Thông tin

Theo Google, ý nghĩa cơ bản nhất của "Google" là cung cấp một dịch vụ tìm kiếm, trong đó người dùng nhập từ khóa và sau đó hệ thống sẽ sàng lọc qua các liên kết, hình ảnh và đoạn thông tin để hiển thị các kết quả liên quan đến từ khóa đó.
Trong một thế giới chuyển động không ngừng với sự bùng nổ của công nghệ số, cách thức tiếp cận tri thức của giới trẻ đã thay đổi mạnh mẽ. Những câu hỏi đặt ra là: Liệu văn hóa đọc trong giới trẻ đang hồi sinh mạnh mẽ, hay dần lụi tàn trước những cám dỗ của mạng xã hội và công nghệ giải trí? Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về thực trạng và xu hướng của văn hóa đọc hiện nay.
Pharma.AI là tên gọi cho nền tảng Trí tuệ Nhân tạo (AI) độc quyền, end-to-end (từ đầu đến cuối) của Insilico Medicine. Đây không phải là một sản phẩm riêng lẻ mà là một hệ sinh thái các công cụ và mô-đun AI tích hợp, được thiết kế để tự động hóa và tăng tốc toàn bộ quy trình phát hiện và phát triển thuốc, từ giai đoạn nghiên cứu cơ bản đến khi ứng viên thuốc bước vào thử nghiệm lâm sàng.
PandaOmics là một trong ba trụ cột chính của nền tảng Pharma.AI của Insilico Medicine. PandaOmics đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong giai đoạn đầu của quá trình phát hiện thuốc: khám phá mục tiêu bệnh (target discovery) và tìm kiếm dấu ấn sinh học (biomarker discovery).
Chemistry42™ đã được phát triển trong việc ứng dụng AI để thiết kế và tối ưu hóa phân tử thuốc. Chemistry42™ là một phần không thể thiếu của nền tảng Pharma.AI, trực tiếp chịu trách nhiệm cho việc "sáng tạo" ra các hợp chất tiềm năng.
InClinico là mô-đun AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa giai đoạn phát triển thuốc bằng cách dự đoán kết quả thử nghiệm lâm sàng. InClinico là một phần của nền tảng Pharma.AI của Insilico Medicine.
Trong ngành dược phẩm, khái niệm "Ứng cử viên Thuốc" (Drug Candidate) và "Danh mục sản phẩm đang phát triển" (Pipeline) là những thuật ngữ cốt lõi để chỉ các hợp chất tiềm năng đang trong quá trình nghiên cứu và phát triển để trở thành thuốc chữa bệnh.
Với hàng loạt nâng cấp lớn về tính năng, Google đang biến Gemini từ một chatbot AI thành một hệ điều hành AI với nhiều công cụ hữu ích khác nhau.
Nếu nhà cung cấp AI thiếu các biện pháp kiểm soát bảo mật cơ bản sẽ gây ra rủi ro.
(Chinhphu.vn) - Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính yêu cầu các bộ ngành, địa phương tập trung rà soát, cắt giảm, đơn giản hóa thủ tục hành chính (TTHC), bảo đảm 100% TTHC liên quan đến doanh nghiệp được thực hiện trực tuyến, thông suốt, liền mạch, hiệu quả, minh bạch, giảm tối đa giấy tờ; tổ chức triển khai thực hiện TTHC không phụ thuộc vào địa giới hành chính trong phạm vi cấp tỉnh, hoàn thành trong năm 2025.
Siêu thị số  
 
Thuật toán học tăng cường cải tiến dựa trên xu hướng dữ liệu ứng dụng trong ra quyết định giao dịch thị trường tiền điện tử
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền điện tử đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các phương pháp ra quyết định giao dịch có khả năng thích ứng với tính biến động cao và phi tuyến của dữ liệu giá. Trong bối cảnh đó, học tăng cường được xem là một hướng tiếp cận tiềm năng nhờ khả năng học trực tiếp thông qua tương tác với môi trường mà không cần dữ liệu gán nhãn. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng học tăng cường thuần túy thường gặp hạn chế trong việc kiểm soát rủi ro và tối ưu lợi nhuận khi áp dụng vào thị trường tài chính thực tế.


 
Công nghệ 4.0  
 
Châm cứu, sắc thuốc bằng AI
Y học cổ truyền Trung Quốc, một lĩnh vực vốn được coi là khó chuẩn hóa và khó số hóa, đang thay đổi căn bản nhờ ứng dụng AI, từ chẩn đoán đến bào chế thuốc.


 
Điện tử  
 
NVIDIA bỏ xa đối thủ 9 lần trong bài kiểm tra AI Jensen Huang gọi là "khắt khe nhất", và lý do không phải chip Blackwell mới
Trong kỳ MLPerf Inference v6.0, NVIDIA là nhà sản xuất duy nhất nộp kết quả DeepSeek-R1 — đồng thời ghi nhận mức tăng 2,7 lần thông lượng token chỉ nhờ cập nhật phần mềm, không thay đổi phần cứng.


 
Tin học  
 
Thuật toán học tăng cường cải tiến dựa trên xu hướng dữ liệu ứng dụng trong ra quyết định giao dịch thị trường tiền điện tử
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền điện tử đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các phương pháp ra quyết định giao dịch có khả năng thích ứng với tính biến động cao và phi tuyến của dữ liệu giá. Trong bối cảnh đó, học tăng cường được xem là một hướng tiếp cận tiềm năng nhờ khả năng học trực tiếp thông qua tương tác với môi trường mà không cần dữ liệu gán nhãn. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng học tăng cường thuần túy thường gặp hạn chế trong việc kiểm soát rủi ro và tối ưu lợi nhuận khi áp dụng vào thị trường tài chính thực tế.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này