Chia sẻ với VietNamNet, bà Phạm Minh Thảo - Hiệu trưởng Trường Tiểu học Nguyễn Tri Phương - cho hay ý tưởng này của các thầy cô giáo trong trường nảy sinh từ việc từ tháng 10/2022, học sinh sẽ phải đi học nhờ tại nơi khác trong thời gian xây sửa trường. Do vậy, để nhận diện và đảm bảo an toàn cho học sinh, nhà trường quy định số ngày mặc đồng phục nhiều hơn so với mọi năm.

“Trong khi đó, qua khảo sát, số lượng đăng ký mua đồng phục đầu năm thấp. Qua tìm hiểu của các giáo viên, chúng tôi biết nhiều gia đình do ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19 nên kinh tế rất khó khăn, không có điều kiện mua nhiều đồng phục.

Như thông lệ đầu các năm học trước, những học sinh trong danh sách có hoàn cảnh khó khăn sẽ được nhà trường xin nhà may hỗ trợ đồng phục mới. Song năm nay, theo thống kê, số lượng các học sinh không mua được đủ đồng phục rất nhiều. Việc xin hỗ trợ từ nhà may không khả thi như mọi năm, vì vậy các thầy cô nảy sinh ý tưởng quyên góp đồng phục không dùng đến để trao tặng cho các em không thể mua mới”.

Bà Thảo cho hay trước đây, nhà trường cũng từng tổ chức hoạt động này nhưng thường không phát cho chính học sinh tại trường mà để làm từ thiện ở những vùng sâu, vùng xa. Tuy nhiên năm nay, trước tình hình thực tế cần thiết và phù hợp, nhà trường quyết định hỗ trợ ngay cho các học sinh của chính trường mình.

Ý tưởng này sau đó đã được toàn thể giáo viên, phụ huynh và học sinh nhà trường hưởng ứng sôi nổi.

Sau khi nhà trường phát động mở "Siêu thị đồng phục 0 đồng", nhiều phụ huynh và học sinh, trong đó có cả những học sinh đã ra trường, nhanh chóng ủng hộ.

Sau khi tiếp nhận đồng phục gửi tặng, các giáo viên phân loại, là phẳng trước khi treo ra "Siêu thị đồng phục 0 đồng". Phần lớn các bộ đồng phục đã được phụ huynh và học sinh giặt sạch, gấp gọn gàng theo từng bộ trước khi tặng.

Bước đầu, toàn trường đã thu được hơn 1.300 chiếc áo, quần đồng phục còn sử dụng tốt, làm sạch và được chính các bạn trong Ban chấp hành Liên đội treo lên, giới thiệu cách thức nhận đồng phục 0 đồng tới học sinh toàn trường.

Chị Lê Hiền (phường Quán Thánh, quận Ba Đình) chia sẻ rất vui khi nhà trường và các con có một mô hình hoạt động ý nghĩa. Sau khi biết thông tin, chị đã cùng con tìm lại những bộ đồng phục đã bị chật song còn mới để gửi tới trường.

“Mình rất vui khi ở trường con không chỉ có học mà còn được tham gia những hoạt động như thế này. Thông qua những việc tưởng chừng rất nhỏ này nhưng tôi tin các con sẽ được bồi đắp một trái tim biết yêu thương và những suy nghĩ, lối sống nhân văn” - chị Hiền nói.

Đến thời điểm hiện tại, các bộ đồng phục cũng đã được học sinh có nhu cầu nhận gần hết.

“Siêu thị đồng phục 0 đồng” được đặt trước thư viện nhà trường, mở cửa mỗi ngày 30 phút, từ 16h30 đến 17h, và lúc tan học phụ huynh có thể vào lựa đồ cùng con em mình.

Trao đổi với VietNamNet, ông Lê Đức Thuận, Trưởng phòng GD-ĐT quận Ba Đình cho hay, Phòng rất ủng hộ, hoan nghênh mô hình xuất phát từ sáng kiến của nhà trường.

“Đây là hoạt động ý nghĩa, giúp hỗ trợ học sinh khó khăn có thêm điều kiện để học tập. Đồng thời qua đó giáo dục học sinh về sự sẻ chia, tinh thần tương thân tương ái, giúp đỡ nhau trong mọi mặt.

Phòng GD-ĐT quận Ba Đình cũng tuyên truyền, động viên, khuyến khích các trường trên địa bàn tham khảo, nhân rộng mô hình.

Đặc biệt không chỉ với đồng phục, các nhà trường cũng có thể triển khai thêm về thiết bị, đồ dùng học tập, sách giáo khoa, sách tham khảo... để thêm nhiều học sinh được giúp đỡ, nhiều nghĩa cử đẹp được lan toả, góp phần xây dựng trường học hạnh phúc trên toàn quận” - ông Thuận chia sẻ.

Trường học 'mở đường' để đánh thức lòng biết ơn trong mỗi học sinh

Mức phạt lỗi chạy quá tốc độ với ô tô:

Phạt tiền từ 800 nghìn đồng đến 1 triệu đồng đối với người điều khiển xe chạy quá tốc độ quy định từ 5 km/h đến dưới 10 km/h (Điểm a Khoản 3 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP).

Phạt tiền từ 4 triệu đồng đến 6 triệu đồng đối với người điều khiển xe chạy quá tốc độ quy định từ 10 km/h đến 20 km/h (Điểm i Khoản 5 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP được sửa đổi tại điểm đ Khoản 34 Điều 2 Nghị định 123/2021/NĐ-CP).

Ngoài ra, người điều khiển xe thực hiện hành vi vi phạm còn bị tước quyền sử dụng Giấy phép lái xe từ 1 đến 3 tháng (Điểm b Khoản 11 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP);

Phạt tiền từ 6 triệu đồng đến 8 triệu đồng đối với người điều khiển xe chạy quá tốc độ quy định trên 20 km/h đến 35 km/h (Điểm a Khoản 6 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP).

 Ngoài ra, người điều khiển xe thực hiện hành vi vi phạm còn bị tước quyền sử dụng Giấy phép lái xe từ 2 đến 4 tháng (Điểm c Khoản 11 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP).

Phạt tiền từ 10 triệu đồng đến 12 triệu đồng đối với người điều khiển xe chạy quá tốc độ quy định trên 35 km/h (Điểm c Khoản 7 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP).

Ngoài ra, người điều khiển xe thực hiện hành vi vi phạm còn bị tước quyền sử dụng Giấy phép lái xe từ 2 đến 4 tháng (Điểm c Khoản 11 Điều 5 Nghị định 100/2019/NĐ-CP).

Mức phạt lỗi chạy quá tốc độ đối với xe máy: 

Chạy xe quá tốc độ quy định từ 5 - 10km/h phạt tiền từ 200 đến 300 nghìn đồng. Nếu quá tốc độ quy định từ 10 - 20km/h: Phạt tiền từ 600 nghìn đồng đến 1 triệu đồng.

Nếu quá tốc độ quy định trên 20km/h phạt tiền từ 3 triệu đến 5 triệu đồng. Nếu chạy xe quá tốc độ gây tai nạn giao thông: Phạt tiền từ 4 đến 5 triệu đồng.

Điều khiển xe chạy dưới tốc độ tối thiểu trên những đoạn đường bộ có quy định tốc độ tối thiểu cho phép: Phạt tiền từ 200 nghìn đồng đến 400 nghìn đồng.

Khi đến nộp phạt, người dân cần chuẩn bị các giấy tờ sau:

- Đối với xe ô tô: Đăng ký xe, giấy chứng nhận kiểm định an toàn kỹ thuật và bảo vệ môi trường, giấy phép lái xe của người vi phạm, căn cước công dân của người vi phạm (với mỗi loại giấy tờ photo 1 bản).

- Đối với xe máy: Đăng ký xe, giấy phép lái xe của người vi phạm, căn cước công dân của người vi phạm (với mỗi loại giấy tờ photo 1 bản).

Mã độc này chỉ hoạt động trên hệ điều hành Windows. Khi được cài đặt vào máy tính, mã độc này sẽ kết nối đến máy chủ điều khiển để tải các đoạn mã độc khác và nhận lệnh điều khiển của tin tặc, đồng thời, mở tập tin văn bản để đánh lừa người dùng. 

Lúc này, tin tặc có thể thực hiện nhiều lệnh thực thi khác nhau như đánh cắp dữ liệu, thông tin máy tính, sử dụng để tiếp tục phát tán sang máy tính khác...

Theo nhận định của Bộ Công an, trong bối cảnh bùng phát của dịch bệnh Covid-19, một số nhóm tin tặc đã lợi dụng tình hình này để phát động, tiến hành chiến dịch tấn công mạng có chủ đích vào các cơ quan, tổ chức trên thế giới, trong đó có Việt Nam.

Do vậy, để phòng, chống không bị tin tặc tấn công, người sử dụng Internet cần nâng cao cảnh giác, không truy cập vào những đường link lạ, không tải và mở về các tập tin không rõ nguồn gốc. 

Bên cạnh đó, người dùng cần cài đặt các phần mềm diệt virus có bản quyền và thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu, bản vá bảo mật cho hệ điều hành và các phần mềm ứng dụng. Trong trường hợp đã mở tệp tin đính kèm, cần ngắt kết nối Internet và liên hệ với bộ phận quản trị để khắc phục, xử lý.

Trọng Đạt

Các show thời trang của 16 NTK, thương hiệu sẽ trình diễn trên sân khấu Cung thể thao Quần Ngựa - Hà Nội, từ ngày 8 - 11/11, viết tiếp câu chuyện thời trang bền vững thông qua chủ đề Shaping The Future(tạm dịch: Kiến tạo tương lai), nhằm tôn vinh nguồn nguyên liệu tự nhiên và thân thiện với môi trường.

Tuần lễ Thời trang Quốc tế Việt Nam Thu Đông 2023 có sự tham gia lần đầu tiên của các NTK trẻ đầy tiềm năng như: Phan Đăng Hoàng, Nguyễn Thành Danh, Phạm Trần Thu Hằng... Bên cạnh đó là những cái tên quen thuộc với giới mộ điệu như: NTK Ivan Trần, NTK Thảo Nguyễn, NTK Hoàng Quyên, NTK Priyo Oktaviano (Indonesia), NTK Cao Minh Tiến, NTK Xuan Thu Nguyen... 

Bà Trang Lê cho biết, bộ sưu tập Tơ sóngcủa nhà thiết kế Vũ Việt Hà sẽ mở màn Tuần lễ Thời trang Quốc tế Việt Nam Thu Đông 2023. Đây chính là cuộc dạo chơi cùng chất liệu lụa tơ tằm, lan tỏa phong cách sống vừa thời thượng vừa bền vững đến cộng đồng.

Với sứ mệnh đưa thời trang nước nhà vươn tầm thế giới và là cầu nối đưa xu hướng thời trang quốc tế về Việt Nam, Tuần lễ Thời trang Quốc tế Việt Nam được giới chuyên gia đánh giá là tuần lễ thời trang quốc tế đứng đầu khu vực Đông Nam Á và đứng thứ 4 khu vực châu Á sau 15 mùa tổ chức.

Đặc biệt, trong những năm gần đây, hòa theo xu hướng của thời trang thế giới, Vietnam International Fashion Week đang nỗ lực truyền tải thông điệp về phát triển thời trang bền vững tới các NTK, người tiêu dùng và khán giả.

Trong năm qua, Bloomberg LP đã phát triển mô hình AI của riêng mình cho dữ liệu tài chính, các giáo sư trường kinh doanh đã nghiên cứu xem liệu ChatGPT có thể phân tích các tiêu đề tài chính hay không.

Trong khi đó, JPMorgan cũng phát triển một công cụ đầu tư tự động được hỗ trợ bởi AI. Một dự báo gần đây của McKinsey cho biết AI tạo sinh có thể thúc đẩy ngành ngân hàng thêm hàng nghìn tỷ đô la mỗi năm.

Song, chặng đường này còn ở khá xa. Khi Microsoft lần đầu tiên ra mắt Bing Chat tích hợp GPT của OpenAI, họ đã sử dụng chatbot này để tóm tắt nhanh thông cáo báo chí về thu nhập. Những người quan sát nhanh chóng nhận ra những con số mà AI trả lời bị sai lệch, hay thậm chí bịa đặt.

Cùng dữ liệu, đáp án khác nhau

Một phần của thách thức khi kết hợp LLM vào các sản phẩm thực tế là thuật toán không mang tính xác định, nghĩa là chúng không được đảm bảo sẽ trả ra cùng một kết quả dù có đầu vào giống nhau. Đồng nghĩa các công ty cần thực hiện kiểm tra nghiêm ngặt hơn để đảm bảo rằng AI đang hoạt động chính xác, không lạc đề và cung cấp kết quả đáng tin cậy.

Patronus AI xây dựng bộ gồm hơn 10.000 câu hỏi và câu trả lời được rút ra từ hồ sơ của SEC từ các công ty giao dịch đại chúng lớn, được gọi là FinanceBench. Tập dữ liệu bao gồm các câu trả lời chính xác cũng như vị trí chính xác trong bất kỳ tệp cụ thể nào để tìm thấy chúng.

Không phải tất cả các câu trả lời đều có thể được lấy trực tiếp từ văn bản và một số câu hỏi yêu cầu tính toán hoặc lý luận nhẹ nhàng.

Tham gia bài kiểm tra tập con 150 câu hỏi có bốn mô hình LLM: GPT-4 và GPT-4-Turbo của OpenAI, Claude 2 của Anthropic và Llama 2 của Meta.

Kết quả, GPT-4-Turbo khi được cấp quyền vào hồ sơ cơ bản của SEC, chỉ đạt tỷ lệ chính xác là 85% (so với 88% trả lời sai khi không được truy cập dữ liệu), dù đã được con người trỏ chuột đến chính xác đoạn văn bản để AI tìm câu trả lời.

Llama 2, một mô hình AI nguồn mở do Meta phát triển, có số “ảo giác” cao nhất, trả lời sai tới 70% trường hợp và chỉ trả lời đúng 19% khi được cấp quyền truy cập vào một phần của các tài liệu cơ bản.

Claude 2 của Anthropic hoạt động tốt khi được đưa ra "bối cảnh dài", trong đó gần như toàn bộ hồ sơ SEC có liên quan được đưa vào cùng với câu hỏi. Nó có thể trả lời 75% số câu hỏi được đặt ra, trả lời sai 21% và từ chối trả lời 3%. GPT-4-Turbo cũng hoạt động tốt với ngữ cảnh dài, trả lời đúng 79% câu hỏi và trả lời sai 17% trong số đó.

(Theo CNBC)

Cuộc chạy đua đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI của các Big Tech