Soi kèo phạt góc Lillestrom vs Tromso, 22h ngày 2/7

Theo Chinhphu.vn, Văn phòng Chính phủ vừa có thông báo kết luận của Thủ tướng Chính phủ Nguyễn Xuân Phúc tại buổi làm việc với Đại học Quốc gia Hà Nội.

Với vai trò và trách nhiệm của mình, Đại học Quốc gia Hà Nội đã duy trì và khẳng định vị thế là một trong những trường hàng đầu trong hệ thống giáo dục đại học Việt Nam, từng bước khẳng định uy tín trong khu vực. Năm 2016, Đại học Quốc gia Hà Nội được xếp thứ 139 trong danh sách 150 trường đại học hàng đầu châu Á.

Đảng và Nhà nước ta xác định giáo dục - đào tạo cùng với khoa học - công nghệ phải đi trước một bước để tạo đột phá trong phát triển kinh tế - xã hội. Trong giáo dục - đào tạo, bậc đại học gần với đầu ra, gần với thị trường lao động và mục đích của giáo dục đại học là cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao cho xã hội.

TheoForbes, sạc điện thoại dường như đã được lập trình thành một thói quen hàng ngày của chúng ta. Nhưng thói quen này đôi khi rất khác ở một số người: có người sẽ cắm sạc điện thoại qua đêm khi họ đi ngủ nhưng cũng có người cắm sạc mỗi khi ngồi gần nguồn điện. Nhưng vấn đề là pin lithium-ion sẽ bị chai sau một thời gian sử dụng nên nhiều người dùng rất muốn biết làm thế nào để sạc pin một cách nhanh chóng nhất đồng thời kéo dài được tuổi thọ của pin? Về lý thuyết, một thỏi pin gần như cạn kiệt năng lượng sẽ sạc nhanh hơn, nó giống như tốc độ hút nước của một sa mạc không cằn vậy.

Mark Carlson, một kỹ sư tại Motorola cho biết: "nói chung, một viên pin có tỷ lệ năng lượng còn thấp sẽ sạc nhanh hơn viên pin đang còn năng lượng nhiều hơn. Nói cách khác, pin còn 10% sẽ sạc nhanh hơn khi pin còn 50%".

Carlson cũng cho biết, các viên pin có "giới hạn sạc" mà điều này sẽ giúp cho chu kỳ sử dụng của nó lâu hơn nếu người dùng tuân thủ "giới hạn" này mỗi khi sạc.

Tuy nhiên, ông cũng cho biết tỷ lệ charge rate (tỷ lệ xả), một khái niệm dùng để chỉ tốc độ nạp/xả điện pin thực tế của một sản phẩm, còn phụ thuộc vào sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm. Trên lý thuyết pin luôn sạc nhanh hơn khi nó trống rỗng như điều này không phải luôn luôn đúng. "Tỷ lệ pin thích hợp để bắt đầu sạc cho mỗi điện thoại phụ thuộc cả vào giới hạn sạc của pin hiện nay cùng với vi mạch điều khiển bên trong. Có nghĩa là muốn sạc nhanh không phải chỉ cần để gần hết pin và cắm sạc là được mà bạn cần tìm hiểu xem phần cứng bên trong cũng như phần mềm của thiết bị có hỗ trợ cho điều này hay không nữa", Carlson cho biết.

Điều này không thực sự làm thay đổi thói quen sạc pin của bạn nhưng nó có thể giải thích cho bạn vì sao khi pin điện thoại gần cạn bạn cảm thấy thiết bị sạc nhanh hơn khi nó vẫn còn % pin nhiều hơn.

Tờ tạp chí "Das Magazin" của Thụy sĩ  xuất bản bằng tiếng Đức một cuộc điều tra về cách thức mà các nhà khoa học về dữ liệu (data scientist) kết hợp các công ty phân tích dữ liệu lớn (data analytics) sử dụng công nghệ quảng cáo tùy biến theo cá nhân trên Facebook gây ảnh hưởng đến cuộc bầu cử tổng thống Hoa Kỳ. Nhiều nhà báo trên thế giới đã gọi bài báo điều tra này là “text of the year” (bài viết của năm) về tác dụng của bigdata vào đời sống trong đó chúng ta có thể thấy các công nghệ mới nhất về dữ liệu lớn (Big Data), khoa học hành vi, và các phần mềm gián điệp đang len lỏi vàođời sống hàng ngày của mỗi người chúng ta. Phần lớn bài biết dưới đây rút ra từ bài báo: “Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt” đăng ngày 3 tháng 12 năm 2016 trên Das Magazin.

Ngày 9 tháng 11 năm 2016, theo như Das Magazin thì một quả bom đã phát nổ: Donald Trump đã được bầu làm tổng thống Mỹ, bất chấp dự báo của các nhà xã hội học.

Cũng ngày hôm đó, một công ty nhỏ chưa ai nghe tên ở London đã gửi đi thông cáo báo chí: “chúng tôi lấy làm kinh ngạc vì phương pháp truyền thông dựa trên dữ liệu có tính cách mạng của mình đã góp phần đáng kế vào chiến thắng của Donald Trump”. Thông cáo được ký bởi một người tên là Alexander Nix, 41 tuổi, người Anh và lãnh đạo công ty Cambridge Analytica. Phương pháp cách mạng về truyền thông dựa trên dữ liệu (revolutionary approach to data-driven communications)  này sử dụng kết quả công trình nghiên cứu của một nhà khoa học 34 tuổi tên là Michal Kosinski, chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực psychometrics – ngành tâm lý học dựa trên phân tích dữ liệu.

Từ dữ liệu (data) đến  phân tích dữ liệu (data analytics) và dữ liệu lớn (Big Data) thành những từ thời thượng (buzzword) nhưng Big Data nguy hiểm đến mức nào?

Dữ liệu lớn là một thuật ngữ dựa trên một khái niệm rằng tất cả những gì ta làm, trên mạng hay offline, đều để lại dấu vết số. Mua hàng bằng thẻ tín dụng, tìm đường trên Google, dạo chơi với điện thoại trong túi, dùng thiết bị đeo (wearable device) để theo dõi sức khỏe, mức độ tập luyện đến việc nhấn like trên mạng xã hội: tất cả đều được lưu lại dưới dạng những dữ liệu và dữ liệu này rất lớn, khổng lồ theo thời gian. Một thời gian dài không ai hình dung có thể sử dụng các dữ liệu ấy làm gì. Cũng không ai biết Big Data sẽ là gì đối với nhân loại, hiểm họa lớn hay thành tựu vĩ đại? Nhưng từ 9/11 chúng ta đã biết câu trả lời. Đằng sau chiến dịch tranh cử của Trump trên mạng, và đằng sau chiến dịch ủng hộ Brexit là cùng một công ty chuyên nghiên cứu Big Data: Cambridge Analytica (CA) dưới sự lãnh đạo của  giám đốc AlexanderNix. Tuy nhiên, dữ liệu chỉ là dữ liệu nếu nó không được phân tích và được mô hình hóa. Có rất nhiều mô hình để phân tích dữ liệu nhưng công ty CA đã sử dụng phương pháp đo nhân cách (psychometrics), đôi khi gọi là đồ hình nhân cách (psychography) do Michal Kosinski,nhà khoa học hàng đầu về dữ liệu và là phó giám đốc Trung tâm đo nhân cách (Psychometrics Centre) thuộc trường Đại học Cambridge.

Trong tâm lý học hiện đại, để đo nhân cách thì phổ biến nhất là dùng phương pháp OCEAN (từ chữ cái đầu của 5 chiều đo). Vào những năm 1980, các nhà tâm lý học đã chứng minh là mỗi người có thể được đo bằng 5 chiều. Đó là Big Five: độ mở đối với trải nghiệm (Openness), sự ý thức (Conscientiousness), sự hướng ngoại (Extraversion), sự dễ chịu (Agreeableness) và sự nhạy cảm (Neuroticism).  Trên cơ sở những số đo ấy có thể hiểu chính xác bạn là ai, bạn có mong muốn và nỗi sợ hãi nào, và bạn sẽ hành xử như thế nào. Trở ngại chính là việc thu thập dữ liệu vì để hiểu được một người, cần phải điền bảng hỏi khổng lồ và cần thu thập dữ liệu rất lớn. Sự phát triển của khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn đã góp phần giải quyết thành công những trở ngại mà phương pháp OCEAN đặt ra.

Tại Trung tâm đo nhân cách, Kosinski và các cộng sự đã phát triển một ứng dụng trên facebook là MyPersonality trong đó người dùng trả lời các bảng các câu hỏi để biết nhân cách của mình và họ đã thu thập được dữ liệu của hàng triệu người dùng Facebook.

Kosinski và nhóm nghiên cứu các hành động của họ trên Facebook như like và re-post, và giới tính, độ tuổi và nơi ở. Qua đó nhóm thu được các mối tương quan (correlation). Từ kỹ thuật phân tích các dữ liệu trên mạng có thể cho ra những kết luận bất ngờ. Ví dụ, nếu một người đàn ông là fan của page mỹ phẩm MAC, thì khả năng lớn là đồng tính; Ngược lại, anh ta rất nam tính nếu là fan của ban nhạc hip hop Wu-Tang Clan ở New York. Fan của Lady Gaga khả năng lớn là người hướng ngoại, còn kẻ hay like các post mang tính triết lý thì hướng nội.

Công ty Cambridge Analytica đã phát triển một giải pháp toàn diện cho phép biết tính cách của mỗi công dân Mỹ, những người có quyền bỏ phiếu.

Công trình nghiên cứu của Kosinski không chỉ cho phép lập chân dung tâm lý của người dùng, mà còn cho phép tìm kiếm những người có chân dung cần thiết. Ví dụ như có thể tìm những ông bố lo lắng, những kẻ hướng nội giận dữ, hay những người ngả theo đảng Dân chủ nhưng còn lưỡng lự bỏ phiếu. Về bản chất, đó là hệ thống tìm kiếm con người với những đặc tính cần tìm hiểu.

Vào năm 2014, một công ty quan tâm đến phương pháp của Kosinski đề nghị thực hiện một dự án  sử dụng psychometrics để phân tích 10 triệu người dùng Mỹ trên Facebook nhưng phân tích người dùng làm gì và tên công ty thì không nói viện cớ bảo mật thông tin. Lúc đầu Kosinski đồng ý nhưng rồi anh lại trì hoãn. Cuối cùng, tên công ty được tiết lộ là SCL (Strategic Communications Laboratories). Và trên website của công ty giới thiệu:  “chúng tôi là công ty toàn cầu chuyên về quản lý các chiến dịch tranh cử”. Công ty SCL này là công ty mẹ của công ty Cambridge Analytica, công ty thực hiện chiến dịch online cho Brexit và Trump.

Tháng 11 năm 2015 lãnh tụ phái cấp tiến ủng hộ Brexit Nigel Farage tuyên bố là website của của ông ta bắt đầu làm việc với một công ty chuyên về Big Data, chính là CA. Năng lực cốt lõi của công ty này là tiếp thị chính trị (political marketing) kiểu mới, còn được gọi là microtargeting, trên nền tảng phương pháp OCEAN.

(Còn nữa)

• Đào Trung Thành

Kỳ II: Big Data nguy hiểm tới mức nào?

Đoạn clip hài hước cho thấy, người đàn ông không mảnh vải che thân đứng run rẩy giữa đường phố mùa đông rét buốt ở Irkutsk, Nga. Người đàn ông run cầm cập với vẻ bẽn lẽn xấu hổ trước mắt những người đi đường. "Bạn gái đã lấy tất cả quần áo của tôi và chân tôi đã mất cảm giác. Xin mọi người hãy giúp tôi", người đàn ông kêu cứu.

Một xe cảnh sát đã có mặt sau đó. Người cảnh sát mở cửa ô tô và nói với người đàn ông: "Lên xe đi, ông sẽ thấy ấm áp đấy".

Điều đó có nghĩa chỉ cần thao tác gạt, vuốt tay hoặc đi lại cũng có thể sạc pin cho điện thoại, máy tính bảng hoặc các thiết bị Bluetooth cần ít năng lượng.

Các nhà khoa học đã sử dụng một thiết bị dạng như tấm phim gập lại để tạo năng lượng. Thiết bị rẻ tiền này được gọi là máy phát nano tương thích sinh học (FENG), có thể đeo hoặc gắn trên cơ thể rất dễ dàng.

Với độ dày chỉ 1mm, FENG được chế tạo bằng vật liệu dẻo, phù hợp cho các thiết bị đeo. Hiện tại, các nhà khoa học mới chỉ trình diễn cách thức tự nạp năng lượng cho bàn phím và màn hình LCD bằng công nghệ độc đáo này.

FENG được kỳ vọng sẽ là công nghệ tạo năng lượng thay thế trong tương lai cho các thiết bị không dây, smartphone, và thiết bị màn hình cảm ứng.

Nguyễn Minh(theo I4U)