Đường trên: MaRin vs Ziv

Đây chắc chắn là một trong những điểm nóng nhất trên bản đồ ở cặp đấu Bo5 sắp tới giữa SKT vs AHQ bởi MaRin và Ziv chính là hai tuyển thủ chủ lực. Cả hai đều công thủ toàn diện khi vừa có thể chơi co cụm phòng ngự hỗ trợ đồng đội và vẫn sẵn sàng lao lên tấn công lấn át đối phương tìm lợi thế.

Hiện tại, chắc chắn MaRin vẫn được đánh giá cao hơn hẳn Ziv ở bên phía đối diện ở mọi phương diện. Nhưng chắc chắn đội tuyển Hàn Quốc chẳng thể đánh giá thấp khả năng của Ziv khi mọi chiến thắng của AHQ đều được tạo đà bởi những pha mở giao tranh cực tốt của người đi đường trên này.

Phong độ của MaRin và Ziv sẽ là điểm mấu chốt để quyết định xem SKT hay AHQ sẽ giành chiến thắng khi mà metagame ở CKTG 2015 đang do các tướng đường trên nắm giữ hoàn toàn.

Đi rừng: Bengi vs Mountain

Cùng gặp đôi chút chuệch choạc trong những bước chạy đà đầu tiên, nhưng khi đã vào guồng cả Bengi lẫn Mountain đều là những ngòi nổ không thể thiếu trong những chiến thắng của SKT và AHQ.

Sự khác biệt rõ rệt nhất ở lối chơi của hai người đi rừng này khi Bengi tập trung sự chú ý của mình vào đường giữa còn Mountain lại hướng đến hai đường còn lại để tìm kiếm cơ hội…Một điểm đáng chú ý nữa là Mountain có số lần nằm xuống gấp đôi so với đối thủ người Hàn bên kia (20 so với 10) bởi nhiều pha gank bất thành.

Đường giữa: Easyhoon vs Westdoor

Pháp sư vs sát thủ chính là những từ ngữ chắt lọc nhất để miêu tả cuộc đối đầu không khoan nhượng ở đường giữa này. Theo nhiều nguồn thông tin, SKT sẽ đưa Easyhoon vào đội hình chính thức để “giấu bài” Faker cho những trận đấu có tính chất đặc biệt quan trọng. Đây là một sự tự tin tuyệt đối của đội tuyển Hàn Quốc bởi dù thế nào, Faker vẫn là linh hồn trong lối chơi của SKT.

Nhưng đây lại chính là cơ hội để Westdoor tái diễn lại màn trình diễn tuyệt vời ở MSI 2015 khi anh là người đả bại SKT trong trận đấu mà Easyhoon được đi đường giữa. Mặc dù vai trò “gánh” đội của Westdoor đã được giảm tải khá nhiều ở CKTG 2015, nhưng kỹ năng cũng như tầm quan trọng của người đi đường giữa kỳ cựu của AHQ chưa bao giờ bị coi thường ở bất cứ thời điểm nào.

Ở màn tái đấu này, liệu Easyhoon đã tìm ra cách khắc chế đối phương hay Westdoor lại tiếp tục tìm được lợi thế rồi lăn cầu tuyết giúp AHQ tạo nên bất ngờ?

Xạ thủ: Bang vs AN

Không phải imp, Doublelift hay Rekkles…mà chính Bang mới xứng đáng được coi là tuyển thủ, xạ thủ xuất sắc nhất CKTG 2015 sau vòng bảng. Chỉ số KDA khủng khiếp: 71.0 và chỉ nằm xuống duy nhất 1 lần…chưa bao giờ Bang lại vụt sáng và thi đấu tốt đến vậy kể từ khi được thi đấu chính thức ở SKT từ đầu Mùa 2015.

Ở bên phía AHQ, tuy có chỉ cố KDA kém Bang tới…11 lần nhưng chưa thể lấy đó mà dự đoán AN sẽ thua thế hoàn toàn trước xạ thủ của SKT. Với tướng “tủ” Jinx trong tay, AN đánh ngày càng lên tay và vượt qua được giai đoạn khởi đầu khó khăn để rồi góp sức không nhỏ đưa AHQ lần đầu tiên bước vào vòng Knockout ở một kì CKTG.

Hỗ trợ: Wolf vs Albis

Không có một Wolf ổn định thì chẳng bao giờ Bang lại có thể bay cao được đến vậy. Khả năng kiểm soát đường và tầm nhìn cực tốt, biết cách làm thế nào để “bảo kê” xạ thủ tốt nhất trong mọi hoàn cảnh…Wolf đang ngày càng chứng tỏ khả năng của mình để xứng đáng là người hỗ trợ trong mơ của Bang chứ không phải là Piccaboo.

Chắc chắn, đường dưới của AHQ sẽ phải mướt mồ hôi ở trận đấu này bởi đơn giản, người hỗ trợ - Albis của họ vẫn chưa thể hiện được quá nhiều điều. Chỉ số KDA vỏn vẹn 2.8, 58.7% điểm hạ gục của AHQ có sự hỗ trợ của Albis…là những con số quá nhỏ bé khi đặt cạnh “gã béo” Wolf.

June_6th

Con người bí ẩn

Là một người đặc biệt kín tiếng, Cook cẩn thận bảo vệ từng chi tiết nhỏ trong đời tư của mình. Đó là lý do vì sao ông gây xôn xao khi tiết lộ bản thân là người đồng tính trong tuyên bố ngắn ngủi. Ông gần như không bao giờ phát biểu trước truyền thông. Những thông tin ít ỏi ông chia sẻ đều đến từ các bài phát biểu công khai, hội thảo công nghệ, trò chuyện với sinh viên. Những gì chúng ta biết chỉ bao gồm: Cook được nuôi dạy tại Robertsdale, thị trấn sùng đạo, yêu thích bóng đá. Ông chơi kèn trombone trong ban nhạc, làm việc tại ban niên giám của trường trung học. Bố của ông, Donald, là quản đốc tại một xưởng đóng tầu. Mẹ của ông, Geraldine, làm việc tại một hiệu thuốc khi không phải trông 3 con. Tim là con giữa.

Năm 1978, Cook di chuyển 220 dặm về phía Bắc tới trường đại học Auburn, nơi ông được khám phá 4 năm sau đó bởi một nhà tuyển dụng IBM. Dick Daugherty, người quản lý trung tâm nghiên cứu của IBM tại Bắc Carolina, nhận xét ngay từ khi ra trường, bước vào giới kinh doanh, Cook đã được nhìn nhận như người có năng suất cao. Ông tình nguyện làm xuyên kỳ nghỉ để giúp bộ phận đáp ứng được mục tiêu sản xuất. Bất chấp tuổi còn trẻ, Cook đủ khả năng xử lý các nhiệm vụ khó khăn.

Trong 12 năm tại công ty, Cook tiến từng bước trở thành Giám đốc hậu cần khu vực Bắc Mỹ. Vào các buổi chiều, ông học MBA tại Duke. Ông được mọi người yêu mến nhưng phần nào đó cô đơn. “Ông ấy không ngần ngại thảo luận về một vấn đề, và không ngại để cho người nào đó thuộc cấp cao hơn biết họ sai lầm. Tuy nhiên, ông chắc chắn không phải là kẻ áp đảo người khác”.

Đầu tháng 6/2016, người dùng diễn đàn và mạng xã hội ở Việt Nam tràn ngập bình luận và dõi theo từng bước diễn biến của vụ du khách người Anh mất tích ở Sapa. Khi nỗi tiếc thương du khách và trách móc công tác cứu hộ chậm chạp còn chưa nguôi thì ngày 14/06/2016 lại xảy ra sự cố mất liên lạc với máy bay Su-30MK2 tại vùng biển Nghệ An. Ngay sau khi tìm được một phi công thì lại bị mất liên lạc với toàn bộ phi hành đoàn 9 người của máy bay tìm kiếm CASA 212, một trong những máy bay tuần thám biển hiện đại nhất của Việt Nam.

Những sự cố xảy ra liên tục thêm một lần cảnh báo về nhu cầu hiện đại hóa công tác tìm kiếm cứu hộ hiện nay ở Việt Nam. Việc áp dụng công nghệ định vị, cảm biến tự động trên phạm vi rộng trong lĩnh vực này là nhu cầu bức thiết không thể chậm trễ nhằm hạn chế tổn thất về con người trong công tác cứu hộ, với cả người được tìm kiếm và người tham gia tìm kiếm. Nên chăng đã tới lúc các cơ quan chức năng cần cân nhắc ứng dụng các phương tiện bay không người lái (UAV) có khả năng tìm kiếm bao quát rộng, định vị tốt nhằm rút ngắn thời gian tìm kiếm và giảm thiểu sự tham gia của con người vào công tác cứu hộ?

Trên thế giới, việc ứng dụng các phương tiện không người lái thông minh tích hợp kèm máy tính và hệ thống đa cảm biến đã được sử dụng theo rất nhiều cách để phục vụ con người tốt hơn. Từ những năm 2005, sau thảm họa bão Katrina tại Mỹ, các UAV đã được sử dụng để tìm kiếm những nạn nhân mắc kẹt trong vùng bão. Tương tự, Philippine cũng dùng UAV cho công tác cứu hộ và tìm kiếm sau cơn bão Hải Yến (Haiyan). Hiện nay Hiệp hội tìm kiếm cứu nạn quốc gia (NASAR) của Mỹ cũng đang ứng dụng UAV vào các hoạt động của mình và quyết liệt vận động thông qua quy chuẩn quốc gia về ứng dụng UAV trong công tác tìm kiếm cứu nạn.

Về cơ bản một thiết bị UAV áp dụng cho tìm kiếm cần có các thành phần sau: hệ thống định vị vệ tinh, hệ thống camera có độ phân giải siêu cao, bộ phận truyền tín hiệu mặt đất, hệ thống cảm biến nhiệt hồng ngoại, bộ phận xử lý video và hình ảnh trực tuyến cùng các hệ thống cảm biến môi trường khác. Tuy có phạm vi hoạt động rộng, một UAV đơn lẻ thường không đủ để đem lại hiệu quả tìm kiếm. Chính vì vậy về mặt lý tưởng cần một mạng lưới các UAV hoạt động đồng thời và giao tiếp với nhau qua một giao thức trao đổi nội bộ. Hệ thống xử lý mặt đất sẽ bắt tín hiệu từ mạng UAV, phân tích và chuyển tiếp kết quả và chỉ dẫn cho các đội tìm kiếm như hình mô tả dưới đây.

Các vấn đề cần chú ý trong xử lý dữ liệu tìm kiếm từ UAV trong lĩnh vực này bao gồm: Chất lượng phân tích dữ liệu cảm biến: Trong công tác cứu hộ, việc đánh giá đúng chất lượng và độ tin cậy của thông tin gửi cho đội tìm kiếm là đặc biệt quan trọng. Một UAV được phân công giám sát một vùng nào đó thì xác suất kết quả âm tính giả (false negative – tức báo không thấy nạn nhân trong khi nạn nhân có ở đó) cần đảm bảo thấp nhất có thể. Trong khi đó xác suất dương tính giả (false positive – tức xác suất báo đã tìm thấy nạn nhân bị sai) phải không quá cao để hạn chế việc gửi đội tìm kiếm sai mục tiêu. Như vậy cần phải xây dựng được một mô hình tốt về đánh giá chất lượng dữ liệu cảm biến. Dữ liệu cảm biến nếu có thể nên có sự trùng lặp nhất định từ nhiều UAV.