Cách đạt 9.0 Listening và Reading của nữ sinh 18 tuổi

Sáng nay, Yamaha Motor Việt Nam chính thức đưa ra thông báo về việc điều chỉnh tăng giá bán chính hãng dành cho các dòng xe nhập khẩu nguyên chiếc tại Việt Nam, bao gồm 3 sản phẩm YZF-R3, NM-X và FZ150i.

Lý do Yamaha đưa ra là ảnh hưởng từ cách tính Thuế tiêu thụ đặc biệt theo Nghị định 108/2015/NĐ-CP quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Thuế tiêu thụ đặc biệt và Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Thuế tiêu thụ đặc biệt được Chính phủ ban hành ngày 28/10 và chính thức có hiệu lực từ tháng 1 vừa qua.

Theo đó, bắt đầu từ 1/3/2016, 3 dòng xe nhập khẩu của Yamaha chính thức tăng giá. Cụ thể, mẫu xe thể thao phân khối lớn tầm trung YZF-R3 tăng 5 triệu đồng, từ 150 triệu lên 155 triệu đồng. Mẫu xe ga cao cấp NM-X có giá mới 82 triệu đồng (tăng 2 triệu đồng so với trước).

Tóm tắt nội dung phim:Izumi Hayato bất ngờ để vuột mất chức hội trưởng Hội học sinh vào tay Wakana Ui – một cô gái mà trong ngày tranh cử đã làm một hành động rất ngây thơ là… phát BCS miễn phí cho toàn trường. Đang tự kỉ vì không trúng cử thì bỗng dưng tối đó Ui bất ngờ xuất hiện và thông báo hai người sẽ là bạn chung chăn gối đến hết đời. Và câu chuyện bắt đầu từ đây.
 

Kaito

Trong tương lai, có thể ra đời những nhà hàng mà thức ăn được chuẩn bị hoàn toàn bởi robot. Hiện tại, nhà hàng Henn-na nằm trong công viên Huis Ten Bosch của đại lý du lịch H.I.S. Đây là nhà hàng theo phong cách tự phục vụ (buffet), nơi robot chuẩn bị đồ ăn bên trong khu phức hợp Robot Kingdom. Ngoài 5 loại thức ăn, robot còn làm cả đồ uống và kem.

Điều thu hút được nhiều sự quan tâm nhất là robot biết làm okonomiyaki, một loại bánh xèo Nhật Bản. Robot có thể trộn bột, dầu ăn rồi lật mặt bánh, trước khi hoàn thiện bằng sốt mayonnaise và rong biển khô mà không làm rơi một cái nào.

Những robot này sử dụng công nghệ điều khiển của Yaskawa Electric vốn được dùng trong tìm kiếm và mang vác linh kiện trong nhà máy. Ngoài bánh xèo, robot còn biết rang cơm, làm bánh vòng và pha chế cocktail.

Robot Kingdom là cơ sở nơi du khách đến thăm quan và giao lưu với hơn 200 robot. Ngoài nhà hàng Henn-na, nó còn có khách sạn Henn-na, nơi robot chăm sóc khách đến lưu trú và Robot House, nơi du khách đến quan sát và thử vận hành robot.

Hình ảnh tổng hợp từ các nguồn khác nhau cho thấy chính xác nơi ngập và mức độ thiệt hại khi có thiên tai, trong đó, nguồn từ mạng xã hội (phải, cuối) là những hình ảnh chi tiết nhất - Ảnh: IJRS

Nhưng làm sao để kế hoạch trơn tru khi hình ảnh vệ tinh và dữ liệu vốn chỉ gồm khu vực ảnh hưởng nặng nhất, hơn nữa, các công cụ này không phải lúc nào cũng chính xác và thuận tiện. “Hình ảnh vệ tinh công khai có sẵn cho một địa điểm không phải lúc nào cũng xuất hiện vào đúng lúc. Đôi khi nó phải mất vài ngày trước khi hiển thị”, Elena Sava, sinh viên tốt nghiệp ngành địa lý thuộc Penn State cho biết.

Bằng cách theo vết các tweet về cơn lũ của cư dân mạng, các cơ quan phản ứng có thể biết và tiếp cận nơi cần sự trợ giúp nhanh hơn bao giờ hết - Ảnh: Twitter.

Sau khi xem xét trận lũ Colorado, báo cáo công bố trên tạp chí Viễn thám quốc tế chỉ ra vai trò của mạng xã hội trong quá trình thông tin này. Các nhà khoa học cho biết nghiên cứu “tập trung vào việc xác định dữ liệu trong dòng dữ liệu phi truyền thống”.

Guido Cervone, Phó Giáo sư về địa lý và Phó Giám đốc Viện phần mềm quan sát khoa học CyberScience của Penn State (Mỹ),chia sẻ: “Chúng tôi muốn xem liệu phương tiện truyền thông xã hội có thể giúp lấp đầy các khoảng trống dữ liệu vệ tinh hay không”.

Từ đó, họ đã chỉ ra tính hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu mạng xã hội trong công tác xác định và ước đoán thiệt hại cũng như địa điểm cần trợ giúp khi thiên tai xảy ra. Elena Sava nói thêm: “Bằng cách theo dõi các tweet và đăng tải trên mạng xã hội khác, có thể xác định khu vực cần giúp đỡ nhanh hơn bao giờ hết”.

Khi có “biến”, vệ tinh thương mại được dùng thu thập hình ảnh độ nét cao nhằm xác định khu vực bị ảnh hưởng bởi thiên tai. Phần tiếp theo của quá trình đòi hỏi đánh giá thiệt hại cơ sở hạ tầng giao thông vận tải. Nó được thực hiện bằng cách kết hợp hình ảnh với các dữ liệu thu từ phương tiện truyền thông như Twitter và Flickr cũng như bất kỳ dữ liệu bổ sung nào.

Cụ thể, bằng cách kiểm tra Twitter, các nhà nghiên cứu tìm được 150.000 tweet từ người bị ảnh hưởng lũ lụt. Một chương trình tên CarbonScanner được dùng để xác định điểm nóng và các từ khóa dùng trên tweet liên quan đến thảm họa. Ngoài ra, vệ tinh thu 22.000 hình ảnh từ Flickr, Air Patrol dân sự, phương tiện bay không người lái và nguồn khác cho các nhà nghiên cứu thấy chính xác nơi ngập.

Để giải cứu thành công, cơ quan phản ứng cần thông tin về thảm họa đúng thời gian nó đang diễn ra và mạng xã hội cho biết điều đó. Mặt khác, nếu phân tích dữ liệu Flickr và Twitter sẽ thấy dấu hiệu nhiều nơi bị ngập hơn là chỉ nhìn vào ảnh vệ tinh.

Trên Twitter, mọi người cũng miêu tả tình thế như kiểu “đường biến thành sông rồi này” hay việc họ đã không về nhà được vì ngập nước như thế nào. Những đăng tải này là chỉ số góp phần tính toán chính xác tác động thiên tai.

Bên cạnh đó, như Guido Cervone nói: “FEMA, Hội Chữ thập đỏ và các cơ quan phản ứng khác sử dụng phương tiện truyền thông xã hội hiện nay để phổ biến thông tin liên quan đến công chúng. Chúng tôi thấy ở đây tiềm năng dùng dữ liệu mạng xã hội từ thành viên cộng đồng giúp xác định các điểm nóng cần viện trợ đặc biệt khi nó kết hợp với hình ảnh viễn thám của khu vực”.

Nhóm nghiên cứu hiện đang tiếp tục tiến hành chỉnh các thuật toán và đánh giá các nền tảng truyền thông xã hội khác như Facebook, Instagram để cung cấp dữ liệu hữu ích cho lực lượng phản ứng khấn cấp.

Asus mới đây vừa ra mắt thêm một biến thể khác của chiếc smartphone Zenfone 2, với sự khác biệt nằm ở con chip xử lý Z3590 của Intel. Cụ thể, phiên bản Zenfone 2 mới có tên Asus Zenfone 2 Deluxe Special Edition, dùng chip Intel Z3590 4 nhân tốc độ 2,5 GHz. Máy có 4 GB RAM công nghệ LPDDR3, bộ nhớ lưu trữ lên tới 256 GB và cho phép mở rộng qua khe cắm thẻ microSD.