Bé Thỏ - con gái nữ MC vừa tròn 11 tuổi. Cô bé bước vào cấp 2, tiếp xúc với môi trường và bạn bè, thầy cô mới nên Anh Thơ không khỏi trăn trở. Nữ MC cho biết thời gian này cô tạm gác công việc để ưu tiên bên con. 

"Con gái rất tự giác trong việc học nên tôi yên tâm chuyện bài vở. Tuy nhiên, điều tôi lo là con sẽ bỡ ngỡ khi thích nghi với môi trường mới. Giai đoạn này các bé cũng có sự chuyển biến tâm sinh lý nên sẽ có nhiều thứ khiến phụ huynh trăn trở", MC Anh Thơ chia sẻ. Dù vậy, Anh Thơ nói cô cũng yên tâm phần nào vì bé Thỏ hiểu chuyện và rất tự lập. Con gái thậm chí động viên ngược lại mẹ hãy yên tâm vào mình và tự tin sẽ sớm thích nghi tốt ở môi trường mới. 

Ở tuổi 11, Gia Cát lớn phổng phao, thừa hưởng nhiều đường nét của mẹ. Anh Thơ hạnh phúc khi con gái ngày càng trưởng thành, sống tình cảm, biết yêu thương, chia sẻ mọi điều với gia đình. 

Anh Thơ cho biết trước nay, cô luôn dành thời gian lắng nghe và đóng vai trò tư vấn cho thiên thần nhỏ của mình hơn là sắp đặt và áp đặt con vào những điều bản thân muốn. Đặc biệt vào những cột mốc quan trọng trong hành trình lớn lên của bé, Anh Thơ càng thận trọng để con thoải mái, xem mẹ như bạn thân để chia sẻ những điều riêng tư.

Nữ MC luôn biết cách đồng hành cùng con gái trong từng chặng đường phát triển như những người bạn thân thiết.

Anh Thơ chia sẻ cô không phải tuýp người quá tham vọng để bị cuốn tất cả thời gian cho công việc. Từ khi có con, nữ MC càng biết đủ. Cô chấp nhận sự nghiệp không thăng tiến, từ bỏ những cơ hội tốt để không bỏ lỡ bất kỳ thời khắc quan trọng nào của con gái. Bởi theo Anh Thơ, chỉ cần cha mẹ bỏ lỡ một khoảnh khắc dù nhỏ của con là không có cách nào lấy lại được.

Trước đó, Anh Thơ đưa con gái đi du lịch Đà Nẵng và Hàn Quốc nhằm giúp bé có tinh thần thoải mái trước nhập học. MC cũng tranh thủ chia sẻ con về cuộc sống, cảnh thiên nhiên, giúp bé mở rộng kiến thức ngoài sách vở. 

MC Anh Thơ - gương mặt quen thuộc với khán giả truyền hình khu vực miền Tây và phía Nam trở lại sau thời gian dài tạm ngưng công việc dẫn chương trình. 

Ước tính khoảng gần một nửa số thẻ ghi nợ được phát hành khắp toàn cầu hiện nay là loại thẻ thông minh không tiếp xúc. Ảnh: Techworm

Theo các chuyên gia, thẻ không tiếp xúc là một loại thẻ chip thông minh, cho phép trao đổi hoặc nhận dữ liệu bằng công nghệ tần số sóng (RF) với một thiết bị đầu cuối tương thích, không dùng sự tiếp xúc hoặc va chạm vật lý. Thẻ có thể được đặt cách máy đọc thẻ vài chục cm. Tốc độ xử lý của thẻ không tiếp xúc là cao hơn so với các loại thẻ tiếp xúc.

Thẻ không tiếp xúc hiện là một trong những loại thẻ được sử dụng phổ biến trong thanh toán điện tử trên khắp thế giới. Ước tính khoảng gần một nửa số thẻ ghi nợ được phát hành khắp toàn cầu hiện nay là loại thẻ thông minh này.

Tuy nhiên, người dùng thẻ không tiếp xúc được cảnh báo cẩn trọng khi trên các web đen xuất hiện một loại máy được quảng cáo là có khả năng đánh cắp thông tin của loại thẻ này, kể cả số thẻ, tên cũng như địa chỉ của chủ thẻ chỉ trong vài phút, từ khoảng cách gần 8cm. Theo quảng cáo, thiết bị có tên Contactless Infusion X5 thậm chí còn có thể giúp hacker nhân bản các thông tin đánh cắp, đủ để sản xuất ra tới 15 thẻ giả/giây.

Contactless Infusion X5 đang được rao bán với giá 710 USD trên các web đen. Ảnh: Techworm

Contactless Infusion X5 đang được bán trên nhiều chợ điện tử ngầm khác nhau trên hệ thống web đen. Với chi phí 710 USD, người mua sẽ nhận được một đầu đọc thẻ, dây cáp nối, pin và 20 thẻ chip trắng để làm thẻ sao chép. Nó được tin là công cụ hack đầu tiên nhắm vào thẻ không tiếp xúc.

"Contactless Infusion X5 có khả năng đọc được bất kỳ thẻ ngân hàng nào từ khoảng cách 8cm và sẽ đọc 1.024 byte dữ liệu/giây, tức là tương đương 15 thẻ ngân hàng/giây. Tất cả những gì bạn phải làm chỉ là ở gần hay cận kề một nhóm người sử dụng thẻ không tiếp xúc ... Với công cụ này, bạn có thể không cần tiền mặt nữa", một kẻ lừa đảo tiết lộ trên trang Daily Star. 

Nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, thẻ không tiếp xúc không an toàn bằng và có nguy cơ bị làm giả cao gấp đôi các loại thẻ truyền thống. Công ty phòng chống lửa đảo Defender Note phát hiện, 18% số người dùng thẻ không tiếp xúc đã trở thành nạn nhân của bọn làm thẻ giả, trong khi con số này ở những người dùng các loại thẻ truyền thống hơn chỉ bằng một nửa (9%).

Tuấn Anh(theo Techworm)

Các nhà khoa học từ Imperial College London và Bệnh viện mắt Moorfield/London, đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chẩn đoán và dự đoán nguy cơ phát triển nhiều loại bệnh - từ bệnh về mắt đến suy tim và bệnh Parkinson - dựa trên hình ảnh võng mạc của con người.

Các công cụ AI đã được đào tạo để phát hiện bệnh từ hình ảnh võng mạc, nhưng điều khiến công cụ mới, có tên RETFound, trở nên độc đáo là nó được phát triển bằng phương pháp được gọi là học không giám sát. Các nhà nghiên cứu không cần phải phân tích từng hình ảnh trong số 1,6 triệu hình ảnh võng mạc được sử dụng để đào tạo và phân loại chúng là “bình thường” hoặc “bất thường”. Các trình tự như vậy được gọi là gắn thẻ dữ liệu và đòi hỏi nhiều thời gian và tiền bạc.

Thay vào đó, họ đã sử dụng một phương pháp tương tự cách được sử dụng để huấn luyện các Mô hình ngôn ngữ lớn (BLM) như ChatGPT. BLM sử dụng một lượng lớn văn bản để học cách dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa theo ngữ cảnh. Tương tự, RETFound sử dụng nhiều loại ảnh võng mạc khác nhau để dự đoán những phần hình ảnh bị thiếu.

Võng mạc của con người có thể đóng vai trò như một “cửa sổ” vào cơ thể và tiết lộ nhiều điều về sức khỏe, vì đây là bộ phận duy nhất của cơ thể con người mà qua đó mạng lưới mao mạch của các mạch máu nhỏ có thể được quan sát trực tiếp.

Nếu một người mắc bệnh tim mạch, chẳng hạn như tăng huyết áp, mọi mạch máu trong cơ thể có khả năng bị ảnh hưởng, mà có thể thấy điều đó trực tiếp qua hình ảnh võng mạc. Võng mạc cũng là một phần mở rộng của hệ thần kinh trung ương, có nghĩa là hình ảnh của võng mạc có thể được sử dụng để đánh giá sức khỏe của mô thần kinh.

Sau khi đào tạo RETFound trên 1,6 triệu hình ảnh võng mạc không được gắn nhãn, các nhà nghiên cứu có thể nhập một số lượng nhỏ hình ảnh được gắn nhãn để đào tạo mô hình nhận biết các bệnh cụ thể. Các nhà nghiên cứu cho biết, bằng cách tìm hiểu từ tất cả các hình ảnh không được gắn nhãn, mô hình có thể dễ dàng tìm hiểu các đặc điểm của võng mạc liên quan đến một căn bệnh cụ thể.

Hiện nay, mô hình này đã bắt đầu được công bố rộng rãi và các trung tâm y khoa trên khắp thế giới có thể ứng dụng mô hình này trên các nhóm bệnh nhân riêng biệt.

(theo Techinsider)