{"vi-VN":"Tin tức mới"}

{"vi-VN":"Tin tức","ja-JP":"ニュース","en-US":"News"}

{"vi-VN":"fđf","ja-JP":"dfdf","en-US":"dfdfdf"}

BitTrain được tin tưởng và chính thức được lựa chọn là nhà cung cấp dịch vụ Agile Coaching cho công GHM từ tháng 10/2019. Mục đích chính của chương trình này là chuyển đổi Agile (Agile Transformation) cho tất cả IT Department và các phòng ban khác trong công ty nhằm đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số cũng như tăng năng suất lao động của nhân viên. Thông qua những bài học, kiến thức thực tiễn, kèm với kinh nghiệm từ trainer sẽ giúp học viên có được kiến thức và trải nghiệm thực tiễn hỗ trợ trong những lo ngại rất phổ biến ở những nơi chuẩn bị du nhập Scrum là lo ngại những đặc thù văn hoá bản địa sẽ không phù hợp với văn hoá làm việc của Scrum vốn đánh giá cao giá trị tự chủ, làm việc nhóm, hướng đến khách hàng và sẵn sàng thay đổi để thích nghi. Anh Nguyễn Tiến Phong chia sẻ: “Anh đã dùng Agile từ lâu rồi, nhưng chưa thực sự hiệu quả, có chỉnh sửa nhiều để phù hợp với đội cũng như đặc thù của công ty. Qua nhiều kinh nghiệm làm với các quy trình khác nhau thì Agile còn phát triển. Với minh Agile là một phương pháp phù hợp nhất để phát triển dự án phần mềm với các yêu cầu rõ ràng.  <img src="https://spafile.ghmsoft.vn//uploads/43a72149-0f34-483a-a27c-f37de7d2931a/2020/11/06/d330ef3920444053b24f57379b35f020.JPG" alt="appendImg"> Nguồn: https://bittrain.coach/

BitTrain được tin tưởng và chính thức được lựa chọn là nhà cung cấp dịch vụ Agile Coaching cho công GHM từ tháng 10/2019. Mục đích chính của chương trình này là chuyển đổi Agile (Agile Transformation) cho tất cả IT Department và các phòng ban khác trong công ty nhằm đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số cũng như tăng năng suất lao động của nhân viên. Thông qua những bài học, kiến thức thực tiễn, kèm với kinh nghiệm từ trainer sẽ giúp học viên có được kiến thức và trải nghiệm thực tiễn hơn.

Hành trình đi đến Agile & Scrum

Một lập trình viên Full stack là một nhà phát triển đa năng, có kinh nghiệm và hiểu biết về front-end và back-end phần mềm và phần cứng. Các nhà phát triển Full stack cũng nắm vững vô số ngôn ngữ lập trình, giúp họ trở nên nhanh nhẹn và có thể thích nghi nhanh với các dự án khác nhau. Trở thành một nhà phát triển full-stack đòi hỏi rất nhiều nghiên cứu, làm việc và kinh nghiệm. Nếu bạn tập hợp được các kỹ năng phù hợp và thành thạo nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bạn có thể tìm được một công việc ở vị trí lập trình viên full-stack. Lập trình viên Full Stack là người có thể đảm nhận tất cả các công việc liên quan đến Server, DataBase, Front End, Back End, UX, UI … Full Stack Developer có thể đảm nhiệm các công việc liên quan đến: – Sever, mạng, và hosting. Họ hiểu biết về các yêu cầu về phần cứng, hệ điều hành, thiết lập môi trường hệ thống để triển khai ứng dụng. – CSDL. Họ có thể phân tích và thiết kế CSDL, sử dụng các hệ quản trị CSDL (MySQL, SQLServer, NoSQL, …) và viết được các câu truy vấn. – API/ Back-end code. Họ có thể sử dụng một hay nhiều ngôn ngữ server-side như Ruby, Python, PHP, Java, C# … để viết các ứng dụng, dịch vụ web (web service). – Front-end code: biết sử dụng HTML5, CSS3, Javascript và các frameworks như Bootstraps, Jquery, AngualarJS, … – UI/UX. – Client work. Họ có thể giao tiếp và lấy yêu cầu (requirement) từ khách hàng. Họ viết ra các tài liệu kĩ thuật (technical specs, architecture documents) và documentation. Nguồn: Nguyễn Duy Minh

FullStack là gì?

Nepal và Trung Quốc mới đây đã thông báo về việc điều chỉnh độ cao chính thức của ngọn núi cao nhất thế giới Everest. Trước đó, chính phủ Trung Quốc đánh dấu độ cao của ngọn núi là 8.844,43 mét. Con số này thấp hơn gần 4 mét so với chiều cao khảo sát của phía Nepal. <img src="https://spafile.ghmsoft.vn//uploads/43a72149-0f34-483a-a27c-f37de7d2931a/2020/12/15/d2509bcc1d984994802508dbe624d56a.jpg" alt="appendImg"> Nhưng trong thông báo mới nhất xác nhận, cả hai bên đã tiến tới thống nhất sau chuyến thăm của chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình tới Kathmandu vào năm 2019. Vào thời điểm đó, một thỏa thuận chung giữa hai bên đã được ký kết. Đã từng có cuộc tranh luận về độ cao thực tế của đỉnh núi khi người ta lo ngại rằng nó có thể đã bị thụt xuống sau trận động đất lớn vào năm 2015. Trận động đất đã giết chết 9.000 người, làm hư hại khoảng 1 triệu công trình kiến ​​trúc ở Nepal và gây ra một trận lở tuyết trên Everest khiến 19 người thiệt mạng. Nhưng chắc chắn Everest sẽ vẫn là đỉnh cao nhất vì đỉnh cao thứ hai K2 chỉ cao 8.611 mét. Chiều cao của Everest lần đầu tiên được xác định bởi một nhóm nghiên cứu người Anh vào khoảng năm 1856, đó là 8.842 mét. Nhưng độ cao được chấp nhận nhiều nhất vẫn là 8.848 mét do tổ chức Survey of India thực hiện vào năm 1954. Năm 1999, một nhóm của Hiệp hội Địa lý quốc gia sử dụng công nghệ GPS đã đưa ra con số 8.850 mét. Sau đó vào năm 2005, một nhóm nghiên cứu Trung Quốc khác đo được ngọn núi ở độ cao 8.844,43m khi chưa tính lớp tuyết phủ trên đỉnh. Trong khi đó độ cao theo khảo sát của phía Nepal là 8.848 mét, bao gồm cả tuyết và cũng dựa trên số liệu của tổ chức Survey of India công bố vào năm 1954. Đây là tổ chức chuyên lập bản đồ và khảo sát quốc gia của Ấn Độ và thuộc Bộ khoa học. và công nghệ Ấn Độ. Theo các quan chức khảo sát Nepal, bốn nhân viên khảo sát đất đai của nước này đã ghi lại đầy đủ các phát hiện của họ. Trong khi phía Trung Quốc đã cử một nhóm khảo sát vào tháng 5/2020 và cả hai nước đã đồng ý về một độ cao duy nhất. Sử dụng các điểm tham chiếu đã được thống nhất, Nepal lấy Vịnh Bengal làm mực nước biển chung để đo chiều cao của ngọn núi. Phía Nepal trước đó đã tạo ra một mạng lưới các trạm ngắm để xác định độ cao chính xác.  Chiều cao cuối cùng được thỏa thuận là 8.848,86m. Con số này cao hơn so với phép đo từng được các nhà khảo sát Trung Quốc xác nhận lần cuối vào năm 2005. Nó cũng cao hơn phép đo gần đây nhất của Nepal gần 1 mét. Santa Bir Lama, chủ tịch Hiệp hội leo núi Nepal cho biết: &quot;Đây là một cột mốc quan trọng trong lịch sử leo núi và sẽ kết thúc cuộc tranh luận về độ cao. Giờ đây thế giới sẽ chỉ có một con số&quot;. Không phải Everest đột nhiên tăng vọt chiều cao. Ngọn núi có cao thêm mặc dù rất chậm. Con số mới nhất này thể hiện những tính toán chính xác nhất về độ cao của Everest nhưng chưa từng được ghi nhận trước đây.

Nepal và Trung Quốc mới đây đã thông báo về việc điều chỉnh độ cao chính thức của ngọn núi cao nhất thế giới Everest. Trước đó, chính phủ Trung Quốc đánh dấu độ cao của ngọn núi là 8.844,43 mét. Con số này thấp hơn gần 4 mét so với chiều cao khảo sát của phía Nepal.

Trung Quốc và Nepal thống nhất cách đo, xác nhận đỉnh Everest cao thêm 0,6 mét so với trước đây.

AI viết tắt cho cụm từ Artificial Intelligence nghĩa là trí thông minh nhân tạo. Nói một cách chi tiết thì AI là một sự giả lập quá trình xử lý thông minh của con người (human intelligence) bởi máy móc, mà đặc biệt là hệ thống máy tính (computer systems). Một hệ thống AI cơ bản thông thường sẽ gồm 3 quá trình chính như sau: Learning: học – đây là quá trình thu nhận thông tin và các luật (rules) cho việc sử dụng thông tin đó. Nói cách khác đó chính là quá trình nạp vào cho máy móc 1 tập dữ liệu và những xử lý cơ bản về lĩnh vực mà người tạo ra nó mong muốn. Reasoning: lý luận, suy luận – quá trình này sử dụng các rules và thông tin đã được nạp từ bước 1 để xử lý một bài toán cụ thể nào đó. Tùy vào từng bài toán sẽ cho đầu ra là 1 giá trị gần đúng (chẳng hạn như đưa ra dự đoán về 1 hiện tượng, xu thế, …) hay đưa ra được 1 kết luận dựa trên bộ cơ sở đúng (ví dụ như detect khuôn mặt người). Self-Correction: tự sửa chữa, thay đổi – đây là quá trình quan trọng nhất của AI. 2 quá trình đầu mang tính chất của 1 machine (máy móc) thông thường. Nếu không có bước self-correction này thì 1 hệ thống sẽ không được xem là AI hoàn chỉnh. Trong quá trình sử dụng, hoạt động, hệ thống AI có nhiệm vụ tự học thêm trong thực tiễn và thay đổi những điều cho là đúng trong hệ thống. Cập nhật thông tin và sửa luật giúp cải thiện hệ thống, giữ được tính chính xác của hệ thống. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA AI John McCarthy là người đầu tiên thiết lập thuật ngữ artificial intelligence vào thập niên 1950, đến nay AI đã phát triển được qua gần 70 năm và đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc. Trước đây khi nói đến AI, thường người ta nghĩ nó gắn liền với robot, như Asimo – một con robot (humanoid robot) rất nổi tiếng được phát triển bởi Honda vào những năm 2000; thật ra phải hiểu AI là phần chứa bên trong robot thì mới đúng. Nó tương đương với bộ não của con người, còn robot chỉ là phần thân bên ngoài. Ngày nay các hệ thống trợ lý ảo đang được phát triển mạnh trên các thiết bị di động thông minh cũng như nhà thông minh như Siri (Apple), Google Assistant (Google), Cortana (Microsoft) hay Bixby (Samsung), chúng cũng là những đại diện tiêu biểu của thế hệ AI mới. Trong đó phần mềm và dữ liệu đấy chính là AI, cái tương tác với người dùng là giọng nói nó chỉ là user interface (UI) mà thôi (cũng chính vì thế mọi người thường không hình dung đấy là AI). PHÂN LOẠI AI Có nhiều cách thức phân loại AI, xét về mặt năng lực tính toán thì AI có thể chia thành 3 loại sau: ANI (Artificial Narrow Intelligence) ADVERTISEMENT REPORT THIS AD ANI là AI có năng lực tính toán yếu, tập trung vào 1 lĩnh vực (hẹp) nhất định. Ví dụ như con AI A lphaGo của Google có thể đánh thắng nhà vô định thế giới về cờ vây. Tuy nhiên đấy lại là điều duy nhất nó có thể làm được. Và nếu bạn yêu cầu nó gửi 1 tin nhắn cho người thân của bạn thì nó sẽ không thể thực hiện được. AGI (Artificial General Intelligence) AGI là AI có năng lực xử lý mạnh, AI cấp con người, có thể xử lý được bất kì nhiệm vụ trí tuệ nào của con người, tương đương với 1 bộ não người thực thụ. Tuy nhiên hiện tại thì còn người vẫn chưa chế tạo được AI cấp AGI. Trí tuệ là 1 năng lực tinh thần rất chung bao gồm không hạn chế khả năng lý luận, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề, tư duy trừu tượng, học hỏi nhanh từ kinh nghiệm. Với tốc độ phát triển hiện nay của bộ xử lý (CPU), tương lai con người có thể chinh phục được AGI là không xa. Và nếu xây dựng đươc AGI thì nó sẽ làm được hết những việc mà bạn có thể làm (tất nhiên là cả những việc các bạn không thể làm). ASI (Artificial Superintelligence) ASI là AI cấp siêu trí tuệ thông minh hơn tất cả những bộ não uyên bác nhất thế giới ở mọi lĩnh vực bao gồm cả sáng tạo khoa học, trí khôn thông thường và năng lực xã hội. ASI là lí do mà người ta hay nhắc đến sự nguy hiểm của AI đối với con người, sự tuyệt chủng hay bất tử là những khái niệm thường được truyền cảm hứng đến những bộ phim khoa học viễn tưởng về trí tuệ nhân tạo. TẠI SAO AI LẠI THÔNG MINH ĐƯỢC HƠN CON NGƯỜI? Đã qua rồi cái thời con người ta nhắc đi nhắc lại câu nói: “dù sao nó cũng chỉ là một cỗ máy”, hiện tại cỗ máy mà bạn nói đã có thể hiểu được bạn nghĩ gì, cảm xúc hiện tại của bạn, và thông minh hơn những gì bạn có thể tưởng tượng. Chìa khoá của vấn đề nằm ở từ khoá: mạng Internet. Internet ra đời những năm 1970, tức là sau khi John McCarthy đưa ra khái niệm trí tuệ nhân tạo khoảng 20 năm. Nhưng đấy chính là chìa khoá cho sự phát triển thần tốc như ngày nay của AI. Đã bao giờ bạn phát rồ vì không thể giải thích nổi tại sao một đứa bạn ngồi cạnh mình luôn được điểm quá cao trong những kì thi, dù cho bạn học chăm chỉ thế nào đi nữa. Vậy giải pháp là gì? Chép bài của chính nó. Nghe thì có vẻ tiêu cực, nhưng nguyên tắc xây dựng 1 cỗ máy thông minh cũng tương tự như vậy. Khi được rắp láp lên từ những bộ phận, chi tiết nhỏ bằng nhựa, bằng sắt, bằng các bảng mạch, cỗ máy của bạn đơn giản là 1 phần cứng không trí tuệ. Nhưng khi bạn cho nó học, thực chất là sao chép những kiến thức tuyệt vời từ những đứa mà bạn cho là thông minh trên vào cỗ máy của bạn, nó có thể thông minh hơn bất cứ ai. Tại sao? Có 3 nguyên do như sau: Việc học diễn ra rất nhanh: Nếu như con người ta cần 8h để nạp lại năng lượng bằng việc ngủ mỗi ngày thì 1 con robot không cần đến từng ấy thời gian. Việc học từ rất nhiều nguồn: Nếu như một người mất trung bình 2h đồng hồ để đọc hết 1 cuốn sách thì chú AI của bạn chắc sẽ chỉ cần dưới 2 phút để ăn cuốn sách ấy. Và tất nhiên chú không cần ra hiệu sách để mua, cũng không cần dở từng trang để đọc. Việc tự động lấy sách từ Internet về đọc khiến chú AI của bạn có 1 lượng dữ liệu khổng lồ mà cả đời bạn cũng không thể nuốt hết 1 phần nhỏ trong đó. Học mà không quên, chỉ sợ hết bộ nhớ: Thật ra thì đến giờ các nhà khoa học cũng đã tính được dung lượng của bộ não người, nó rơi vào tầm 3-1000 terabyte, một con số khá lớn. Tuy nhiên với việc nhớ nhớ quên quên thì khả năng học của con người sẽ rất hạn chế so với những cỗ máy chỉ nhớ không biết quên này. Có chăng sự cố chập điện có thể ảnh hưởng đến bộ não nhân tạo ấy, tuy nhiên cũng như tai nạn giao thông mà thôi. ALPHAGO ĐÃ CHIẾN THẮNG KIỆN TƯỚNG CỜ VÂY NHƯ THẾ NÀO? AlphaGo là chương trình máy tính cờ vây do Google DeepMind phát triển. Tháng 10 năm 2015, AlphaGo trở thành chương trình máy tính đầu tiên đánh thắng 1 kì thủ cờ vây chuyên nghiệp. Cờ vây được xem là một môn thể thao trí tuệ có độ phức tạp cực kỳ cao với tổng số nước đi là xấp xỉ 10^761, so với cờ vua là 10^120 và tổng số nguyên tử trong toàn vũ trụ là khoảng 10^80!! Vì vậy, thuật toán phải chọn ra 1 nước đi tối ưu trong số hàng nhiều tỉ tỉ lựa chọn. Về cơ bản, AlphaGo sẽ được cung cấp dữ liệu từ các ván cờ do con người chơi với nhau được đưa vào để huấn luyện. Tuy nhiên, mục đích cuối cùng của AlphaGo không phải là chơi như con người mà phải thậm chí thắng cả con người. Vì vậy, sau khi học xong các ván cờ của con người, AlphaGo tự chơi với chính nó với hàng triệu ván chơi để tìm ra các nước đi mới tối ưu hơn.  Như vậy với sức mạnh từ khả năng tính toán liên tục, tự học từ chính những kiến thức sẵn có, AlphaGo gần như không cho phép con người có cơ hội nào chiến thắng trong cuộc đấu với mình. Có 1 điểm đáng chú ý trong cuộc đấu của AlphaGo với Lee Sedol (kì thủ Cờ Vây người Hàn Quốc) là AlphaGo đã để thua ở ván thứ 4 trước khi chiến thắng với tỷ số 4-1 chung cuộc. Câu hỏi đặt ra là AlphaGo đã thua, hay đã cố ý để thua; chúng ta không thể tự hào vì 1 ván thắng của trí tuệ con người mà nên tự lo lắng dần vì màn thua bất ngờ đó của AlphaGo. Nếu nó thực sự biết thua thì quả là đáng sợ!!! LỜI KẾT Hiện nay, cả thế giới đang nhắc đến cuộc cách mạng lần thứ 4; các thuật ngữ về AI, Maching Learning, Big Data, IOT đã quá phổ biến. Bài viết chỉ dám đưa ra những khái niệm tổng quan nhất về AI, về 1 thế hệ mới của trí thông minh nhân tạo mà con người sẵn sàng tạo ra và đối mặt. Mục tiêu của blog cũng là tạo ra 1 nơi cùng tìm hiểu, cùng chia sẻ những kiến thức về AI, tìm những hướng đi của riêng mỗi người trong hàng tỷ tỷ những khái niệm xa vời nhất. Ngay từ cái tên của blog: Love AI From Zero, bọn mình đều là những tay ngang, có niềm yêu thích tìm hiểu về AI. Hy vọng sẽ được sự quan tâm của tất cả mọi người. Nguồn: AnywayNguồn: Anyway

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI, đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người.

AI là gì?

Khó khăn của các chủ nhà hàng Năm 2013 đánh dấu cột mốc của thời đại công nghệ số 4.0. Đồng thời cũng là thời điểm thế giới chính thức biết đến chatbot. Sự xuất hiện của chatbot đã khiến tất cả doanh nghiệp phải nhanh chóng chuyển trạng thái thích nghi mới với công nghệ hiện đại để bắt kịp sự phát triển thị trường. Tại Việt Nam, các nhà hàng cũng không phải ngoại lệ. Theo những nghiên cứu được thực hiện, bất kỳ nhà hàng quy mô dù lớn, vừa hay nhỏ lẻ đều đang gặp ít nhiều những trở ngại trong quản lý, tối đa doanh thu, xử lý yêu cầu khách hàng,... Những điều này trực tiếp gây ảnh hưởng tiêu cực đến thương hiệu nhà hàng và vô hình trung gây ra sự mất uy tín của thương hiệu trong mắt khách hàng.<img src="https://spafile.ghmsoft.vn//uploads/43a72149-0f34-483a-a27c-f37de7d2931a/2020/12/15/4d21daea395d4d99ab21f7481bf37950.png" alt="appendImg"> Đâu là giải pháp khắc phục tình trạng khó khăn? Để tham gia vào cuộc đua cải thiệndoanh số và gia tăng khách hàng, cách vận hành là điều cần thay đổi. Chuyển trạng thái mới bằng cách ứng dụng công nghệ chatbot là giải pháp mà những nhà hàng lớn đã và đang làm. Vấn đề chính các nhà hàng gặp phải hiện nay đến từ sự kết nối với khách. Khó khăn này thể hiện trong hoàn cảnh nhà hàng có quá nhiều khách đặt bàn. Khi số lượng nhân viên phục vụ là không đủ để đáp ứng những yêu cầu từ khách. Trong trường hợp kể cả giải quyết được toàn bộ yêu cầu đó, thì sự thiếu chính xác cũng là rất lớn. Và quan trọng nhất, chi phí cho nhân sự để xử lý vấn đề là không hề nhỏ.Thấu hiểu được khó khăn đó, Bizfly Solution cung cấp gói giải pháp Bizfly chatbot có thể giúp chủ nhà hàng tự động đặt bàn, gọi món với chi phí thấp. Tất cả chỉ với công cụ chatbot cực kỳ đơn giản, dễ sử dụng.Thay vì sử dụng cách thức truyền thông với app giao đồ ăn, chatbot của Bizfly cho phép khách hàng gọi món ngay trên giao diện. Công cụ sẽ hiển thị tất cả menu của nhà hàng cũng như giá cả chi tiết để khách hàng có thể thoải mái lựa chọn món ăn phù hợp.Điểm đặc biệt của giải pháp Bizfly chatbot chính là cung cấp đầy đủ vị trí các cơ sở nhà hàng đang hoạt động, trạng thái bàn trống. Điều này vô cùng tiện lợi khi khách hàng có thể chủ động sắp xếp thời gian phù hợp đến quán vào thời điểm thích hợp.Vượt trội hơn cả, chatbot dành cho nhà hàng của Bizfly còn tích hợp sẵn tính năng thanh toán online, kết nối với các đơn vị vận chuyển uy tín để giúp khách hàng lựa chọn hình thức giao hàng phù hợp. Bên cạnh đó, các &quot;thượng đế&quot; cũng có thể đánh giá chất lượng phục vụ, món ăn ngay trên chatbot. Từ đó giúp nhà hàng có những điều chỉnh phù hợp để nâng cao chất lượng phục vụ.Nhìn chung, trong bối cảnh thời đại số với sự chuyển dịch chóng mặt của công nghệ. Việc thay đổi để thích nghi là điều bắt buộc cần làm đối với mỗi nhà hàng. Chủ nhà hàng cần phải nắm bắt được sự chuyển đổi số để cải thiện khâu quản lý, tối đa doanh thu và xây dựng mối liên kết bền chặt với khách hàng. Song hành với đó, nhà hàng cũng nên tham khảo và ứng dụng những bộ công cụ - giải pháp hỗ trợ quyền năng, tiết kiệm chi phí, tiêu biểu như chatbot dành cho nhà hàng của Bizfly.Tham khảo thêm bộ giải pháp quyền năng và những ưu đãi siêu hấp dẫn của Bizfly.

Chatbot - Cứu tinh trong thời đại số

Khi nhà đồng sáng lập Steve Jobs quay lại Apple vào năm 1997, ông đã mạnh tay cắt bớt các dòng sản phẩm để tập trung nguồn lực công ty vào các sản phẩm được yêu thích nhất theo các danh mục như sản phẩm cho “người tiêu dùng”, cho “người dùng chuyên nghiệp”, “máy desktop” và máy “portable”. Những mảng phần cứng này đã trở thành các trụ cột cho những bài phát biểu và các lần ra mắt sản phẩm nổi tiếng của Jobs. Trọng tâm của ông đặt vào các dòng sản phẩm này trở nên nổi tiếng bởi vì nó mở đường cho việc thực hiện hoàn hảo và sự đón nhận rộng rãi các sản phẩm của Apple.<img src="https://genk.mediacdn.vn/thumb_w/660/2018/6/6/104511450-gettyimages-6926851041910x1000-1528225857003850572789.jpg" alt="WWDC 2018 cho thấy kỷ nguyên phần cứng của Apple sắp chuyển sang phần mềm - Ảnh 1.">Khi nhà đồng sáng lập Steve Jobs quay lại Apple vào năm 1997, ông đã mạnh tay cắt bớt các dòng sản phẩm để tập trung nguồn lực công ty vào các sản phẩm được yêu thích nhất theo các danh mục như sản phẩm cho “người tiêu dùng”, cho “người dùng chuyên nghiệp”, “máy desktop” và máy “portable”. Những mảng phần cứng này đã trở thành các trụ cột cho những bài phát biểu và các lần ra mắt sản phẩm nổi tiếng của Jobs. Trọng tâm của ông đặt vào các dòng sản phẩm này trở nên nổi tiếng bởi vì nó mở đường cho việc thực hiện hoàn hảo và sự đón nhận rộng rãi các sản phẩm của Apple. WWDC 2018 cho thấy kỷ nguyên phần cứng của Apple sắp chuyển sang phần mềm - Ảnh 1. Nhưng tới năm 2018 này, trọng tâm đó đã không còn hướng mạnh vào phần cứng nữa. Apple có một số sản phẩm “prosumer” (sản phẩm chuyên nghiệp cho người dùng thông thường) như MacBook Pro có thể xóa nhòa khoảng cách giữa nhà thiết kế và lập trình viên, cùng các sản phẩm khác như iPad Pro thích hợp cho cả vai trò điện thoại và máy tính. Điều này càng thấy rõ hơn trong hội nghị WWDC 2018 vừa diễn ra vào hôm qua, khi tại đây Apple cho biết, công ty vẫn tập trung vào một số lĩnh vực quan trọng để điều hành một cách trơn tru – nhưng bây giờ phần mềm mới tạo nên các danh mục sản phẩm chính. Có thể thấy, các sản phẩm cốt lõi của Apple dường như ngày càng được xây dựng nên xoay quanh các lĩnh vực trọng tâm sau: - Chăm sóc sức khỏe và an toàn. - Riêng tư. - Thực tế tăng cường. - Giáo dục. - Doanh nghiệp. - Âm nhạc.<img src="https://genk.mediacdn.vn/2018/6/6/photo-1-1528137014323623203871-1528225857006256409222.jpg" alt="WWDC 2018 cho thấy kỷ nguyên phần cứng của Apple sắp chuyển sang phần mềm - Ảnh 2."> WWDC 2018 cho thấy kỷ nguyên phần cứng của Apple sắp chuyển sang phần mềm - Ảnh 2. Không lĩnh vực nào trong số những cái tên kể trên gắn liền với một thiết bị phần cứng cả. Tất nhiên bạn có thể vẫn cần đến một chiếc Apple Watch cho thói quen tập thiền và yoga của mình, nhưng bạn cũng có thể theo dõi sức khỏe tinh thần của mình thông qua các công cụ chống nghiện smartphone mới của Apple và ứng dụng an toàn trên xe ô tô. Bạn đang xem phim tài liệu theo chủ đề ca nhạc của Apple hoặc các chương trình chủ đề khoa học trên chiếc Apple TV, trước khi chuyển sang stream nhạc từ chiếc HomePod của mình và làm các bài tập về khoa học trên chiếc iPad. Bạn đang xây dựng các ứng dụng AR trên chiếc máy tính của mình và sử dụng chúng trên điện thoại. Đây chính là điểm then chốt trong chiến lược mới của Apple: thay vì phần cứng được tích hợp sâu với phần mềm tùy chỉnh cho mỗi nền tảng, Apple đang dần dần làm lại phần mềm và các dịch vụ chủ yếu của mình và đảm bảo rằng chúng sẽ hoạt động trên tất cả các thiết bị của họ. WWDC 2018 cho thấy kỷ nguyên phần cứng của Apple sắp chuyển sang phần mềm - Ảnh 3.Tính năng chia sẻ trải nghiệm AR mới trong bộ ARKit 2.0 Điều này đặc biệt rõ ràng khi giám đốc phần mềm Craig Federighi thẳng tay phủ nhận các tin đồn về việc hợp nhất nền tảng iOS với hệ điều hành MacOS của Apple. Nhưng sau đó, ông đã nhấn mạnh rằng, Apple đang bắt đầu xây dựng một nền tảng để các ứng dụng iOS có thể chạy trên máy Mac với các thay đổi tối thiểu, và nói về việc ứng dụng News và Stocks cho máy Mac. Ông còn cho biết thêm, đến 2019, các nhà sản xuất ứng dụng bên thứ ba cũng có thể có khả năng này. Nếu Apple có thể thành công trong việc điều chỉnh lại bản thân xung quanh các trụ cột nội dung mới, họ có thể kiếm được nhiều tiền hơn nữa từ mỗi người dùng iPhone thông qua các dịch vụ thuê bao và ứng dụng, thay vì chỉ bán các phần cứng đắt tiền. Điều đó ngày càng quan trọng hơn khi người dùng đang giữ các thiết bị của mình ngày càng lâu hơn, thay vì nâng cấp chúng sau hai hay ba năm. Quả thực, tỷ lệ doanh thu đến từ phần mềm và dịch vụ đang gia tăng ở Apple và nhiều khả năng sẽ tiếp tục tăng trưởng, nếu dự đoán của công ty là đúng. Larry O’Connor, nhà sáng lập công ty máy tính Other World Computing, cho biết, trong khi ông thất vọng vì không có thêm phần cứng máy Mac nào từ Apple trong năm nay, nhưng nó hoàn toàn có lý. Mặc dù đã nhiều năm kể từ khi một số sản phẩm máy Mac được nâng cấp, họ tiếp tục nhận được các tính năng mới và kết nối với các sản phẩm mới hơn. “Một chiếc máy tính mới sẽ trở nên ít quan trọng hơn so với những khả năng mà bạn có thể thêm vào những gì bạn đã có.” O’Connor cho biết. Tham khảo CNBC

Nó cũng cho thấy kỷ nguyên của Steve Jobs tại Apple với trụ cột là phần cứng đã sắp kết thúc, để chào đón một kỷ nguyên mới với phần mềm và nội dung là trụ cột.

WWDC 2018 cho thấy kỷ nguyên phần cứng của Apple sắp chuyển sang phần mềm

Không có gì khó hiểu khi fan của hệ điều hành thường sẽ tìm đủ mọi lý do để chê bai hệ điều hành đối thủ, nhưng đối với Windows, những lời chê bai của fan Linux nhắm vào các khiếm khuyết của hệ điều hành này đều có lý do chính đáng. Đặc biệt là khi nó đến từ chính một người dùng Windows chuyên nghiệp trong thời gian dài. Jamie Wilson, một cựu chiến binh và cũng là nhân viên IT từng làm việc cho một trong các công ty sản xuất ô tô lớn nhất nước Mỹ, nơi mọi công việc đều phải xử lý trên các máy tính Windows. Ngoài ra bản thân anh cũng phải viết phần mềm cho nó, vì vậy có lẽ anh hiểu rõ hơn ai hết những khuyết điểm của hệ điều hành này. Sau nhiều năm làm việc trên Windows và chịu đựng những khiếm khuyết đó, cuối cùng Wilson đã phải từ bỏ nó và chuyển sang sử dụng Linux (Ubuntu). Kể từ đây, anh có cái nhìn rõ ràng hơn về các khuyết điểm trong cách vận hành Windows khi so với Linux. <img src="https://spafile.ghmsoft.vn//uploads/43a72149-0f34-483a-a27c-f37de7d2931a/2020/12/10/5bd661ec5fc843d18083b1fd6ef62bba.png" alt="appendImg">Dưới đây là các khuyết điểm của hệ điều hành Windows được Wilson chỉ ra trên Quora, đặc biệt khi đặt chúng cạnh Linux. Có thể không ít người trong số chúng ta cũng từng cảm thấy những khiếm khuyết này thật kỳ cục, nhưng dường như nó đã tồn tại đủ lâu và quá phổ biến đến nỗi mọi người cảm thấy nó như một phần tất yếu vậy. Ví dụ như:﻿ - Khả năng tự quản lý: Cứ sau khoảng 18 tháng, tôi lại phải xóa toàn bộ ổ đĩa và cài đặt lại hệ điều hành cùng mỗi ứng dụng trên nó, bởi vì Windows trên máy tính đã chậm đi đáng kể. Đối với tôi, điều này thật kỳ cục khi hệ điều hành không thể tự quản lý bản thân nó mà không cần đến sự can thiệp cực đoan đến như vậy. - Quản lý file hệ thống: File hệ thống của Windows tốn không gian một cách đáng kinh ngạc, và vì vậy nó luôn cần chống phân mảnh (defragging) để vận hành một cách hiệu quả (trong khi đó file hệ thống của hệ điều hành Unix quản lý không gian lưu trữ hiệu quả hơn hẳn để tránh bị phân mảnh).

Nhưng khi Windows đã trở nên quá phổ biến, các khiếm khuyết này được phần lớn người dùng phổ thông xem như điều hiển nhiên và chấp nhận sống chung với nó.

Fan Linux giải thích lý do không thể yêu nổi Windows dù đã cố

Theo Reuters, một lỗ hổng bảo mật đã khiến Bộ Tài chính và Cục Quản lý Thông tin và Viễn thông Quốc gia thuộc Bộ Thương mại Mỹ đã bị các hacker nước ngoài viếng thăm và ăn trộm một lượng dữ liệu không xác định. Trong khi các chi tiết của cuộc tấn công vẫn chưa được biết rõ, vụ rò rỉ dữ liệu này dường như khá nghiêm trọng khi nó buộc Hội đồng An ninh Quốc gia Mỹ phải tổ chức một cuộc họp đột xuất vào thứ Bảy vừa qua. Nhiều nguồn tin của AppleInsider trong Bộ Quốc phòng Mỹ đã xác nhận về cuộc tấn công này. Mặc dù vậy, họ từ chối cho biết về lượng dữ liệu đã bị lấy trộm cũng như các cơ quan nào bị ảnh hưởng trong cuộc tấn công này. Được biết, Cục Quản lý Thông tin và Viễn thông Quốc gia thuộc Bộ Thương mại Mỹ (NTIA) là đơn vị phụ trách soạn thảo chính sách liên quan đến Viễn thông và internet. <img src="https://spafile.ghmsoft.vn//uploads/43a72149-0f34-483a-a27c-f37de7d2931a/2020/12/15/25b1665009194c0b9bb93a628dfedb69.jpg" alt="appendImg"> Theo những người thân cận với vụ việc, cuộc tấn công vào NTIA được thực hiện thông qua một lỗ hổng trong Office 365 của Microsoft, khi các email của nhân viên trong cơ quan này đã bị nhóm hacker theo dõi trong nhiều tháng liền. Cuộc tấn công này còn bao gồm các thủ thuật đánh lừa giao thức xác thực của Microsoft, điều cho thấy nó được thực hiện bởi một nhóm có kỹ năng rất cao. Một quan chức cao cấp của Mỹ cho biết , vụ xâm nhập email này có thể đã xảy ra từ mùa hè năm nay, nhưng giờ mới bị phát hiện. &quot;Đây là một nhóm hacker được nước ngoài tài trợ.&quot; Một người cho biết ngắn gọn về vụ việc này, nhưng bổ sung thêm rằng vẫn chưa rõ ai là người chịu trách nhiệm. Các cơ quan liên bang bao gồm cả FBI đã bắt đầu điều tra vụ việc. Hai nguồn tin khác của AppleInsider cho rằng vụ ăn trộm dữ liệu này có liên quan đến một cuộc tấn công khác gần đây nhắm vào công ty an ninh mạng nổi tiếng FireEye, nhằm ăn trộm các công cụ hacking và khai thác mã độc. Cuộc tấn công đó dường như sử dụng các công cụ được tinh chỉnh để nhắm mục tiêu đến riêng công ty FireEye. Hiện Cơ quan An ninh mạng và Cơ sở hạ tầng (CISA) cho biết, đang &quot;hợp tác chặt chẽ với các đối tác cơ quan chúng tôi về các hoạt động được phát hiện gần đây trên các mạng lưới của chính phủ&quot;, phát ngôn viên cho biết. &quot;CISA đang cung cấp sự hỗ trợ kỹ thuật cho các thực thể bị ảnh hưởng khi họ làm việc để xác định và giảm thiểu bất kỳ nguy cơ thâm nhập nào.&quot; Với mức độ nghiêm trọng của vụ việc, rất có thể các cuộc điều tra sẽ mất nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm mới có thể công khai các thông tin chi tiết. Tham khảo Apple Insider