Bản mod cực khó của Mario được hoàn thành chỉ trong 30 phút

Chỉ có 22% người đang dùng iPhone có kế hoạch nâng cấp mới. Đó là kết quả khảo sát mới nhất của Loup Ventures, theo đó lượng cầu iPhone mới không cao. Ngoài ra, mảng kinh doanh iPhone cũng được dự báo tăng trưởng thấp trong năm nay.

Loup Ventures đã khảo sát 511 người, trong đó có 266 người đang dùng iPhone. Kết quả cho thấy chỉ có 22% người đang dùng iPhone có kế hoạch nâng cấp mới.

Năm ngoái, khảo sát của Loup Ventures cũng cho kết quả khá thấp - chỉ 23% iFan có kế hoạch nâng cấp lên iPhone mới (iPhone 8 và iPhone X).

Người dùng ngày càng ít phấn khích hơn với iPhone mới.

Nhà phân tích Gene Munster của Loup Ventures cho biết sau khi đánh giá số liệu từ các năm trước, dự đoán tăng trưởng iPhone năm nay chỉ trong khoảng từ 1-5%.

Chính vì vậy, Loup Ventures không mong đợi iPhone 2018 sẽ tạo bước đột phá mới. Ngoài ra, tăng trưởng của Apple trong năm ngân sách 2019 được dự đoán chỉ khoảng 3%, thấp hơn một nửa so với con số 7% trong năm ngân sách 2018.

Gene Munster dự đoán iFan sẽ cảm thấy phấn khích hơn với iPhone màn hình lớn. Nên nếu Apple ra mắt iPhone X Plus màn hình OLED 6,5 inch, mẫu máy này sẽ hút khách hơn, và nhiều người dùng sẽ cân nhắc nâng cấp ngay trong năm nay.

iPhone 2018 sẽ có ba model riêng biệt, tất cả đều được thiết kế giống iPhone X

Nhiều nguồn tin xác nhận Apple sẽ ra mắt ba mẫu iPhone mới trong năm nay. Hai trong số đó sử dụng màn hình OLED, mẫu còn lại dùng LCD.

Cụ thể, hai mẫu iPhone OLED sẽ có kích cỡ màn hình lần lượt là 5,8 inch và 6,5 inch. Mẫu iPhone LCD sẽ có kích cỡ màn hình 6,04 inch. Cả ba đều sở hữu thiết kế cạnh viền cực mỏng, “tai thỏ” nhỏ hơn và vẫn được trang bị hệ thống nhận diện khuôn mặt Face ID.

Theo Zing

Galaxy S9 Plus đè bẹp iPhone X trong bài kiểm tra tốc độ thực tế

Cuộc cạnh tranh đã bắt đầu có dấu hiệu khốc liệt khi đặt Galaxy S9 Plus so kè với iPhone X trong một số bài kiểm tra sử dụng thực tế.

Pin iPhonelà một scandal khiến Apple khá đau đầu hồi cuối năm 2017 vừa qua. Apple đã bị phát hiện và bị kiện khi cố tình làm chậm hiệu suất của iPhone cũ, sau đó hãng đã ra chương trình chiết khấu khi người dùng iPhone cũ muốn thay pin.

Apple đã xác nhận vào tháng 12/2017 rằng hãng cố tình làm chậm iPhone cũ vì tuổi tuổi pin của iPhone đã cũ và không thể xử lý các nhiệm vụ một cách đầy đủ và nhanh nhẹn. Công ty hiện đang cung cấp cho người sử dụng một mức chiết khấu khi thay pin mới.

Vậy iPhone cũ thay pin mới chạy nhanh như thế nào? Liệu nó có thực sự chạy nhanh hơn so với khi đang dùng pin cũ?

Một video vừa được chia sẻ hôm qua đã cho thấy sự khác biệt hiệu suất giữa một iPhone 6s đang dùng pin cũ và một chiếc iPhone 6s vừa được thay pin mới.

Đoạn video được Bennett Sorbo chia sẻ, giới thiệu chiếc iPhone 6s của anh, trước và sau khi thay thế pin. Sorbo cho biết chiếc iPhone 6s của anh đã được mua hai năm trước và bị “bóp” hiệu suất trước khi thay thế pin.

Não bộ con người nhận thông tin đầu vào từ chính thế giới này, neuron xử lý những đầu vào ấy và tạo thành đầu ra. Đầu ra có thể là một dòng suy nghĩ nào đó – thèm thịt gà rán quá, có thể là hành động – đi rán gà, có thể là cảm giác vui sướng – khi được ăn thịt gà.

Dù đầu ra có là gì, thì nó là sự chuyển giao giữa đầu vào và đầu ra. Nếu ta coi bộ não là một thiết bị chuyển hóa dữ liệu đầu vào thành đầu ra, thì hiển nhiên, ta sẽ coi máy tính là thứ công nghệ tương đương với chúng ta.

Nhưng đáng buồn thay, não bộ chúng ta không phải là một cái máy tính. Vì đáng ngạc nhiên thay, MỖI MỘT NEURON là một cái máy tính. Vỏ não của bạn chứa tới 17 tỷ cái máy tính.

Hãy nhìn này:

Đây là hình ảnh một tế bào hình chóp (pyramidal cell), là những neuron tạo nên phần lớn vỏ não của bạn. Cái cục nằm nữa chính là phần thân của neuron; phần dây dợ lan ra xung quanh là những sợi nhánh tế bào, là những đường dây liên lạc lấy thông tin đầu vào từ các neuron khác.

Những thông tin đầu vào nằm ở mọi điểm trong các sợi nhánh. Và vị trí của chúng đều đóng một vai trò quan trọng.

Nhưng khi nói về cách thức hoạt động của neuron thần kinh, ta thường đúc kết ngắn gọn thành "tổng hợp đầu vào rồi cho ra dữ liệu đầu ra". Theo khái niệm này, thì những sợi nhánh tế bào sẽ chỉ là thiết bị nhận đầu vào. Kích hoạt mỗi một dữ liệu đầu vào nhỏ sẽ làm thay đổi điện áp của neuron. Khi tổng hợp đủ những thay đổi nhỏ này từ các phần của sợi nhánh, neuron sẽ cho ra dữ liệu, xuất sang một cái neuron khác.

Nghe cũng hay và hợp lý đấy, mà lại còn tạo nên được gốc rễ căn bản của một mạng lưới thần kinh nhân tạo (mạng neural). Có điều, là nó sai bét.

Những sợi nhánh kia không phải chỉ là dây dợ thông thường: chúng có những hệ thống của riêng mình để cho ra tín hiệu. Khi những dữ liệu đầu vào được kích hoạt cùng lúc, chúng sẽ cho tín hiệu đầu ra (thể hiện bằng một lần thay đổi điện áp) lớn hơn khi các dữ liệu đầu vào được kích hoạt đơn lẻ.

Mối quan hệ giữa số lượng đầu vào được kích hoạt với độ lớn của mỗi phản hồi, của mỗi lần biến đổi điện áp trong các sợi nhánh được thể hiện trên biểu đồ này:

Đó là những lần nhảy điện áp trong mỗi một sợi nhánh: từ một vài dữ liệu đầu vào nhưng không có phản ứng gì, đến một phản ứng cực lớn chỉ với một đầu vào.

Chúng ta đã biết tới những đợt nhảy điện áp trong sợi nhánh này nhiều năm nay rồi. Ta đã thấy những sự thay đổi đột ngột tương tự khi nghiên cứu não bộ. Ta đã thấy những thứ này khi nghiên cứu não bộ của các con vật bị cù chân nhưng đang được gây mê. Ta thậm chí đã thấy những phản ứng bên trong sợi nhánh neuron trên động vật đang hoạt động.

Ta kết luận lại, các sợi nhánh của một neuron hình chóp có thể tạo ra tín hiệu/phản hồi/những đợt nhảy điện áp có thể đo đạc được.

Vậy ta đã biết chúng tồn tại, thế tại sao chúng lại thay đổi việc ta nhìn nhận não bộ như một cỗ máy tính? Bởi lẽ các sợi nhánh của một neuron hình chóp chứa rất nhiều nhánh nhỏ. Mỗi nhánh nhỏ lại có thể tổng hợp đầu vào và cho ra dữ liệu đầu ra, đồng nghĩa với mỗi nhánh của sợi nhánh lại hoạt động như một thiết bị đầu ra.

Chờ đã. Có phải đó chính là mô hình của neuron vừa có ở trên không? Đúng thế. Theo những gì ta đã có, thì một neuron hình chóp sẽ hoạt động như thế này:

Kết luận: Bản thân mỗi một neuron hình chíp là một mạng neural gồm hai lớp. Não bộ của chúng ta mạnh mẽ kinh hoàng.

Đã có hai nhà khoa học là Porazi và Mel đã thể hiện một cách rõ ràng điều này hồi năm 2003. Họ tạo nên một mẫu máy tính phức tạp về một neuron duy nhất, giả lập từng nhánh nhỏ của một sợi nhánh, từng đợt thay đổi điện áp nhỏ, và cách tín hiệu truyền đi khắp cơ thể. Sau đó họ so sánh đầu ra của một neuron và đầu ra của một mạng neural nhân tạo hai lớp: chúng đều giống nhau.

Từ đây, ta có thể đưa ra nhận định rằng mỗi một neuron là một máy tính. Bản thân một neuron đã có thể tính toán được rất nhiều chức năng khác nhau, những chức năng mà một neuron nếu chỉ tổng hợp đầu vào và nhả dữ liệu đầu ra không thì sẽ không bao giờ làm được.

Ví dụ, với bốn đầu vào là Xanh, Biển, Vàng, Mặt Trời và chỉ có hai nhánh hoạt động như một thiết bị đầu ra, ta có thể lập ra được một neuron hình chóp để tính ra được "hình dáng đi đôi với chức năng": ta sẽ có thể có Vàng và Mặt Trời đi đôi với nhau, Xanh và Biển đi đôi với nhau chứ không thể ghép Xanh và Mặt Trời với nhau. Tất nhiên là neuron nhận vào cực kỳ nhiều thông tin đầu vào, có nhiều hơn hai nhánh như trong ví dụ trên, nên khả năng tính toán của nó còn khổng lồ lắm.

Những biến đổi điện áp này còn cho thấy rằng neuron hiểu rõ về thế giới này nhưng có điều là nó không nói hết với ta thôi (hay thậm chí không nói với cả các neuron khác).

Tự hỏi mình một câu đơn giản rằng: Làm cách nào mà não bộ chia các thông tin thành ngăn? Các neuron đều liên kết với nhau, tại sao thông tin từ phần não này (ví dụ như mùi thơm) không xuất hiện tại một phần não khác (ví dụ như vùng não hình ảnh)?

Có hai câu trả lời đối lập cho câu hỏi này. Đầu tiên, là não bộ không được phân thành các ngăn: thông tin xuất hiện đây đó không rõ theo một khuôn mẫu nào. Câu trả lời thứ hai, là não bộ được phân ngăn bằng chính những sợi nhánh.

Phần thân của neuron thường bỏ qua phần lớn những những dữ liệu đầu vào đơn lẻ, nó chỉ phản ứng khi rất nhiều dữ liệu đầu vào cùng hoạt động cùng lúc.

Nếu điều đó đúng, thì những sợ nhánh sẽ nhận trách nhiệm phản hồi với những thứ mà neuron bỏ qua. Đáng ngạc nhiên thay, đó chính là những thứ mà ta quan sát được. Neuron chỉ phản ứng với một số góc độ nhất định, nhưng sợi nhánh thì phản ứng với mọi góc độ khác nhau. Sợi nhánh biết nhiều, hiểu nhiều và nhận vào nhiều thông tin hơn ta tưởng.

Thế cuối cùng những điều này có nghĩa lý gì?

Neutron của ta có thể thay đổi chính chức năng của mình nhờ việc thay đổi những dữ liệu đầu vào mà chúng nhận. Một số tín hiệu đầu vào yếu đi và bỗng nhiên cả một sợi nhánh im lặng, bạn sẽ trở thành một con người điềm tĩnh. Một vài tín hiệu đầu vào mạnh lên, thế là bạn bỗng vui sướng với một điều nhỏ nhặt mà trước nay bạn chưa bao giờ thích thú.

Nếu như toàn bộ tín hiệu và dữ liệu đầu vào được tổng hợp lại, thì việc thay đổi chức năng một neutron sẽ, về cơ bản, sẽ là những tín hiệu đầu vào tranh nhau xem ai được kích hoạt. Nếu như mỗi một sợi nhánh mà tự xử lý tín hiệu độc lập, không phải tranh nhau nữa, thì sức mạnh tính toán của tương lai sẽ dễ như bỡn.

Não bộ của thể thực hiện nhiều tính toán hơn việc sử dụng mỗi neuron thần kinh là một bộ máy tính, tổng hợp đầu vào và nhả đầu ra. Cho dù đó là khái niệm cơ bản để tạo nên những đơn vị xây dựng nên một mạng neural nhân tạo. Sức mạnh tính toán của não bộ quá lớn và lớn hơn ta tưởng, có nghĩa là deep learning và trí tuệ nhân tạo mới chỉ vẽ nên một phần rất rất rất nhỏ về sức mạnh thực sự của bộ não.

Vỏ não của bạn chứa 17 tỷ neuron thần kinh. Để hiểu nó làm được gì, ta thường so sánh nó với cái máy tính. Người cho là đó là một so sánh cơ bản để xây dựng nên nhiều thứ, người lại cho nó là một quan niệm lệch lạc.

Việc so sánh này thường dẫn ta liên tưởng tới một mạng neural nhân tạo: để một mạng neural tính toán được, chúng phải được tạo nên từ những hệ thống giống neuron thần kinh, từ đó suy ngược lại ta thấy não bộ tính toán được như máy tính.

Mà nếu não bộ là máy tính, vì nó giống một mạng neural nhân tạo, thì giờ ta cũng phải công nhận rằng từng neuron cũng là một cỗ máy tính. Toàn bộ 17 tỷ neuron ở vỏ não hay thậm chí toàn bộ 86 tỷ neuron trong não bạn, đều là máy tính.

Từ đó suy ra, vỏ não bạn không phải là một mạng neural. Vỏ não của bạn là một mạng neural của một mạng neural.

Theo GenK

Đây không phải lần đầu tiên NetEase “lấy cảm hứng” làm game từ một tựa game danh tiếng toàn cầu. Rules of Survivalcủa hãng game Trung Quốc, có lối chơi tương đồng với PlayerUnknown’s Battlegrounds, đang rất thịnh hành và đã được phát hành chính thức tại Việt Nam thông qua nhà phát hành VNG.

Quay trở lại FortCraft, tựa game này hiện đang có trên cả AppStore và Google Play tùy thuộc khu vực/quốc gia. Nếu quan tâm, game thủ Việt Nam có thể tải về FortCraftthông qua TestFlight (TẠI ĐÂY) cho máy chạy iOS hoặc đăng ký trải nghiệm sớm với các thiết bị Android (TẠI ĐÂY).

Cấu hình yêu cầu cho các thiết bị di động để chơi được FortCraft

Tương tự như lối chơi của FBR, FortCraftđưa người chơi tới với một hòn đảo hoang để tìm cách sinh tồn với 99 đối thủ qua góc nhìn thứ ba. Để trở thành người sống sót cuối cùng, bạn được sử dụng các tài nguyên có sẵn trên bản đồ để xây dựng các công trình, như tường chống đạn hay các ngôi nhà cao tầng…

Dù quyết định xây dựng công trình gì đi chăng nữa, FortCraftcũng yêu cầu bạn phải tiêu tốn ba loại nguyên vật liệu – tương tự như FBR.

Lối chơi tương đồng nên không có gì khó hiểu khi hệ thống vũ khí cũng chẳng có gì khác biệt giữa hai sản phẩm – với băng gạc, bình thuốc tăng giáp, giáp chống đạn…FortCraftkhiến cho những người đã từng chơi qua Fortnitecảm thấy rất quen thuộc, gần gũi.

Theo trải nghiệm thực tế, chỉ mất vài giây để tìm được một trận đấu trong FortCraft– kéo dài khoảng hơn 15 phút đồng hồ.

Video gameplay FortCraft

Gamer

Samsung Galaxy Fold