Kèo vàng bóng đá Brentford vs Aston Villa, 00h30 ngày 9/3: Khách ‘tạch’

Trong khi sức mua của thị trường ô tô Việt trong tháng 1 giảm sút và nhiều thương hiệu không giữ được sự tăng trưởng kì vọng thì thương hiệu Lexus vẫn đạt doanh số bán ra khá khả quan.

Cụ thể, Lexus Việt Nam cho biết trong tháng 1, thương hiệu này đã bán ra thị trường Việt 135 chiếc xe. Với doanh số bán ra này, thương hiệu Lexus bất ngờ tăng trưởng so với tháng trước trong khi nhiều thương hiệu khác lại sụt giảm về doanh số.

Hiện tại, Lexus Việt Nam đang phân phối các mẫu xe: LS460L, GS350, ES350, ES250, LX570, GX460, RX350; cùng các mẫu xe với động cơ tăng áp Turbo mới gồm GS Turbo, NX Turbo, RX Turbo và mẫu xe thể thao hai cửa RC Turbo.

Năm ngoái,  tổng doanh số bán hàng của Lexus đạt 1.665 xe, tăng 73% (tương đương 704 xe) so với năm 2015. Riêng trong tháng 12, doanh số Lexus đạt 90 xe, tăng 13% so với cùng kỳ năm ngoái. Và cộng dồn sau 3 năm ra mắt, đã có 3.011 sản phẩm của thương hiệu Lexus đến với khách hàng Việt.

Tại Hội thảo về Khoa học cung cấp thông tin InSITE 2017 được Đại học RMIT Việt Nam cùng Viện Khoa học về cung cấp thông tin (ISI) tổ chức tại TP.HCM, bài diễn thuyết chủ đề “Xác định nguy cơ hay hỗ trợ thành công? Vai trò của phân tích hành vi người học” của GS Gregor Kennedy - Thừa hành Phó chủ tịch Hội đồng đại học kiêm Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu giáo dục bậc cao thuộc ĐH Melbourne, đã nhận được sự quan tâm của hơn 150 chuyên gia giáo dục trong nước và quốc tế.

Theo GS Gregor, để chuẩn bị nhân lực chất lượng cao đáp ứng yêu cầu cấp thiết của Cách mạng công nghiệp 4.0, nhiều trường đại học hàng đầu trên thế giới đang ứng dụng những phương pháp dạy và học mới lấy sinh viên làm trọng tâm nhằm giúp sinh viên thành công trong quá trình học.

Một trong những xu hướng quan trọng là việc phân tích học thuật tổng quát và phân tích dữ liệu người học. Cùng với sự lên ngôi của big data (Dữ liệu lớn), việc phân tích sẽ ngày càng xác đáng giúp xây dựng được các chương trình học thích hợp, đồng thời góp phần nhiều hơn vào sự thành công của người học.

“Triển vọng quan trọng của phân tích dữ liệu người học là chỉ ra được những hình mẫu ẩn chứa trong quá trình học của sinh viên để từ đó có thể chủ động hỗ trợ giúp sinh viên thành công”, GS Gregor nói.

Theo chia sẻ của tiến sỹ Astrid S. Tuminez, Giám đốc khối Pháp chế, Microsoft Đông Nam Á, trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, ngay từ khi bắt đầu, các chính phủ cần có một khung chính sách đám mây chuyên nghiệp và hợp lý, tập chung vào 4 thành phần là hạ tầng, phát triển kỹ năng cho thế hệ kế tiếp, điện toán tin cậy và lãnh đạo.

Điều này giúp đảm bảo mọi thành phần xã hội, đặc biệt là các tầng lớp ít được tiếp cận, có thể truy cập vào đám mây và sử dụng những lợi thế đó.

Chẳng hạn như ứng dụng Seeing AI App, được thiết kế cho người mù và giảm thị lực. Ứng dụng này sử dụng trí tuệ nhân tạo và camera của điện thoại để biểu đạt một số các chức năng bao gồm việc đọc tài liệu, định danh các sản phẩm ở siêu thị, và nhận dạng con người từ gương mặt. Công nghệ này giúp mang lại niềm tin cho người khiếm thị, giúp họ có thể làm việc chuyên nghiệp hoặc hỗ trợ họ trong sinh hoạt hàng ngày.