HTC One S lên kệ tại Việt Nam, giá 13 triệu đồng

Điểm chuẩn Trường Đại học Sư phạm Hà Nội năm 2021

Như vậy, năm nay điểm chuẩn ngành Sư phạm tiếng Anh là cao nhất của Trường ĐH Sư phạm Hà Nội với 28,53 điểm. Tiếp đó là các ngành Sư phạm Toán học (dạy bằng Tiếng Anh) và Giáo dục Chính trị với điểm chuẩn lên đến 28,25.

Đặc biệt, nếu so với điểm chuẩn của năm ngoái, ngành Giáo dục chính trị có điểm chuẩn tăng đột biến tới tận 9 điểm. Ngành Giáo dục công dân (mã 7140204B) cũng tăng đến 6,75 điểm.

Theo quy định của Bộ GD-ĐT, các trường đại học trong cả nước phải công bố điểm chuẩn xét tuyển đợt 1 năm 2021 trước 17h ngày 16/9.

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

 Mời quý độc giả click để tra cứu điểm chuẩn 2021 của tất cả các trường đại học trên cả nước

Thanh Hùng

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.

Theo đó, việc sử dụng 100 triệu baht trong vòng 1 ngày gồm: Ký hợp đồng mua văn phòng 4 tầng, 3 tòa liền kề hết 30 triệu baht (khoảng 19,2 tỷ đồng); ký hợp đồng mua nhà 3 tầng diện tích 440m2, có thang máy đi kèm với mức giá 30 triệu baht (khoảng 19,2 tỷ đồng).

Mua thiết bị y tế Ultraformer MPT (công nghệ nâng cơ trẻ hóa da toàn diện) phiên bản mới nhất hết 15 triệu baht (khoảng 9,6 tỷ đồng) và ký hợp đồng mua 5 thiết bị y tế Picosecond Laser và Moveo Red Laser cho các chi nhánh với giá 25 triệu baht (khoảng 16 tỷ đồng). Hàng loạt khán giả bình luận về việc đầu tư của nam diễn viên đa tài.

Rueangrit Siripanich, thường được biết đến là Ritz, sinh năm 1990, là một diễn viên, ca sĩ kiêm bác sĩ nổi tiếng ở Thái Lan. Anh có ngoại hình thu hút và nhiều tài lẻ nên được nhiều khán giả hâm mộ. Anh có hơn 1,5 triệu lượt theo dõi trên Instagram. Dự án mới nhất có sự góp mặt của Ritz là bộ phim đam mỹ Thái Lan đình đám“Love Mechanics”. 

Hảo Hảo

Theo Thairath

Một trong những vai trò quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong cuộc chiến chống kháng thuốc là khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Các phương pháp phát hiện và phát triển thuốc truyền thống tốn nhiều thời gian và chi phí, thường chỉ mang lại những thành công hạn chế.

Mặt khác, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn trong một khoảng thời gian ngắn, xác định các mô hình và mối quan hệ mà các nhà nghiên cứu con người có thể chưa rõ ràng.

Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử và cơ sở dữ liệu di truyền, thuật toán AI có thể xác định và dự đoán khả năng kháng thuốc. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu tập trung nỗ lực vào việc phát triển các loại thuốc có hiệu quả hơn trong việc chống lại các chủng vi khuẩn hoặc vi rút kháng thuốc.

Ngoài việc phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) còn có thể hỗ trợ phát triển các loại thuốc mới. Thông qua các thuật toán học máy, AI có thể tạo ra và thử nghiệm hàng triệu phân tử thuốc tiềm năng, dự đoán tính hiệu quả cũng như tác dụng phụ tiềm ẩn của chúng. Quá trình phát triển thuốc được rút ngắn hứa hẹn rất nhiều trong cuộc đua chống lại tình trạng kháng thuốc, bởi lẽ thời gian là điều cốt yếu.

Hơn nữa, AI có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng các loại thuốc hiện có để chống lại tình trạng kháng thuốc. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân và kết quả điều trị, thuật toán AI có thể xác định các mô hình cho thấy sự phát triển của tình trạng kháng thuốc.

Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để điều chỉnh phác đồ điều trị và tối ưu hóa việc kết hợp các loại thuốc, đảm bảo bệnh nhân nhận được liệu pháp điều trị hiệu quả nhất, đồng thời giảm thiểu nguy cơ kháng thuốc.

Một lĩnh vực khác mà AI đang có những đóng góp đáng kể là lĩnh vực chẩn đoán. Chẩn đoán nhanh và chính xác là rất quan trọng trong cuộc chiến chống lại tình trạng kháng thuốc vì nó cho phép điều trị có mục tiêu và ngăn chặn các chủng kháng thuốc.

Các công cụ chẩn đoán được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích hình ảnh y tế, dữ liệu di truyền và các triệu chứng của bệnh nhân để đưa ra chẩn đoán chính xác và kịp thời, giúp ngăn ngừa sự lây lan của các bệnh nhiễm trùng kháng thuốc.

Bất chấp tiềm năng to lớn của AI trong việc chống lại tình trạng kháng thuốc, vẫn có những thách thức cần được giải quyết. Một trong những thách thức chính là nhu cầu về dữ liệu đa dạng và chất lượng cao. Các thuật toán AI dựa vào dữ liệu để tìm hiểu và đưa ra dự đoán.

Nếu dữ liệu bị sai lệch hoặc không đầy đủ thì kết quả có thể bị sai sót. Do đó, cần nỗ lực để đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong các ứng dụng AI đại diện cho các nhóm dân cư khác nhau và bao gồm thông tin từ các cơ sở chăm sóc sức khỏe khác nhau.

Một thách thức khác là những cân nhắc về mặt đạo đức và quy định xung quanh việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe. Khi AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào thực hành lâm sàng, các vấn đề như quyền riêng tư, trách nhiệm giải trình và tính minh bạch cần phải được giải quyết cẩn thận.

Cần thiết lập các hướng dẫn và quy định rõ ràng để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và vì lợi ích tốt nhất của bệnh nhân.

AI có tiềm năng cách mạng hóa cuộc chiến chống lại tình trạng kháng thuốc trong chăm sóc sức khỏe. Khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, thiết kế các loại thuốc mới, tối ưu hóa kế hoạch điều trị và hỗ trợ chẩn đoán khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc chống lại mối đe dọa sức khỏe toàn cầu này.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải giải quyết những thách thức liên quan đến việc triển khai AI để đảm bảo việc sử dụng nó một cách có trách nhiệm và hiệu quả trong chăm sóc sức khỏe. Với việc tiếp tục nghiên cứu và hợp tác, AI có thể mở đường cho các giải pháp sáng tạo trong cuộc chiến chống lại tình trạng kháng thuốc trên toàn cầu.

(theo Mdpi)