Lời giải tham khảo môn Lịch sử mã đề 306 tốt nghiệp THPT quốc gia 2017.

Sáng 24/6, các thí sinh làm bài thi tổ hợp Khoa học xã hội gồm 3 môn: Lịch sử, Địa lý và Giáo dục công dân. Năm nay là năm đầu tiên các môn được chia thành 2 nhóm Khoa học tự nhiên (Vật lý, Hóa học, Sinh học) và Khoa học xã hội (Lịch sử, Địa lý, Giáo dục công dân).

Cụ thể, thí sinh làm bài các môn thi thành phần của bài thi tổ hợp theo lịch thi trên cùng một phiếu trả lời trắc nghiệm (TLTN).

Hết thời gian làm bài của môn thi thành phần cuối cùng của bài thi tổ hợp, cán bộ coi thi (CBCT) mới thu phiếu TLTN.

Các môn thi thành phần trong mỗi bài thi tổ hợp có cùng một mã đề thi, thí sinh ghi mã đề thi này trên phiếu TLTN để theo dõi.

Thời gian làm bài thi mỗi môn thành phần là 50 phút.

Các thí sinh được chọn dự thi cả 2 bài thi tổ hợp, điểm bài thi tổ hợp nào cao hơn sẽ được chọn để tính điểm xét công nhận tốt nghiệp THPT. Thí sinh giáo dục thường xuyên có thể chọn dự thi cả bài thi Ngoại ngữ, điểm bài thi này để xét tuyển sinh ĐH, CĐ, không dùng để tính điểm xét công nhận tốt nghiệp THPT.

Để xét tuyển ĐH, CĐ, thí sinh đã tốt nghiệp THPT phải dự thi các bài thi độc lập, bài thi tổ hợp hoặc các môn thi thành phần của bài thi tổ hợp, phù hợp với tổ hợp bài thi, môn thi xét tuyển vào ngành, nhóm ngành theo quy định của trường ĐH, CĐ.

Bộ GD-ĐT cũng cho biết, các đơn vị hội đồng thi công bố và thông báo kết quả cho thí sinh vào ngày 07/7/2017.

Công bố kết quả xét công nhận tốt nghiệp THPT chậm nhất ngày 14/7/2017.

• BAN GIÁO DỤC

Đề thi chính thức môn Lịch sử kỳ thi THPT quốc gia 2018 của Bộ GD-ĐT

Chiều ngày 27-6, Bộ GD&ĐT đã công bố đề thi chính thức môn Lịch sử thi THPT quốc gia 2018 ở tất cả mã đề. Cập nhật đáp án thi THPT quốc gia 2018 nhanh và đầy đủ trên báo Vietnamnet.

Pano AI, startup phát hiện cháy rừng, sử dụng camera 360 độ, độ phân giải cao (UHD) và một nền tảng trí tuệ nhân tạo(AI) để quét, xác định và theo dõi cháy rừng.

Tháng 8/2023, sau khi phát hiện một đám cháy ở phía tây núi Rainer, Pano AI đã cảnh báo Bộ Tài nguyên quốc gia và cung cấp dữ liệu hình ảnh, vị trí.

Đội hỗ trợ được điều động ngay lập tức và khống chế thành công đám cháy trên 23 mẫu. Pano AI ước tính cảnh báo của họ giúp tăng tốc độ phản ứng từ 20 đến 30 phút.

Có hơn 100 hệ thống Pano AI đang triển khai tại Mỹ và Australia. Nhiều nơi sử dụng mạng 4G, nhưng tại một số địa điểm khác – như Washington – công nghệ hoạt động trên nền tảng 4G. Do có nhiều lợi thế hơn 4G như khả năng hoạt động ở các vùng xa xôi hơn, Pano AI dự định ra mắt thêm nhiều hệ thống tích hợp 5G.

Tháng 9/2023, nhà mạng Rogers thông báo mạng 5G của họ sẽ hỗ trợ công nghệ Pano AI tại British Columbia, nơi các đám cháy rừng ngày càng tàn khốc.

Pano AI cho biết đã phát hiện hơn 50.000 đám cháy kể từ khi thành lập năm 2020. Hai nhà sáng lập Sonia Kastner và Arvind Satyam có chung mối quan tâm là biến đổi khí hậu. Sống tại San Francisco, cả hai từng trải qua thảm họa cháy rừng và cảm thấy cần phải tìm ra giải pháp làm giảm tác hại của cháy rừng.

Khi bắt đầu phỏng vấn các chuyên gia trong lĩnh vực này, họ nhận thấy mong muốn có được công nghệ cho phép mọi người vượt qua thách thức của cháy rừng hiện đại. Nhiều nghiên cứu cho thấy biến đổi khí hậu khiến cháy rừng xảy ra thường xuyên hơn và mùa cháy rừng kéo dài hơn. Nghiên cứu cũng gợi ý nhiệt độ và hạn hán gia tăng làm cho đám cháy nhanh hơn, nóng hơn.

Do nguy cơ cháy rừng vượt khỏi tầm kiểm soát, công nghệ phát hiện sớm có thể đóng vai trò quan trọng trước khi nó trở thành thảm họa. Cân nhắc đến những điều này, Kastner và Satyam quyết định tập trung vào công nghệ phát hiện cháy rừng.

Họ phát triển một sản phẩm tích hợp nhiều công nghệ để nhanh chóng phát hiện và khống chế cháy rừng. Yếu tố phần cứng – Pano Stations – bao gồm hai camera HD và một máy tính biên chứa modem mạng. Chúng được sản xuất tại San Francisco. Sau khi các khách hàng – thường là cơ quan chính phủ, hãng viễn thông, chủ đất – xác định khu vực họ quan tâm, nhóm sẽ đến và gắn Pano Statiosn tại các điểm cao như tháp viễn thông hay bể chứa nước.

Một khi được gắn lên, camera sẽ xoay 360 độ mỗi phút. Mỗi vòng quay, 10 hình ảnh chất lượng cao được chụp ở nhiều vị trí khác nhau. Theo Kastner, họ tải lên khoảng 100 GB dữ liệu mỗi tháng mỗi trạm, chuyển lên đám mây, nơi chạy thuật toán thị giác máy tính để phát hiện khói và cháy. Các chuyên gia con người cũng đánh giá thủ công và lọc ra kết quả dương tính giả.

Sau khi phát hiện đám cháy, thông báo đẩy tự động được gửi đến khách hàng bằng tin nhắn và email, thông báo vị trí. Khách hàng nhận được liên kết với báo cáo, được cập nhật mỗi phút, cùng thông tin vị trí và nút chia sẻ mà không cần thông tin đăng nhập. Mục tiêu là loại bỏ mọi phiền toái xoay quanh thông tin vào những khoảnh khắc quan trọng ban đầu của đám cháy.

Tại Washington, nơi sử dụng 5G, có 9 trạm Pano Stations đã được triển khai và thêm 12 trạm dự kiến lắp đặt vào mùa hè năm 2024. Hilary Franz, Ủy viên đất công của bang, đánh giá những công nghệ như của Pano AI giúp họ phản ứng nhanh hơn khi đám cháy còn nhỏ, giảm thiểu chi phí và cứu sống người, của cải.

5G hỗ trợ công nghệ của Pano AI tốt hơn nhờ phạm vi hoạt động xa, giúp họ tiếp cận những địa điểm xa xôi mà đôi khi 4G không thể đến được. Dù camera quay 30 khung hình cho mỗi video H.265 khi hoạt động trên 4G, máy tính biên chỉ trích xuất được 10 JPEG của video này. Theo Kastner, với 4G, họ không có đủ băng thông để tải tất cả lên đám mây.

Vì 5G có nhiều băng thông hơn 4G, Kastner hi vọng có thể tải dữ liệu video lên đám mây thay vì ảnh JPEG. Nhóm cũng đang nghiên cứu cách truyền video đám cháy đến cho khách hàng.

Sản phẩm của Pano AI có tác động lớn và tạo ra sự khác biệt. Mọi người biết về đám cháy sớm hơn và khống chế nhanh hơn. Nhiều chiến lược mới đang được triển khai để xử lý tình trạng hỏa hoạn ngày càng tồi tệ và Pano AI là một trong số đó.

(Theo Insider)