên doanh xe Nhật, giá đỡ bình xăng có thể chạm vào bình xăng do kích thước giá đỡ không phù hợp. Trên một số xe, động cơ hoạt động truyền động rung tới bình xăng, dẫn tới vị trí hàn phía dưới bình xăng có thể bị gãy. Trường hợp xấu nhất sẽ xảy ra hiện tượng chảy xăng.

Được đưa về thị trường Việt Nam theo đường xách tay đầu tháng 2/2017 từ thị trường Trung Quốc, chiếc smartphone Nokia 6 được chào bán với giá cao nhất tới 9 triệu đồng.

Sau đó khoảng vài ngày giá bán hạ nhiệt, một số nơi công bố giá bán từ 7,9 – 8,6 triệu đồng (giá bán được tham khảo tại một số địa chỉ tại Hà Nội và TP.HCM), máy bảo hành 12 tháng tại nơi bán, trong 3 tháng đầu lỗi được đổi máy mới.

Tuy nhiên theo khảo sát của ICTnews, tại thời điểm hiện nay, Nokia 6 xách tay đang khan hàng, nhiều nơi không có để bán do chưa có hàng nhập về.

Trao đổi với ICTnews, đại diện một cửa hàng tại Thanh Xuân (Hà Nội) cho biết phải từ 3-4 tuần nữa mới có hàng để bán ra.

“Trong tuần đầu tháng 2, một số của hàng có nhập về nhưng số lượng rất ít, một phần do khan hàng, một phần còn để thăm dò thị trường”, đại diện cửa hàng này cho hay.

Cũng qua tìm hiểu của ICTnews tại một cửa hàng điện thoại trên phố Xã Đàn (Hà Nội), đại diện cửa hàng này cho hay chưa có kế hoạch sẽ nhập về một phần do giá bán thời gian đầu tại Việt Nam còn cao, ngoài ra gần như không có khách hàng hỏi mua.

Block Editor

Là một khu vực độc lập, bạn có thể tạo và chỉnh sửa các định nghĩa cho các Block như bạn làm trong vùng bản vẽ, Block Editor cho phép bạn không chỉ định nghĩa và xác định lại các thuộc tính của một đối tượng mà còn cho bạn khả năng lưu và tùy chỉnh các Block  như một file bản vẽ. Hơn nữa, nó có thể giúp bạn chỉnh sửa khối không thống nhất.

Là một khu vực độc lập, trong đó bạn có thể tạo và chỉnh sửa định nghĩa khối như bạn làm trong bản vẽ. Block Editor cho phép bạn không chỉ định nghĩa và xác định lại các thuộc tính của một đối tượng cho một định nghĩa khối, mà còn có thể lưu là một khối hay viết khối như một file bản vẽ. Điều đặc biệt là, Block editor còn cho bạn khả năng chỉnh sửa các Block không đồng dạng.

Layer Previous

Layer Previous (LAYERP) giúp bạn phục hồi sự thay đổi cuối cùng hay các thay đổi đã thiết lập cho layer. Chẳng hạn, nếu bạn muốn chỉnh sửa bức tường trong bản vẽ sau đây:

Trước hết bạn có thể tắt tất cả các layer khác và sau đó thay đổi màu của layer tường thành màu trắng, nhờ đó bạn có thể chỉnh sửa bức tường tùy theo ý của bạn nhưng không cần lo lắng về việc bị ảnh hưởng hay bị lẫn lộn bởi các thành phần khác. Sau đó, bạn có thể nhập lệnh LAYERP để phục hồi các cài đặt layer trước đó.

Dimension Inspection

Dimension Inspection cho phép bạn thêm hay xóa các thông tin kiểm tra cho một dimension đã chọn, nhắc nhở bạn thường xuyên kiểm tra các đối tượng thiết kế để đảm bảo rằng giá trị dimension và dung sai của các đối tượng này nằm trong phạm vi được chỉ định.

Theo Engadget, đây cũng là lúc để chúng ta làm rõ rằng AI là một thuật ngữ rất rộng cho nhiều loại công nghệ khác nhau. Chúng ta có trí tuệ nhân tạo ở trong các trợ lý ảo như Siri, Alexa, Cortana và Google Assistant. Bạn cũng sẽ tìm thấy trí tuệ nhân tạo ở trong những phần mềm như chatbot Messenger của Facebook, hay tính năng trả lời tự động của Gmail. Nó được định nghĩa là "trí thông minh được hiển thị bởi máy móc", nhưng nó cũng ám chỉ những tình huống máy tính có thể làm việc mà không cần đến sự hướng dẫn của con người. Rồi có cả máy học, là khi máy tính tự dạy bản thân cách thực hiện các tác vụ mà con người thường làm. Ví dụ, gần đây, một hệ thống nhận diện khuôn mặt của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã học được cách nhận diện con người giống như cách con người nhận diện lẫn nhau mà không cần đến sự giúp đỡ từ chủ nhân của nó.

Điều quan trọng là chúng ta không được nhầm lẫn những khái niệm này bởi máy học chỉ là một phần của trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sẽ dùng thuật ngữ máy học khi nói về những khái niệm như mạng nơ-ron và các mô hình như thư việc TensorFlow của Google, và AI để ám chỉ các chương trình, thiết bị và phần mềm thực hiện các tác vụ mà chúng học được.

AI đã vượt qua con người trong những trò chơi như Poker hay cờ vây trong năm nay (ảnh: Engadget)

Trong năm nay, AI đã trở nên quá thông minh, như việc đánh bại con người ở trò Poker hay cờ vây, đạt điểm tối đa ở trò chơi Ms. Pac Man (điều chưa có con người nào làm được) và thậm chí giỏi ngang ngửa với những người chơi Super Smash Bros kì cựu nhất. Chúng ta cũng đã bắt đầu sử dụng AI trong y học để dự đoán bệnh tật và các điều kiện bệnh lý, cũng như phát hiện người dùng có ý định tự sát trên mạng xã hội. Không chỉ vậy, AI còn có thể biên soạn nhạc và viết kịch bản phim.

Dù bạn có nhìn đi bất cứ đâu, ở đó cũng có một người nào đó đang cố gắng thêm AI vào một thứ gì đó, và chúng đều được tạo điều kiện bởi những mạng nơ-ron do Google, Microsoft và nhiều công ty lớn khác đầu tư trong năm nay. Máy học cũng đã phát triển rất nhanh chóng, và nó sẽ tiếp tục được cải thiện trong những năm tới.

Một trong những sự phát triển lớn nhất khi chúng ta chuẩn bị bước sang năm 2018 là sự chuyển đổi từ việc vận hành các mô hình máy học trên đám mây sang ngay trên điện thoại. Trong năm nay, Google, Facebook và Apple đều đã tung ra các phiên bản framework (một thư viện với các lớp đã được xây dựng hoàn chỉnh, là bộ khung giúp phát triển các phần mềm ứng dụng) máy học trên di động của mình, cho phép các nhà phát triển tăng tốc các tác vụ dựa trên AI trong ứng dụng của mình.

Các nhà sản xuất chip cũng tăng tốc trong việc thiết kế các bộ xử lý tối ưu cho học máy. Huawei, Apple và Qualcomm đều đã điều chỉnh những con chip mới nhất của mình trong năm nay để quản lý các tác vụ liên quan đến AI tốt hơn bằng cách cung cấp các lõi "nơ-ron" chuyên dụng.

Về cơ bản, AI đã liên tục được cải thiện trong nhiều năm, nhưng chủ yếu chúng đều dựa vào công nghệ đám mây. Lấy hệ thống nhận diện hình ảnh làm ví dụ. Ban đầu, nó có thể phân biệt nam giới và nữ giới, những người trông rất khác nhau. Nhưng khi chương trình tiếp tục được "dạy" thêm nhiều hình ảnh trên đám mây, nó sẽ có thể nhận diện tốt hơn nữa, và những sự cải tiến ấy sẽ được gửi đến điện thoại của bạn. Trong năm 2018, chúng ta sẽ đưa sức mạnh xử lý của AI vào trong những thiết bị nhét vừa túi quần. Việc có thể thực hiện những tác vụ này ngay trên điện thoại không chỉ khiến AI trở nên nhanh hơn mà còn giúp bảo vệ quyền riêng tư, khi dữ liệu sẽ không được gửi về các máy chủ đám mây nữa.

Rõ ràng, ngành công nghiệp đang cố gắng đặt nền móng để điện thoại thông minh và các thiết bị khác có thể tự học hỏi và cải thiện những thứ như phiên dịch, nhận diện hình ảnh... Nhưng khi số lượng phần cứng có khả năng xử lý các tác vụ AI ngày càng nhiều thì các nhà phát triển vẫn đang gặp khó khăn trong việc tìm ra cách tốt nhất để thêm AI vào trong ứng dụng của mình. Chưa ai trong ngành công nghiệp biết cách để khai thác triệt để AI, đồng thời gây được tiếng vang lớn.

Công nghệ Animoji trên iPhone X

Khi thời gian trôi đi, mọi ngành công nghiệp và mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta – từ mua sắm trong siêu thị cho đến đi xe tự lái – đều sẽ được biến đổi thông qua AI. Các cửa hàng sẽ biết khẩu vị, kích cỡ và thói quen của chúng ta, từ đó phục vụ chúng ta hoặc cho chúng ta biết nơi cần đến để có được thứ mình cần. Khi bạn bước vào, nhà bán lẻ sẽ biết (qua nhận diện khuôn mặt hoặc điện thoại) bạn là ai, bạn đã mua gì trong quá khứ, bạn dị ứng với thứ gì, gần đây bạn có đến bác sĩ hay không, hay màu sắc mà bạn yêu thích. Trí tuệ nhân tạo của hệ thống sẽ tìm hiểu xu hướng mua đồ của bạn trong khoảng thời gian nhất định, từ đó đưa ra những lời khuyến nghị tới các sản phẩm có tính cạnh tranh hơn...

Ô tô sẽ đủ thông minh để tránh các chướng ngại vật trên đường đi, sử dụng máy học nhằm nhận diện các mối nguy hiểm tốt hơn và tính toán các phương pháp phòng tránh. Thậm chí các bác sĩ cũng sẽ sớm dựa vào trí tuệ nhân tạo để phân loại ảnh X-quang, cộng hưởng từ với các hình ảnh y tế khác, cắt giảm thời gian chẩn đoán bệnh.

AI vốn đã rất phổ biến trong nhận diện hình ảnh, và nó sẽ sớm trở nên phổ biến hơn nữa. Các camera an ninh đang ngày càng giỏi hơn trong việc phân biệt người với người, động vật hay xe cộ. Bạn đừng ngạc nhiên nếu có một ngày chúng được dùng trong các phán xét pháp lý, tìm kiếm tội phạm hay người bị mất tích.

Các trợ lý ảo mà chúng ta hay nói qua điện thoại và loa thông minh sẽ không chỉ nhanh hơn và nói tự nhiên hơn bằng cách học hỏi từ các cuộc trò chuyện, chúng sẽ còn có thể nhận biết nhu cầu của chúng ta tốt hơn. Ví dụ, khi bạn vừa bước vào nhà sau khi đi làm về, đèn sẽ được bật, bộ điều khiển nhiệt độ bắt đầu làm việc và bản nhạc yêu thích của bạn sẽ được phát lên.

Tất nhiên, những thứ này đã tồn tại, nhưng các phương pháp thực hiện chỉ phụ thuộc vào những thiết lập do bạn cài đặt sẵn. Trí tuệ nhân tạo sẽ biết cách điều chỉnh mọi thứ trong ngôi nhà bạn theo như cách mà bạn muốn, ngay cả khi có những yếu tố ngoại cảnh tác động, như tự động bật điều hòa khi nhận thấy có sự thay đổi về nhiệt độ ở bên ngoài. Tất cả những sự tự động hóa này sẽ biến thế giới mà chúng ta hằng mong muốn thành sự thực (hay thế giới trong bộ phim Wall-E, điều này phụ thuộc vào chúng ta mà thôi).

Trong những năm tới, chúng ta sẽ thấy AI nhanh hơn, mạnh mẽ hơn và thực sự có khả năng thay đổi cách sống của chúng ta. Có thể nó sẽ không xảy ra ngay lập tức, nhưng sớm hay muộn thì AI cũng sẽ điều khiển cuộc sống của chúng ta – bất kể dù bạn có muốn hay không.

Kinh nghiệm quốc tế

Theo Bộ Công Thương, tại Đức, mô hình đào tạo kép đã mang lại cho quốc gia này nguồn nhân lực kỹ thuật có chất lượng cao.

Đức đã xây dựng môi trường học tập hài hòa giữa đặc thù thực tế doanh nghiệp và tính hàn lâm của nhà trường cho người học. Các công ty tập trung vào việc cung cấp kiến thức và kỹ năng thực tế, đặc biệt là kiến thức và kỹ năng phù hợp với công nghệ sản xuất của doanh nghiệp.

Nhà trường cung cấp khối kiến thức lý thuyết cơ bản và mang tính học thuật. Đến nay, hơn 65% học sinh trong nhóm độ tuổi này đã chọn hình thức đào tạo nghề kép.

Đặc biệt, theo quy định của Chính phủ, học sinh sau khi tốt nghiệp trung học phổ thông bắt buộc có thể tham gia vào học nghề.

Tham gia vào hệ thống đào tạo nghề, người học có thể lựa chọn hình thức đào tạo toàn bộ tại trường hoặc hệ thống đào tạo nghề kép. Học sinh tham gia mô hình này được dạy các kỹ năng cơ bản của ngành nghề đã chọn và sau đó được đào tạo chuyên sâu.

Chi phí đào tạo cho phần học tại trường thường do chính quyền địa phương trả thông qua chương trình học bổng với mức học bổng khoảng 42% thu nhập của lao động phổ thông. Các doanh nghiệp đóng góp phần chi phí trực tiếp cho việc đào tạo thực hành.

Thông qua chương trình đào tạo kép, quá trình trao đổi giữa doanh nghiệp và nhà trường diễn ra thường xuyên, chặt chẽ.

Nhờ vậy, ngành nghề đào tạo và định hướng nghề nghiệp cho học sinh bám sát thị trường lao động. Một yếu tố chủ chốt tạo ra hiệu quả cao của hệ thống đào tạo nghề kép ở Đức là chế độ đãi ngộ, tạo động lực làm việc đối với giáo viên trường nghề cũng như doanh nghiệp.

Ngoài ra, giáo viên đào tạo đến từ doanh nghiệp phải có ít nhất 5 năm kinh nghiệm, đủ năng lực sư phạm và chuyên môn để tham gia giảng dạy, đồng thời đáp ứng nhiều tiêu chuẩn khác...

Tại Nhật Bản, mô hình KOSEN nhằm đào tạo đội ngũ kỹ sư phục vụ nền sản xuất công nghiệp nước này từ những năm 60 của thế kỷ trước.

Theo đó, năm 1962, KOSEN được thành lập với 12 trường, tăng nhanh đến con số 43 vào năm 1965. Hiện nay, có 57 cơ sở đào tạo KOSEN. Khoảng 300.000 sinh viên tốt nghiệp đang làm việc tại các cơ sở sản xuất, nghiên cứu và phát triển sản phẩm trên khắp Nhật Bản.

KOSEN có đội ngũ giảng viên chất lượng rất cao (hơn 80% giảng viên chuyên ngành có học vị tiến sĩ).

Quy mô lớp học nhỏ (tối đa 14 học viên/lớp), đảm bảo việc tăng sự tương tác giữa giảng viên với sinh viên trong quá trình giảng dạy. Trong hệ thống KOSEN, nhiều cuộc thi của sinh viên được tổ chức như: cuộc thi chế tạo robot, thi lập trình, thi thiết kế... nhằm thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học.

Chất lượng sinh viên đào tạo tại các trường KOSEN được đánh giá rất cao, phản ánh thông qua chỉ số đề xuất vị trí việc làm từ phía nhà tuyển dụng (trung bình từ 15 – 20 vị trí cho một sinh viên sau khi tốt nghiệp).

Những mẹo nhỏ sau đây có thể sẽ giúp bạn nâng tầm Jayce của bản thân để có được những pha xử lý tốt hơn trong mỗi tình huống, trận đấu:

1/ Bạn có thể bắn  Cầu Sấm (Q) rồi ngay sau đó kích hoạt  Cổng Gia Tốc (E) để gây bất ngờ cho kẻ địch khi viên đạn bay đi với tốc độ chóng mặt.

2/ Cổng Gia Tốc (E) nên được đặt theo chiều dọc thay vì ngang để giúp bạn chạy qua lại nó mà không bị mất đi tốc độ di chuyển cộng thêm.

3/ Cầu Sấm (Q) vẫn được tăng tốc theo hướng đã được chỉ định, miễn là nó có liên hệ với  Cổng Gia Tốc (E). Nó rất hữu dụng nếu bạn kết hợp với mẹo số 8 sau đây.

4/  Tích Tụ (W) vẫn sẽ duy trì hiệu ứng khi chuyển sang dạng  Búa Thủy Ngân, tức là bạn sẽ có những cú đập siêu nhanh ngay sau đó. Rất hữu dụng để hồi lại năng lượng một cách nhanh chóng.

5/ Tích Tụ (W) là một kỹ năng loại bỏ đi hiệu ứng hình ảnh của đòn tấn công cơ bản.

6/Thường xuyên chuyển qua lại giữa hai dạng vũ khí  Búa và  Pháo Thủy Ngân để bạn ra đường nhanh nhất có thể.

7/Bạn có thể sử dụng  Lôi Phạt (E) và kèm theo một cú nhấp chuột tạo đòn đánh thường ngay sau đó nhằm gây thêm sát thương lên mục tiêu.

8/ Cầu Sấm (Q) cho Jayce tầm nhìn trên quãng đường mà nó bay qua. Hãy đảm bảo là bạn do thám các bụi cỏ thường xuyên bởi nó có thời gian hồi chiêu thấp.

Gnar_G(Theo theScore esports)