[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_c%E1%BA%A3nh%20b%C3%A1o%20s%E1%BB%9Bm{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_cảnh báo sớm":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":17,"references":10,"faqs":10,"createUser":18,"publishUser":22,"keywords":26,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":27,"status":28,"createTime":29,"updateTime":30,"publishTime":31,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":32,"relateTopics":33},"cảnh báo sớm","Cảnh báo sớm là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","Cảnh báo sớm là hệ thống phát hiện và truyền tải thông tin về rủi ro tiềm ẩn trước khi sự kiện xảy ra, giúp giảm thiểu thiệt hại và tổn thất. Hệ thống này hoạt động nhờ thu thập dữ liệu, phân tích nguy cơ và truyền thông đến cộng đồng để tạo điều kiện phản ứng kịp thời. ","\u003Ch2>Định nghĩa cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cảnh báo sớm là quá trình phát hiện, phân tích và truyền tải thông tin về nguy cơ sắp xảy ra một sự kiện bất lợi nhằm tạo điều kiện cho các hành động phòng ngừa hoặc giảm thiểu tác động tiêu cực. Đây là một công cụ quản lý rủi ro thiết yếu trong các lĩnh vực như thiên tai, dịch tễ học, y tế công cộng, tài chính, an ninh và công nghệ thông tin.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khái niệm cảnh báo sớm bao gồm không chỉ việc nhận biết sớm nguy cơ, mà còn đảm bảo thông tin cảnh báo đến được đúng đối tượng, vào đúng thời điểm và dưới định dạng dễ hiểu. Theo định nghĩa từ UNDRR, một hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả cần phải “dựa trên cơ sở khoa học, kịp thời, có thể hành động được và mang tính toàn diện”.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Vai trò của cảnh báo sớm trở nên ngày càng quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu, đô thị hóa nhanh và sự lan truyền toàn cầu của các mối đe dọa như đại dịch, tấn công mạng hoặc khủng hoảng tài chính. Đây là công cụ then chốt trong chiến lược thích ứng và giảm nhẹ rủi ro cấp quốc gia và quốc tế.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các thành phần chính của hệ thống cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một hệ thống cảnh báo sớm toàn diện thường bao gồm bốn thành phần cơ bản hoạt động đồng bộ:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Giám sát và phát hiện rủi ro\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đánh giá và phân tích nguy cơ\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Truyền thông cảnh báo đến đúng đối tượng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phản ứng và hành động từ cộng đồng nhận cảnh báo\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nMỗi thành phần đều đóng vai trò không thể thay thế, và nếu thiếu một khâu bất kỳ thì toàn bộ hệ thống sẽ không đạt hiệu quả như mong muốn.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng sau mô tả tóm tắt từng thành phần:\n\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Thành phần\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Chức năng chính\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ví dụ cụ thể\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Giám sát\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thu thập dữ liệu đầu vào từ môi trường hoặc hệ thống\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cảm biến địa chấn, dữ liệu thời tiết, giám sát dịch\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Đánh giá nguy cơ\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân tích dữ liệu để xác định xác suất và tác động\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mô hình toán học, machine learning\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Truyền thông\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thông báo kịp thời đến người có thể bị ảnh hưởng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tin nhắn khẩn cấp, thông báo qua loa truyền thanh\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Phản ứng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thực hiện hành động giảm thiểu thiệt hại\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Sơ tán, dự trữ vật tư, cách ly vùng dịch\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\nTính hiệu quả của hệ thống phụ thuộc vào khả năng phối hợp liên ngành và sự sẵn sàng của cộng đồng nhận cảnh báo.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại cảnh báo sớm theo lĩnh vực\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cảnh báo sớm được triển khai trong nhiều lĩnh vực và tình huống khác nhau. Tùy theo mục tiêu ứng dụng và đối tượng được bảo vệ, các hệ thống cảnh báo có thể được chia thành:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thiên tai:\u003C\u002Fstrong> Bão, lũ quét, động đất, sóng thần\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Dịch tễ học:\u003C\u002Fstrong> Sốt xuất huyết, COVID-19, cúm A\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tài chính:\u003C\u002Fstrong> Vỡ nợ quốc gia, bong bóng thị trường\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>An ninh mạng:\u003C\u002Fstrong> Tấn công APT, rò rỉ dữ liệu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Y tế lâm sàng:\u003C\u002Fstrong> Suy hô hấp, sốc nhiễm khuẩn\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nMỗi loại cảnh báo yêu cầu tập hợp dữ liệu riêng, công cụ xử lý phù hợp và hình thức truyền thông chuyên biệt để đạt hiệu quả cao nhất.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây liệt kê một số loại cảnh báo phổ biến và đặc điểm đi kèm:\n\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Loại cảnh báo\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Nguồn dữ liệu\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hình thức cảnh báo\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Thiên tai\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Vệ tinh khí tượng, radar, cảm biến địa chất\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>SMS khẩn cấp, còi báo động, TV\u002FRadio\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Dịch bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Giám sát dịch tễ, hồ sơ bệnh án, báo cáo thời gian thực\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Bản tin y tế, email, dashboard trực tuyến\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Tài chính\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Chỉ số thị trường, dữ liệu kinh tế vĩ mô\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cảnh báo thuật toán, phân tích rủi ro định lượng\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>An ninh mạng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Log hệ thống, phân tích hành vi truy cập\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cảnh báo dashboard SOC, hệ thống SIEM\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\nTính linh hoạt trong thiết kế và triển khai là điều kiện cần thiết để cảnh báo phù hợp với từng tình huống cụ thể.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Nguyên lý hoạt động của hệ thống cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một hệ thống cảnh báo sớm thường được xây dựng trên quy trình ba bước chính: thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và phát cảnh báo. Dữ liệu có thể đến từ cảm biến vật lý (nhiệt độ, áp suất, chất lượng không khí), hệ thống báo cáo (bệnh viện, mạng xã hội), hoặc mô hình dự báo. Sau đó, các thuật toán sẽ xử lý và đánh giá khả năng xảy ra sự kiện bất lợi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, trong cảnh báo dịch bệnh, các mô hình dịch tễ học như SEIR được sử dụng để mô phỏng tiến trình lây lan. Mô hình này gồm các phương trình vi phân mô tả số người trong từng trạng thái:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\frac{dS}{dt} = -\\beta SI,\\quad \n\\frac{dE}{dt} = \\beta SI - \\sigma E,\\quad \n\\frac{dI}{dt} = \\sigma E - \\gamma I,\\quad \n\\frac{dR}{dt} = \\gamma I\n\u003C\u002Fscript>\nTrong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S\u003C\u002Fscript> là người cảm nhiễm, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E\u003C\u002Fscript> là người ủ bệnh, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">I\u003C\u002Fscript> là người nhiễm, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">R\u003C\u002Fscript> là người đã hồi phục. Các tham số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\beta, \\sigma, \\gamma\u003C\u002Fscript> mô tả tốc độ lây nhiễm, ủ bệnh và hồi phục tương ứng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sau khi xác định được mức độ rủi ro, hệ thống truyền cảnh báo thông qua các kênh như điện thoại di động, hệ thống truyền thanh, bản đồ nguy cơ trực tuyến hoặc chatbot tự động. Mục tiêu cuối cùng là đưa ra tín hiệu cảnh báo sớm hơn so với thời điểm xảy ra biến cố, cho phép chủ thể bị ảnh hưởng có thời gian chuẩn bị và giảm thiểu thiệt hại.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Ứng dụng của cảnh báo sớm trong y tế\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong lĩnh vực y tế, cảnh báo sớm đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện sớm các biến cố lâm sàng nguy hiểm, ngăn ngừa diễn tiến nặng và giảm tỷ lệ tử vong. Các hệ thống cảnh báo sớm lâm sàng (Early Warning Scores - EWS) như NEWS (National Early Warning Score) và MEWS (Modified Early Warning Score) giúp bác sĩ đánh giá nhanh nguy cơ suy cơ quan hoặc tử vong dựa trên các chỉ số sinh tồn của người bệnh.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các thông số thường được sử dụng trong hệ thống EWS gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Huyết áp tâm thu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tần số thở\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhiệt độ cơ thể\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhịp tim\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Mức độ tỉnh táo (AVPU scale)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Độ bão hòa oxy\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nDựa trên tổng điểm, hệ thống sẽ tự động thông báo y tá, bác sĩ hoặc đội phản ứng nhanh nếu có nguy cơ đột ngột.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Cảnh báo sớm dịch bệnh là lĩnh vực khác đang phát triển mạnh, đặc biệt trong bối cảnh hậu COVID-19. Các nền tảng như HealthMap sử dụng dữ liệu từ báo cáo bệnh viện, mạng xã hội và nguồn tin tức để giám sát dịch toàn cầu theo thời gian thực. Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) phát triển hệ thống EWARS để theo dõi và phản ứng nhanh với ổ dịch tại các khu vực có nguy cơ cao.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò của công nghệ trong cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Công nghệ là nền tảng thiết yếu giúp nâng cao độ chính xác, tính kịp thời và khả năng cá nhân hóa của hệ thống cảnh báo sớm. Các công nghệ quan trọng bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Internet of Things (IoT):\u003C\u002Fstrong> cảm biến môi trường, giám sát thời tiết, thiết bị đeo theo dõi sức khỏe\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Trí tuệ nhân tạo (AI):\u003C\u002Fstrong> học máy để phát hiện mẫu bất thường từ dữ liệu lớn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Viễn thông:\u003C\u002Fstrong> truyền cảnh báo qua mạng 4G\u002F5G, vệ tinh hoặc hệ thống cảnh báo địa phương\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Blockchain:\u003C\u002Fstrong> bảo mật dữ liệu cảnh báo trong hệ thống phân tán\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nCác mô hình học sâu hiện nay có thể dự đoán khả năng bệnh nhân nhập ICU hoặc nguy cơ tử vong trong 48 giờ dựa trên hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) và dấu hiệu sinh tồn.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong cảnh báo thiên tai, dữ liệu từ vệ tinh viễn thám (remote sensing) kết hợp với AI đang được sử dụng để ước tính thiệt hại và phát hiện rủi ro sớm như lở đất, hạn hán hay mực nước biển dâng. Những hệ thống này thường hoạt động 24\u002F7 và đưa ra cảnh báo trong vòng vài phút sau khi phát hiện nguy cơ.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Đánh giá hiệu quả hệ thống cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để một hệ thống cảnh báo sớm hoạt động hiệu quả, cần đánh giá các chỉ số kỹ thuật và xã hội:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ nhạy (sensitivity):\u003C\u002Fstrong> Khả năng phát hiện đúng các nguy cơ thực sự xảy ra\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ đặc hiệu (specificity):\u003C\u002Fstrong> Tránh đưa ra cảnh báo sai (false positives)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thời gian cảnh báo:\u003C\u002Fstrong> Khoảng thời gian giữa phát hiện nguy cơ và thời điểm sự kiện xảy ra\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ tiếp nhận cảnh báo:\u003C\u002Fstrong> Phần trăm đối tượng nhận được và hiểu rõ thông tin cảnh báo\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nHiệu quả còn phụ thuộc vào yếu tố con người như khả năng tiếp cận thông tin, niềm tin vào hệ thống và hành động đúng khi có cảnh báo.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng sau minh họa mối liên hệ giữa độ nhạy và hiệu quả ứng phó:\n\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Chỉ số\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Mức thấp\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Mức cao\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Độ nhạy\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không phát hiện được nguy cơ\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phát hiện sớm, nhiều cảnh báo có giá trị\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Độ đặc hiệu\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cảnh báo giả, gây hoang mang\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Chỉ cảnh báo khi thực sự cần thiết\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\nViệc cân bằng giữa độ nhạy và độ đặc hiệu là thách thức then chốt trong thiết kế hệ thống cảnh báo sớm thông minh.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức trong triển khai cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù công nghệ phát triển nhanh, nhưng việc áp dụng thực tế vẫn còn gặp nhiều rào cản:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Thiếu cơ sở dữ liệu đầy đủ và cập nhật\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chênh lệch công nghệ giữa các vùng và quốc gia\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiếu phối hợp liên ngành (y tế, môi trường, công an, chính quyền địa phương)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Người dân không tin tưởng hoặc không hiểu tín hiệu cảnh báo\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nThêm vào đó, nhiều nơi vẫn chưa có khung pháp lý rõ ràng cho việc chia sẻ dữ liệu, phát cảnh báo tự động, hoặc xử lý hậu quả khi cảnh báo sai.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Giải pháp đề xuất bao gồm đào tạo nâng cao năng lực cán bộ, phát triển công cụ mã nguồn mở, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào, và áp dụng các khung pháp lý linh hoạt để thúc đẩy chia sẻ thông tin kịp thời.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Triển vọng phát triển hệ thống cảnh báo sớm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tương lai của cảnh báo sớm hướng đến hệ thống cảnh báo chủ động (predictive), cá nhân hóa theo vị trí địa lý, và tích hợp AI học liên tục. Các ứng dụng di động sẽ giúp người dân cập nhật tình hình trong thời gian thực và đưa ra phản hồi nhằm huấn luyện ngược lại cho hệ thống.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các tổ chức quốc tế như Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) và UNDRR đang triển khai chương trình “Early Warnings for All” nhằm phổ cập cảnh báo sớm đến mọi quốc gia, đặc biệt là nhóm dễ tổn thương do biến đổi khí hậu. Mục tiêu đến năm 2027 là 100% dân số toàn cầu được bao phủ bởi hệ thống cảnh báo đa nguy cơ.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>UNDRR. Early Warning Systems. https:\u002F\u002Fwww.undrr.org\u002Fpublication\u002Fearly-warning-systems\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>WHO. EWARS: Early Warning, Alert and Response System. https:\u002F\u002Fwww.who.int\u002Finitiatives\u002Fearly-warning-alert-and-response-system-ewars\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>HealthMap. Global Disease Alert Mapping. https:\u002F\u002Fhealthmap.org\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>World Meteorological Organization. Early Warnings for All. https:\u002F\u002Fwww.wmo.int\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>UK Royal College of Physicians. National Early Warning Score (NEWS2). https:\u002F\u002Fwww.rcplondon.ac.uk\u002Fprojects\u002Foutputs\u002Fnational-early-warning-score-news-2\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n","ENGINEERING_TECHNOLOGY",{"id":19,"researcherId":10,"name":20,"imageUrl":21},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":23,"researcherId":10,"name":24,"imageUrl":25},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-05-24T10:07:39.797+00:00","2026-08-28T04:31:25.328+00:00","2025-07-12T14:36:04.733+00:00",327,[34,37,40,43,54,63,74,80,85,90],{"id":35,"title":36,"term":35,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"động đất","Động đất là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Động đất",{"id":38,"title":39,"term":38,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"rủi ro tiềm ẩn","Rủi ro tiềm ẩn là gì? Các công bố khoa học về Rủi ro tiềm ẩn",{"id":41,"title":42,"term":41,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"sóng thần","Sóng thần là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":44,"title":45,"term":46,"englishTitle":47,"definition":48,"discipline":49,"disciplineCode":50,"disciplineLabel":51,"disciplineColor":52,"disciplineIcon":53},"kịch bản","Kịch bản là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Kịch bản","Scenario \u002F Script \u002F Screenplay","Kịch bản là văn bản phác thảo chi tiết cấu trúc cốt truyện, hệ thống nhân vật, bối cảnh, chỉ dẫn hành động và lời thoại, đóng vai trò bản thiết kế định hướng cho việc dàn dựng tác phẩm sân khấu, điện ảnh hoặc hoạch định chiến lược tương lai.","HUMANITIES","humanities","Nhân văn và nghệ thuật","#9333EA","book-open",{"id":55,"title":56,"term":55,"englishTitle":57,"definition":58,"discipline":17,"disciplineCode":59,"disciplineLabel":60,"disciplineColor":61,"disciplineIcon":62},"chuyển động mặt đất","Chuyển động mặt đất là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","ground motion","Chuyển động mặt đất (ground motion) trong kỹ thuật địa chấn và địa vật lý là dao động cơ học của bề mặt vỏ Trái Đất sinh ra do sự truyền lan của các sóng địa chấn từ tâm chấn động đất hoặc các vụ nổ nhân tạo, được định lượng bằng gia tốc, vận tốc và độ dịch chuyển mặt đất.","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":64,"title":65,"term":66,"englishTitle":67,"definition":68,"discipline":69,"disciplineCode":70,"disciplineLabel":71,"disciplineColor":72,"disciplineIcon":73},"lõm áp","Lõm áp là gì? Khí tượng học vùng áp thấp và bão","Lõm áp","barometric depression","Lõm áp (rãnh áp thấp \u002F vùng áp thấp) là khu vực trong khí quyển có áp suất khí quyển thấp hơn so với các vùng xung quanh ở cùng độ cao, đặc trưng bởi dòng khí hội tụ xoáy ngược chiều kim đồng hồ (ở bán cầu Bắc) và gây mưa dông mạnh.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":75,"title":76,"term":77,"englishTitle":78,"definition":79,"discipline":17,"disciplineCode":59,"disciplineLabel":60,"disciplineColor":61,"disciplineIcon":62},"thuật toán heuristic","Thuật toán heuristic là gì? Phân loại, nguyên lý và ứng dụng","Thuật toán heuristic","heuristic algorithm","Thuật toán heuristic (heuristic algorithm, hay phương pháp phỏng đoán) là kỹ thuật giải quyết bài toán được thiết kế nhằm tìm kiếm lời giải đủ tốt và chấp nhận được trong khoảng thời gian tính toán thực tế cho các bài toán tối ưu hóa phức tạp, đánh đổi tính tối ưu tuyệt đối để lấy tốc độ thực thi.",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":83,"definition":84,"discipline":17,"disciplineCode":59,"disciplineLabel":60,"disciplineColor":61,"disciplineIcon":62},"hỏa hoạn","Hỏa hoạn là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","fire","Hỏa hoạn là sự cố cháy lớn ngoài tầm kiểm soát do phản ứng hóa học tỏa nhiệt nhanh giữa chất cháy và chất oxy hóa (thường là oxy trong không khí), gây thiệt hại nghiêm trọng về người, tài sản và môi trường.",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":88,"definition":89,"discipline":17,"disciplineCode":59,"disciplineLabel":60,"disciplineColor":61,"disciplineIcon":62},"hệ thống hỗ trợ quyết định","Hệ thống hỗ trợ quyết định là gì? Các nghiên cứu khoa học","decision support system","Hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision Support System - DSS) là hệ thống thông tin tích hợp dữ liệu, mô hình phân tích và giao diện tương tác nhằm hỗ trợ con người giải quyết các bài toán ra quyết định phức tạp và bán cấu trúc.",{"id":91,"title":92,"term":91,"englishTitle":93,"definition":94,"discipline":17,"disciplineCode":59,"disciplineLabel":60,"disciplineColor":61,"disciplineIcon":62},"tổn thất công suất","Tổn thất công suất là gì? Nguyên nhân, công thức và giải pháp","power loss","Tổn thất công suất là hiện tượng tiêu hao năng lượng điện dưới dạng nhiệt hoặc từ trường trong các phần tử của hệ thống điện như dây dẫn, máy biến áp và thiết bị truyền tải trong quá trình vận hành."]