Ông Lê Khắc Nam, Phó Chủ tịch UBND TP Hải Phòng, ghi nhận những thành tích học sinh, thầy cô, tập thể Trường THPT Chuyên Trần Phú đạt được trong cuộc thi.

Ông nam cho biết: "Hải Phòng có 3 học sinh đoạt giải trong Kỳ thi Olympic Toán và Vật Lý. Đó là niềm vui, tự hào của thành phố".

Vị Phó Chủ tịch này mong muốn thành phố sẽ tiếp tục có những học sinh giỏi Olympic ở thứ hạng cao, trong các kỳ thi tiếp theo.

Hải Phòng thưởng 500 triệu cho nam sinh giành Huy chương Vàng Toán quốc tế

Phát biểu tại buổi lễ, Thứ trưởng Bộ GD-ĐT Ngô Thị Minh nhấn mạnh, giáo dục thể chất và hoạt động thể thao trường học có ý nghĩa, vai trò vô cùng quan trọng đối với việc xây dựng và phát triển nhân tố con người. 

Thứ trưởng Minh bày tỏ mong muốn S-RACE sẽ tạo nên thói quen tập luyện thể dục thể thao và lối sống lành mạnh cho học sinh, sinh viên. Ngoài ra, những hoạt động của giải chạy còn mang ý nghĩa gắn kết nhà trường, gia đình và cả xã hội để tạo dựng nên môi trường học tập lành mạnh, thân thiện, an toàn cho các em.

Thứ trưởng Bộ GD-ĐT kỳ vọng S-RACE 2023 sẽ tiếp tục lan toả và có sự vào cuộc của đông đảo các địa phương, ban ngành và toàn xã hội để không chỉ các học sinh, sinh viên mà cả các thầy cô, phụ huynh để góp phần xây dựng trường học an toàn, thân thiện, lành mạnh, hạnh phúc.

VĐV vừa chạy vừa khóc trong mưa bất ngờ vào đề thi tuyển sinh lớp 10

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một chặng đường dài kể từ khi hình thành, với các kỹ thuật học máy và học sâu thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ ấn tượng, vẫn còn nhiều thách thức phải vượt qua trước khi AI thực sự có thể phát huy hết tiềm năng của mình. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết những thách thức này là sử dụng mạng Bayesian - một mô hình đồ họa xác suất mạnh mẽ có khả năng mở khóa các cấp độ hiểu biết và lý luận mới trong các hệ thống AI.

Mạng lưới Bayes được đặt theo tên của nhà toán học thế kỷ 18 Thomas Bayes, là một đồ thị chu kỳ được đánh dấu, đại diện cho một JPD qua một tập hợp các ngẫu nhiên các biến V. Nói một cách đơn giản hơn, chúng cung cấp một mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến bằng cách nắm bắt cấu trúc xác suất cơ bản của dữ liệu. Điều này cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất biến, học tập từ nguồn dữ liệu hạn chế và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu sẵn có.

Một trong những ưu điểm chính của mạng Bayes là khả năng xử lý thông tin bất biến và khuyết thiếu. Trong nhiều tình huống thực tế, các hệ thống AI phải đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu khuyết thiếu hoặc nhiễu. Các kỹ thuật máy học truyền thống, chẳng hạn như mạng thần kinh, thường gặp khó khăn trong các tình huống này vì chúng yêu cầu lượng lớn dữ liệu đào tạo để đạt được mức độ chính xác cao. Mặt khác, mạng lưới Bayesian có thể đưa ra dự đoán chính xác ngay cả khi phải đối mặt với hạn chế dữ liệu, vì chúng có thể kết hợp kiến thức trước đó và cập nhật thông tin khi có bằng chứng mới.

Một lợi ích khác của mạng lưới Bayesian là cung cấp được hệ thống AI có khả năng diễn giải và giải thích được. Khi các hệ thống AI dần được tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày, điều quan trọng là chúng ta phải hiểu lý do đằng sau các quyết định đó. Cấu trúc đồ họa của mạng Bayesian cho phép ta có một hình dung rõ ràng về mối quan hệ giữa các biến, giúp con người dễ dàng hiểu được quá trình ra quyết định. Đây là điều cần thiết để xây dựng niềm tin vào các hệ thống AI trong hiện tại và tương lai và đảm bảo rằng chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm và có đạo đức.

Hơn nữa, các mạng Bayes có thể được sử dụng để mô hình hóa quan hệ nhân quả, đây là một khía cạnh quan trọng trong lý luận và ra quyết định của con người. Mặc dù các kỹ thuật máy học truyền thống có thể xác định mối tương quan giữa các biến, nhưng chúng thường gặp khó khăn trong việc xác định mối quan hệ nhân quả làm nền tảng cho các mối tương quan này. Bằng cách mô hình hóa rõ ràng các mối quan hệ nhân quả, mạng Bayesian có thể giúp các hệ thống AI hiểu rõ hơn về cơ chế cơ bản của các hệ thống phức tạp và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Trong những năm gần đây, sự quan tâm trở lại đối với các mạng Bayesian trong cộng đồng nghiên cứu AI đã tăng lên. Điều này một phần là do sự phát triển của các thuật toán và kỹ thuật tính toán mới giúp làm việc với mạng Bayes có quy mô lớn dễ dàng hơn. Ngoài ra, lượng dữ liệu sẵn có ngày càng tăng lên, theo đó là các ứng dụng AI ngày càng trở nên phức tạp đã làm nổi bật nhu cầu về khả năng suy luận và ra quyết định phức tạp hơn.

Mạng Bayes đã đem lại nhiều hứa hẹn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Bằng cách mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các triệu chứng của bệnh nhân, tiền sử bệnh và các phương pháp điều trị, mạng lưới Bayesian có thể giúp các bác sĩ đưa ra các khuyến nghị điều trị và chẩn đoán chính xác hơn. Điều này cải thiện đáng kể kết quả phục hồi của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

Một ứng dụng hứa hẹn khác của mạng Bayesian nằm trong lĩnh vực xe tự lái. Bằng cách mô hình hóa các tương tác phức tạp giữa phương tiện, người đi bộ và môi trường xung quanh, mạng Bayesian có thể giúp cải thiện độ an toàn và độ tin cậy của ô tô tự lái. 

(Theo Dtgreviews)

Lịch thi đấu bóng đá hôm nay

Trực tiếp bóng đá Hà Lan vs Pháp: Mbappe dự bị