Cụ thể hơn, nếu người chơi bị bắn chết, bị xử tử hay bị ốm đến chết, họ sẽ vĩnh viễn bị ban khỏi game và không được chơi tiếp dưới mọi hình thức. Ngoài ra, những đối thủ bị đánh bại sẽ phải chờ quyết định của người chơi: Thả tự do, hành quyết, bắt làm tù binh hay làm nhục họ. Nói theo cách khác, tính mạng của mỗi nhân vật sẽ như “ngàn cân treo sợi tóc” trên mỗi bước đi, mỗi phát súng và mỗi hành động. Đây cũng là lý do game nhận được sự quan tâm rất lớn của cộng đồng game thủ và gây không ít tranh cãi về mức phạt này.

Không ít người cho rằng việc chặn người chơi nếu bị chết ngay lập tức là quá nặng khi bản thân game dễ dàng tràn ngập các game thủ trẻ trâu sẵn sàng lao đầu giết chết người chơi chỉ sau 10 phút. Cũng có ý kiến cho rằng đây là cách kiếm tiền tham lam nhất của hãng game khi người chơi có nguy cơ phải lập lại tài khoản Steam và mua lại game với giá 10 USD sau mỗi lần chết. Thậm chí, nhiều game thủ mỉa mai khi so sánh One Life với tựa game có trong bộ light novel Sword Art Online vì có điểm tương đồng về việc…. chỉ có đúng một mạng trong game.

Giải đáp thắc mắc về vấn đề này, đại diện của hãng game cho biết đây là cách để thể hiện không khí và trải nghiệm game một cách chân thực nhất có thể. Cùng với đó, họ còn nói thêm người chơi được toàn quyền lựa chọn điểm xuất phát của nhân vật. Đồng thời, một lời khuyên được đưa ra là game thủ nên chơi cùng bạn bè và chơi một cách khép kín (!). Hiện dự án One Life đang trong quá trình bình chọn trên Steam Greenlight và nếu được thông qua thì sẽ phát hành trên PC trong thời gian tới.

theo game4v

Nói trước hàng trăm khán giả ở Vietnam Mobile Day 2016 hôm 18/6 tại TP.HCM, bà Yến cho biết những ngành nghề hiện nay đang thu hút nhiều khách mua hàng online là thời trang, phụ kiện, sách, điện tử - điện gia dụng. Đối với hàng thời trang, người dùng sử dụng điện thoại để tìm kiếm thông tin cao gấp đôi so với người dùng máy tính. Di động đang là xu hướng chính hiện nay và với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn tìm khách hàng mới, di động nên là kênh đầu tư.

Không chỉ tăng trưởng về lượng, di động đã góp phần không nhỏ về chất trong thương mại điện tử tại Việt Nam. Doanh thu trên mobile đã chiếm 30% trên tổng doanh thu của các trang thương mại điện tử lớn, đại diện Google cho biết. Trước đó, Lazada đã từng công bố doanh thu từ mobile chiếm 50-60% doanh thu tổng.

Bà Yến cho biết tuy người dùng tìm kiếm nhiều trên di động, nhưng việc mua sắm lại thực hiện trên nhiều thiết bị khác nhau. Do đó, để bắt kịp xu hướng và tìm khách hàng thì doanh nghiệp cần đầu tư vào di động, nhưng việc đo lường cần thực hiện trên đa thiết bị mới ra được con số chính xác.

Theo thời báo The Straits Times, một nghiên cứu của IDC dưới sự hậu thuẫn của Workday, công ty về phần mềm quản rị nhân lực có trụ sở tại Mỹ đã chỉ ra rằng, những người lao động Singapore hiện chỉ chiếm thiểu số trong khối kinh tế châu Á – Thái Bình Dương, gồm các nước Australia, Hong Kong, Malaysia, Philippines, Trung Quốc và Ấn Độ. Nhưng họ cũng là những người gần như ít rời bỏ công ty nhất, cho dù công ty đó có khiến họ không hài lòng đi chăng nữa. 

Theo ông Chano Fernandez, Chủ tịch của công ty Workday, phát hiện này nhấn mạnh sự cấp thiết phải có sự thấu hiểu giữa nhân viên và giới quản lý. Workday hiện là công ty có trụ sở tại Mỹ, chuyên cung cấp các phần mềm về giải pháp tài chính và quản trị nguồn nhân lực dựa trên nền tảng đám mây.

Theo Fernandez, đây cũng là lúc mà công nghệ có thể đóng vai trò quan trọng, giúp các công ty hiểu được các khuynh hướng và động lực của nhân viên của họ, những thứ vốn không được thể hiện rõ ràng.

"Nếu các công ty không hiểu gì về nhân viên của họ, thì họ cũng không thể làm gì để tham gia vào nhịp phát triển của công ty", ông Fernandez chia sẻ với tờ The Straits Times hai tuần trước bên lề một hội thảo của công ty. "Một khi tôi hiểu được mục tiêu và động lực của họ, cũng như chúng có sự liên kết với chiến lược của công ty hay không và làm thế nào để họ thúc đẩy chúng, thì nó sẽ mang lại cho tôi một lợi thế mang tính cạnh tranh".

Tính năng phân tích tiên đoán này hiện đã nhanh chóng trở thành một tính năng thiết yếu của hầu hết các phần mềm quản trị nguồn nhân lực, đối với các công ty phát triển các công cụ cũng không phải là ngoại lệ và họ cũng cần phải bổ sung nó vào phần mềm của mình.

Các phần mềm dạng này sẽ đòi hỏi kết hợp các dữ liệu trong quá khứ để phát hiện ra các xu hướng khiến các nhân viên rời bỏ công ty, và đưa ra các gợi ý đáng giá cho người quản lý. Những phần mềm dạng này cũng sẽ để ý tới một loạt các yếu tố khác, chẳng hạn như một nhân viên đã làm việc bao lâu trong công ty và lần cuối nhân viên đó được tiến cử/đề bạt là khi nào?

Bằng cách so sánh dữ liệu với các nhân viên khác trong cùng một phân cấp dựa trên các dữ liệu lưu trữ được, phần mềm có thể đưa ra các dự đoán về các yếu tố khiến nhân viên có ý định rời bỏ công ty.

Không những vậy, các phần mềm dạng này còn quét qua một lượt danh sách những công việc liên quan mà nhân viên này có khả năng mở rộng tiềm năng và hấp dẫn/thích hợp hơn đối với họ, để đưa ra các đề xuất thích hợp. Khi hệ thống đưa ra các thông báo như vậy, nó sẽ đánh dấu cho người quản lý biết và đưa ra các gợi ý để giữ chân người lao động, chẳng hạn như luân chuyển vị trí nội bộ hoặc đề xuất một công việc mới thích hợp và hấp dẫn hơn, Fernandez giải thích thêm.

Hiện có khoảng 325 công ty ở Singapore đang sử dụng phần mềm kiểu này, bao gồm các doanh nghiệp vừa và nhỏ cho tới các công ty đa quốc gia với quy mô lên tới cả hàng ngàn nhân viên như Netflix, Groupon, Grab taxi và TripAdvisor.

Cô Ong Chin Yin, hiện đang làm quản trị nhân sự tại hãng Grab taxi cho biết, hiện công ty đang sử dụng các dữ liệu thu thập để theo dõi số liệu và bồi thường cho nhân viên của mình dựa trên các tính năng tiên đoán của phần mềm.

Cô chia sẻ thêm, "suy cho cùng, chúng tôi muốn đảm bảo rằng  chúng tôi tìm được phương thức để tận dụng các phân tích mang tính tiên đoán này. Chúng tôi muốn biết xu hướng và lý do mà người ta có thể phải rời bỏ công ty. Và chúng tôi có thể giúp các nhà quản lý đưa ra những hành động phù hợp để có thể giữ nhân viên lại và nâng cao tinh thần gắn bó dựa trên các phân tích mang tính tiên đoán của các phần mềm dạng này".