Chị gái nhóm trẻ sống sót trong rừng Amazon dùng kỹ năng 'chơi với bà' cứu các em

on .

Dựng trại, kiếm thức ăn, phân biệt trái cây có độc... là các kỹ năng mà chị gái nhóm trẻ sống sót trong rừng Amazon đã học được khi chơi trò chơi cùng bà.

 
Chị gái nhóm trẻ sống sót trong rừng Amazon dùng kỹ năng chơi với bà cứu các em - Ảnh 1.
 

Đội cứu hộ chăm sóc một trong bốn em nhỏ bị lạc trong rừng Amazon - Ảnh: AFP

Theo thông tin từ gia đình, cô bé Lesly Mucutuy - 13 tuổi, chị lớn nhất trong bốn đứa trẻ sống sót kỳ diệu sau vụ rơi máy bay ở Colombia - đã dùng kiến thức học được khi chơi trò chơi cùng bà để giúp mình và ba em sống sót trong rừng Amazon.

Lesly đã học được cách dựng trại trong rừng rậm hoang dã bằng dây ruy băng cột tóc. Em còn biết cách bắt cá, săn bắt và tìm được đồ có thể ăn được.

"Khi chơi, chúng tôi sắp đặt trò chơi như một trại nhỏ", Đài Caracol TV của Colombia dẫn lời bà Damaris Mucutuy, dì của bốn đứa trẻ.

Bà Mucutuy cũng cho biết Lesly nhận biết được loại trái rừng nào không thể ăn vì có độc và cô bé cũng biết cách chăm đứa em nhỏ.

Kỹ năng của Lesly đã giúp em và Soleiny Jacobombaire Mucutuy - 9 tuổi, Tien Ranoque Mucutuy - 4 tuổi và bé Cristin Ranoque Mucutuy mới 11 tháng tuổi sống sót trong rừng rậm Amazon 40 ngày đến khi đội cứu hộ tới.

"Con bé đã cho các em ăn bột khoai mì, trái từ các bụi cây. Chúng biết mình phải ăn gì" - bà Fatima Valencia, bà của 4 đứa trẻ, giải thích.

 
Chị gái nhóm trẻ sống sót trong rừng Amazon dùng kỹ năng chơi với bà cứu các em - Ảnh 3.

"Tôi rất biết ơn, biết ơn cả Mẹ Trái đất vì những đứa trẻ đã thoát được", bà Fatima Valencia xúc động nói - Ảnh: AFP

Lesly và các em xuất thân từ cộng đồng thổ dân Huitoto, một cộng đồng người da đỏ Nam Mỹ có mặt tại khu vực đông nam Colombia và Bắc Peru.

Theo Bách khoa toàn thư Britannica, người Huitoto (còn gọi là Witoto) là những nông dân giỏi, thành thạo trong việc hái lượm, săn bắt và đánh cá.

Có ý kiến cho rằng kiến thức và kỹ năng mà các em học được từ cộng đồng của mình, cũng như các thức ăn mà các em thu nhặt được từ đống đổ nát của máy bay đã giúp bốn đứa trẻ sinh tồn 40 ngày trong rừng rậm Amazon.

"Các em được bà của mình nuôi dưỡng và đã ứng dụng được những gì mà các em học từ cộng đồng, dựa vào những kiến thức do tổ tiên truyền lại để sống sót", báo New York Post dẫn lời ông John Moreno, thủ lĩnh của cộng đồng Guanano tại tỉnh Vaupes, đông nam Colombia, nơi Lesly và các em lớn lên.

Ngày 1-5, máy bay chở bốn em gặp nạn khi các em đang trên đường bay đến San Jose del Guaviare để thăm cha.

Mẹ của các em, bà Magdalena Mucutui Valencia cùng phi công và một lãnh đạo cộng đồng thổ dân khác đã tử nạn khi máy bay rơi.

Cả bốn em hiện đang hồi phục trong một bệnh viện quân đội tại thủ đô Bogota, Colombia. Theo dự kiến, các em sẽ xuất viện sau 3 tuần.

Hiện trường máy bay rơi - Ảnh: AFP

Hiện trường máy bay rơi - Ảnh: AFP

Nghi Vũ

Nguồn:https://tuoitre.vn/chi-gai-nhom-tre-song-sot-trong-rung-amazon-dung-ky-nang-choi-voi-ba-cuu-cac-em-20230611192906256.htm

Bài báo của sv ngành Khoa học Dữ liệu UIT được chấp nhận đăng tại top những tạp chí có chỉ số ảnh hưởng cao nhất của Khoa học máy tính

on .

Vừa qua, hai bạn sinh viên khoa Khoa học Dữ liệu là Nguyễn Hiếu Nghĩa và Võ Trần Đông Dương đã có bài báo được chấp nhận xuất bản tại Tạp chí Information Fusion (chỉ số Impact Factor 17) - đây được xem là 1 trong những tạp chí có chỉ số ảnh hưởng cao nhất của Khoa học máy tính. Bài báo mang tên OpenViVQA: Task, Dataset, and Multimodal Fusion Models for Visual Question Answering in Vietnamese.

Theo illinois University Library, Tạp chí Information Fusion xếp hạng thứ 4 trong lĩnh vực Computer Science.  Dựa trên Scimago Institutions Rankings, tạp chí này xếp thứ 2 trên thế giới trong lĩnh vực xử lý tín hiệu (Signal Processing) và xếp thứ 5 trên thế giới về hệ thống thông tin (Information System). 

Tóm tắt bài báo: Học đa thể thức (Multimodal Learning) là chủ đề nghiên cứu mới và cũng là bài toán nghiên cứu của tương lai. Trong bài toán này, máy tính được yêu cầu sử dụng thông tin từ nhiều nguồn đầu vào để thực thi một tác vụ nào đó. Các nguồn đầu vào rất đa dạng: có thể là hình ảnh, âm thành, hoặc văn bản. Bài toán này đã được cộng đồng nghiên cứu đề xuất từ những năm 2015 thông qua bài toán đầu tiên của học đa thể thức là hỏi đáp tự động dựa trên hình ảnh. Tuy nhiên, do tính chất phức tạp của bài toán và sự hạn chế về mặt kỹ thuật ở thời điểm bấy giờ, học đa thể thức nói chung và hỏi đáp tự động dựa trên hình ảnh nói riêng đã trở thành bài toán khó chưa thể tiếp cận. Mãi cho đến năm 2018, học đa thể thức mới thật sự được cộng đồng nghiên cứu quay lại để ý và khai thác. Mặc dù việc nghiên cứu bài toán này trên tiếng Anh rất sôi nổi, tuy nhiên trên tiếng Việt thì lại chưa có dấu hiệu bắt đầu. Nhằm xây dựng nên những nền tảng cơ bản cho việc nghiên cứu bài toán học đa thể thức trên tiếng Việt, chúng tôi đã xây dựng bộ dữ liệu OpenViVQA, thông qua đó đầu tiên định nghĩa bài toán Open-ended VQA cho tiếng Việt. Chúng tôi đã tiến hành thí nghiệm, đánh giá và chứng minh bài toán mà chúng tôi đặt ra rất phức tạp và thách thức, dẫu bài toán đòi hỏi những khả năng thông thường của con người. Bên cạnh đó, chúng tôi đề xuất ra 03 phương pháp mới và đạt kết quả state-of-the-art trên bộ dữ liệu OpenViVQA, đặt nền móng cho các thí nghiệm sau đó trên bộ dữ liệu này.

Với lần thử sức này, cả hai bạn Nghĩa và Dương đều có cho mình những trải nghiệm đáng tự hào và những bài học đáng nhớ. “Trong lần nghiên cứu này, mình đã học được cách mạo hiểm đón nhận những thách thức lớn, học được tinh thần dám nghĩ dám làm. Bên cạnh đó đề tài này cũng giúp mình hoàn thiện rất nhiều kỹ năng viết lách cũng như tư duy phản biện và thiết kế thí nghiệm, và những yếu tố khác cần có để có thể chinh phục những tạp chí/hội nghị top đầu trên thế giới”, bạn Nghĩa cho hay.

Để có được thành tựu như hiện tại, các bạn đều trải qua rất nhiều khó khăn trong việc tiếp cận nghiên cứu với một bài toán rất mới. Nghĩa chia sẻ: “Đây là bài toán rất mới đối với tiếng Việt và khi triển khai làm đề tài này, nhóm mình có thể được xem như là nhóm đặt những viên gạch đầu tiên cho việc nghiên cứu bài toán Open-ended VQA trên tiếng Việt. Và việc chấp nhận làm người đầu tiên kéo theo rất nhiều khó khăn khác, tiêu biểu là về phương pháp thí nghiệm khi mà nhóm phải tự đề xuất ra một phương pháp hoàn toàn mới cho bài toán mới này”.

Và tất nhiên, Nhà trường và thầy cô UIT luôn đồng hành cùng các bạn trong những lần thử sức này. “Nhóm đã được sự hỗ trợ từ thầy Kiệt, phó trưởng Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin, những lời góp ý sâu sắc của cô Ngân - Phó hiệu trưởng nhà trường. Cả hai thầy cô đã tận tình chỉ ra cái chưa tốt, cái cần phải cải thiện của nhóm để đề tài của nhóm đi đến thành công như ngày hôm nay”, Nghĩa cho biết.

Theo Thu Hoài - Tuyển sinh UIT 

Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://tuyensinh.uit.edu.vn/bai-bao-cua-sv-nganh-khoa-hoc-du-lieu-uit-duoc-chap-nhan-dang-tai-top-nhung-tap-chi-co-chi-so-anh-huong-cao-nhat-cua-khoa-hoc-may-tinh

Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin.

Nguồn:https://www.uit.edu.vn/bai-bao-cua-sv-nganh-khoa-hoc-du-lieu-uit-duoc-chap-nhan-dang-tai-top-nhung-tap-chi-co-chi-so-anh-huong-cao-nhat-cua-khoa-hoc-may-tinh?fbclid=IwAR3NzPt2rES0XEC1ceh7ANF-55IX5F3t-nOmM338zXT6Sj0v1B9af1DNnqE

UIT Data Science Challenge 2023

on .

[UIT DATA SCIENCE CHALLENGE 2023] 
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
CUỘC THI KHOA HỌC DỮ LIỆU ĐẦU TIÊN TẠI UIT…
Đã chính thức NÂNG TỔNG GIÁ TRỊ GIẢI THƯỞNG CỰC KHỦNG 7️⃣5️⃣.0️⃣0️⃣0️⃣.0️⃣0️⃣0️⃣ VNĐ
Đối tượng: Sinh viên đến từ các trường Đại học, Cao đẳng trên địa bàn TP. HCM.
Tranh tài tại 2 bảng đấu:
Bảng A: Giải pháp Khoa học Dữ liệu cho thành phố thông minh.
Bảng B: Cuộc thi Khoa học Dữ liệu.
Cùng theo dõi fanpage UIT Data Science Challenge để cập nhật những thông tin mới nhất về cuộc thi nhé!
______________________________
UIT Data Science Challenge
Email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.