[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_kh%E1%BA%A3%20n%C4%83ng%20s%E1%BB%91ng%20s%C3%B3t{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_khả năng sống sót":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":17,"synonyms":18,"definition":22,"discipline":23,"references":24,"faqs":53,"createUser":66,"publishUser":70,"keywords":71,"keywordCount":82,"enrichTopicLink":83,"status":84,"createTime":85,"updateTime":86,"publishTime":87,"linkEnrichedTime":88,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":89,"relateTopics":90},"khả năng sống sót","Khả năng sống sót là gì? Mô hình toán, kỹ thuật và ứng dụng","Khả năng sống sót là năng lực của hệ thống duy trì sứ mệnh cốt lõi khi gặp sự cố, đo lường bằng phân tích sống còn và độ tin cậy kỹ thuật.","\u003Cp>Khả năng sống sót (survivability hay tính sống còn) là năng lực của một thực thể sinh học, một thiết bị cơ khí, một mạng lưới truyền thông hay một hệ thống kỹ thuật phức tạp tiếp tục duy trì và hoàn thành các chức năng hoặc sứ mệnh cốt lõi trong và sau khi trải qua các tác động bất lợi nghiêm trọng, thảm họa thiên nhiên, sự cố hư hỏng cục bộ hoặc các cuộc tấn công phá hoại có chủ đích. Khái niệm này kết hợp đa tầng giữa lý thuyết thống kê sống còn, kỹ thuật độ tin cậy và khả năng tự thích ứng phục hồi của các hệ thống phức tạp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mục từ này trình bày toàn diện về cơ sở toán học của {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20s%E1%BB%91ng%20c%C3%B2n%22%7D}} trong thống kê sinh học, mô hình rủi ro tỷ lệ Cox, phân loại {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99%20tin%20c%E1%BA%ADy%22%7D}} và an toàn hệ thống theo chuẩn IEEE, các nguyên lý thiết kế khả năng sống sót trong kỹ thuật mạng thông tin, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22an%20ninh%20m%E1%BA%A1ng%22%7D}} và khí tài quân sự hiện đại.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Mô hình toán học và phân tích sống còn trong thống kê\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thống kê sinh học, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%20h%E1%BB%8Dc%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}} và kỹ thuật độ tin cậy, khả năng sống sót được lượng hóa thông qua phân tích sống còn (survival analysis) nhằm mô hình hóa khoảng thời gian ngẫu nhiên trôi qua cho đến khi xuất hiện một biến cố xác định (tử vong, tái phát bệnh, hoặc hư hỏng linh kiện):\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>1. Hàm sống sót và hàm mật độ\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Hàm sống sót cơ bản được ký hiệu là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S(t) = P(T > t)\u003C\u002Fscript>, trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T\u003C\u002Fscript> là {{topic|%7B%22topic%22%3A%22bi%E1%BA%BFn%20ng%E1%BA%ABu%20nhi%C3%AAn%22%7D}} không âm biểu thị thời gian tồn tại đến khi xảy ra biến cố, còn \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript> là mốc thời gian cụ thể (trong nghiên cứu dân số học có thể biểu diễn qua hàm tuổi thọ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S(x)\u003C\u002Fscript> theo độ tuổi). Hàm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S(t)\u003C\u002Fscript> là một hàm đơn điệu giảm nhận giá trị từ 1 (tại thời điểm bắt đầu) về 0 (khi thời gian tiến tới vô cùng).\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>2. Hàm cường độ rủi ro (Hazard function)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Hàm nguy cơ hay hàm cường độ rủi ro \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">h(t)\u003C\u002Fscript> xác định xác suất tức thời xảy ra biến cố trong một khoảng thời gian vô cùng bé, với điều kiện đối tượng đã tồn tại an toàn đến thời điểm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">h(t) = \\lim_{\\Delta t \\to 0} \\frac{P(t \\leq T \u003C t + \\Delta t \\, | \\, T \\geq t)}{\\Delta t}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>3. Các dạng dữ liệu kiểm duyệt và ước lượng Kaplan-Meier\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Trong thực hành lâm sàng và thử nghiệm độ bền, dữ liệu thời gian sống thường không thể quan sát trọn vẹn do các giới hạn về thời gian theo dõi hoặc đối tượng bỏ cuộc. Các dạng kiểm duyệt bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kiểm duyệt phải (Right censoring):\u003C\u002Fstrong> Dạng phổ biến nhất, xuất hiện khi đối tượng vẫn sống sót hoặc chưa hỏng hóc tại thời điểm nghiên cứu kết thúc, hoặc bị mất liên lạc theo dõi giữa chừng.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kiểm duyệt trái (Left censoring):\u003C\u002Fstrong> Biến cố đã xảy ra tại một thời điểm nào đó trước khi đối tượng bắt đầu được đưa vào diện theo dõi.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kiểm duyệt khoảng (Interval censoring):\u003C\u002Fstrong> Biến cố được xác định đã xảy ra trong một khoảng thời gian giữa hai lần thăm khám định kỳ mà không rõ thời điểm chính xác.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Theo công trình kinh điển của Edward Kaplan và Paul Meier (1958), ước lượng phi tham số Kaplan-Meier (ước lượng giới hạn tích) cho phép tính toán chính xác hàm sống sót theo từng bước nhảy thời gian dựa trên các sự kiện thực tế mà không cần áp đặt bất kỳ giả định nào về {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%20x%C3%A1c%20su%E1%BA%A5t%22%7D}} nền tảng. Để so sánh đường cong sống sót giữa hai hay nhiều nhóm đối tượng (ví dụ: nhóm can thiệp so với nhóm chứng), kiểm định Log-rank (kiểm định Mantel-Cox) được sử dụng để đánh giá sự khác biệt có ý nghĩa thống kê dưới giả thuyết vô hiệu đồng nhất.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>4. Mô hình hồi quy rủi ro tỷ lệ Cox\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Để đánh giá tác động của nhiều biến số tiên lượng (như tuổi tác, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A1c%20%C4%91%E1%BB%93%20%C4%91i%E1%BB%81u%20tr%E1%BB%8B%22%7D}}, môi trường vận hành) lên khả năng sống sót, David Cox (1972) đã phát minh mô hình rủi ro tỷ lệ bán tham số:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">h(t, X) = h_0(t) \\exp( \\beta_1 X_1 + \\beta_2 X_2 + \\dots + \\beta_p X_p )\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">h_0(t)\u003C\u002Fscript> là hàm nguy cơ cơ bản tại thời điểm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript> và các hệ số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\beta\u003C\u002Fscript> biểu thị mức độ tác động của từng yếu tố nguy cơ. Tỷ số nguy cơ (Hazard Ratio - HR) ước lượng từ mô hình cho biết một yếu tố làm tăng hay giảm xác suất xảy ra biến cố theo thời gian.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Khung phân loại hệ thống tin cậy và khả năng chịu lỗi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Theo khung phân loại kinh điển về hệ thống tin cậy và an toàn thông tin của Avizienis và cs. (2004) trên tạp chí IEEE, khả năng sống sót là một thuộc tính bao trùm được tích hợp từ các thành tố chất lượng cốt lõi:\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>Bảng các thuộc tính thành phần của khả năng sống sót hệ thống\u003C\u002Fh3>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\u003Cth>Thuộc tính thành phần\u003C\u002Fth>\u003Cth>Định nghĩa kỹ thuật\u003C\u002Fth>\u003Cth>Cơ chế bảo đảm khả năng sống sót\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Fthead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\u003Ctd>Độ tin cậy (Reliability)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Khả năng hệ thống thực hiện đúng chức năng liên tục không có lỗi trong khoảng thời gian xác định\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự phòng phần cứng đa tầng (Redundancy), kiến trúc chịu lỗi (Fault tolerance)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>Tính sẵn sàng (Availability)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tỷ lệ thời gian hệ thống ở trạng thái hoạt động chính xác và sẵn sàng phục vụ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tối thiểu hóa thời gian gián đoạn, tự động chuyển mạch dự phòng tức thì\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>Tính an toàn (Safety)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Không gây ra các hậu quả thảm khốc cho người vận hành và môi trường xung quanh khi có sự cố\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cơ chế phòng vệ ngắt khẩn cấp an toàn (Fail-safe mechanisms)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>Tính toàn vẹn (Integrity)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Ngăn chặn việc sửa đổi hoặc phá hủy dữ liệu và cấu trúc hệ thống trái phép\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mã hóa dữ liệu, kiểm tra tính toàn vẹn chữ ký số, cách ly tiến trình\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>Khả năng bảo trì (Maintainability)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mức độ dễ dàng sửa chữa, thay thế hoặc nâng cấp hệ thống sau khi xảy ra sự cố\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thiết kế mô-đun hóa, khả năng thay thế nóng linh kiện (Hot-swapping)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Ch2>Khả năng sống sót trong mạng truyền thông và an ninh mạng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Theo Sterbenz và cs. (2010), khả năng sống sót của mạng lưới viễn thông và hạ tầng thông tin hiện đại được xây dựng dựa trên nguyên tắc 3R chiến lược:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Khả năng chống chịu (Resistance):\u003C\u002Fstrong> Năng lực ngăn chặn và hấp thụ các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS), mã độc tống tiền hoặc lỗi phần cứng mà không làm suy giảm hiệu năng cung cấp dịch vụ cơ bản.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Khả năng nhận diện và cô lập (Recognition):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng trí tuệ nhân tạo và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20ph%C3%A1t%20hi%E1%BB%87n%20x%C3%A2m%20nh%E1%BA%ADp%22%7D}} (IDS) để nhanh chóng phát hiện các bất thường, tự động phân vùng mạng và cô lập các nút bị tổn thương để ngăn ngừa lây lan diện rộng.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Khả năng phục hồi thích ứng (Recovery & Adaptation):\u003C\u002Fstrong> Năng lực tự động định tuyến lại lưu lượng truyền thông qua các đường truyền nhánh dự phòng, tái cấu trúc tài nguyên đám mây và khôi phục toàn bộ trạng thái dịch vụ trong thời gian ngắn nhất.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>Kiến trúc phần mềm chịu lỗi và kỹ thuật hỗn loạn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20ph%C3%A2n%20t%C3%A1n%22%7D}} quy mô lớn, kỹ thuật sống sót chuyển dịch từ mô hình ngăn ngừa lỗi hoàn hảo sang mô hình chấp nhận lỗi có kiểm soát (graceful degradation):\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kiến trúc Microservices và cách ly lỗi:\u003C\u002Fstrong> Phân tách hệ thống thành các dịch vụ độc lập giao tiếp qua API. Khi một dịch vụ thành phần bị tê liệt, các cơ chế ngắt mạch (Circuit Breakers) ngăn chặn lỗi lan truyền sang các phân vùng dịch vụ khác.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kỹ thuật hỗn loạn (Chaos Engineering):\u003C\u002Fstrong> Chủ động đưa vào các sự cố ngẫu nhiên trong môi trường vận hành thực tế (như làm sập cụm máy chủ, tạo độ trễ mạng nhân tạo) để kiểm chứng khả năng tự chữa lành và độ bền bỉ sống sót của hệ thống.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Chỉ số phục hồi thảm họa:\u003C\u002Fstrong> Đánh giá mức độ sống sót qua Thời gian phục hồi mục tiêu (RTO - thời gian tối đa hệ thống được phép gián đoạn) và Điểm phục hồi mục tiêu (RPO - lượng dữ liệu tối đa chấp nhận bị mất mát).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>Khả năng sống sót trong công nghệ quân sự và hàng không vũ trụ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong kỹ thuật khí tài quân sự và hàng không vũ trụ, khả năng sống sót của một phương tiện chiến đấu (như máy bay, tàu ngầm, xe bọc thép) trước hỏa lực đối phương được phân rã thành hai xác suất độc lập:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tính dễ bị tấn công trúng (Susceptibility):\u003C\u002Fstrong> Xác suất phương tiện bị đối phương phát hiện, khóa mục tiêu và bắn trúng. Yếu tố này được giảm thiểu thông qua công nghệ tàng hình hấp thụ sóng radar, biện pháp tác chiến điện tử đánh lạc hướng và pháo bẫy nhiệt.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tính {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%E1%BB%85%20b%E1%BB%8B%20t%E1%BB%95n%20th%C6%B0%C6%A1ng%22%7D}} (Vulnerability):\u003C\u002Fstrong> Xác suất phương tiện bị vô hiệu hóa hoặc tiêu diệt sau khi đã bị trúng đạn. Yếu tố này được kiểm soát bằng thiết kế vỏ giáp composite đa lớp, khoang nhiên liệu tự hàn gắn, phân tán các đường dây điều khiển dự phòng và cách ly khoang chứa vũ khí.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Xác suất sống sót tổng thể của phương tiện là tích số khả năng tránh bị đánh trúng và khả năng bảo toàn hoạt động sau va chạm, đóng vai trò tiêu chuẩn cốt lõi trong thiết kế các hệ thống phòng thủ thế hệ mới.\u003C\u002Fp>","survivability",[19,20,21],"khả năng sinh tồn","độ sống sót của hệ thống","tính sống còn","Khả năng sống sót là năng lực của hệ thống hoặc sinh thể tiếp tục duy trì và thực hiện các chức năng cốt lõi khi đối mặt với sự cố, thảm họa hoặc tấn công phá hoại.","ENGINEERING_TECHNOLOGY",[25,32,39,46],{"citationText":26,"title":27,"authors":28,"source":29,"year":30,"doi":31,"url":10},"Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457-481.","Nonparametric Estimation from Incomplete Observations","Kaplan, E. L., & Meier, P.","Journal of the American Statistical Association",1958,"10.1080\u002F01621459.1958.10501452",{"citationText":33,"title":34,"authors":35,"source":36,"year":37,"doi":38,"url":10},"Cox, D. R. (1972). Regression Models and Life-Tables. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 34(2), 187-202.","Regression Models and Life-Tables","Cox, D. R.","Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology",1972,"10.1111\u002Fj.2517-6161.1972.tb00899.x",{"citationText":40,"title":41,"authors":42,"source":43,"year":44,"doi":45,"url":10},"Sterbenz, J. P., et al. (2010). Resilience and survivability in communication networks: Strategies, principles, and survey of disciplines. Computer Networks, 54(8), 1245-1265.","Resilience and survivability in communication networks: Strategies, principles, and survey of disciplines","Sterbenz, J. P., et al.","Computer Networks",2010,"10.1016\u002Fj.comnet.2010.03.005",{"citationText":47,"title":48,"authors":49,"source":50,"year":51,"doi":52,"url":10},"Avizienis, A., et al. (2004). Basic concepts and taxonomy of dependable and secure computing. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 1(1), 11-33.","Basic concepts and taxonomy of dependable and secure computing","Avizienis, A., et al.","IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing",2004,"10.1109\u002FTDSC.2004.2",[54,57,60,63],{"question":55,"answer":56},"Phân tích sống còn trong thống kê sinh học sử dụng những mô hình toán học nào?","Phân tích sống còn sử dụng hàm sống sót S(t), hàm cường độ rủi ro h(t), phương pháp ước lượng phi tham số Kaplan-Meier (1958) cho dữ liệu có kiểm duyệt, và mô hình rủi ro tỷ lệ bán tham số Cox (1972) để đánh giá các biến số tiên lượng.",{"question":58,"answer":59},"Khả năng sống sót của hệ thống kỹ thuật bao gồm những thuộc tính cốt lõi nào?","Theo khung phân loại chuẩn của Avizienis và cs. (2004), khả năng sống sót kết hợp chặt chẽ giữa độ tin cậy (reliability), tính sẵn sàng (availability), tính an toàn (safety), tính toàn vẹn (integrity) và khả năng bảo trì thông qua cơ chế chịu lỗi.",{"question":61,"answer":62},"Các nguyên tắc 3R nâng cao khả năng sống sót của mạng lưới thông tin là gì?","Theo Sterbenz và cs. (2010), nguyên tắc 3R gồm: Chống chịu (Resistance - hấp thụ sự cố mà không gián đoạn), Nhận diện (Recognition - phát hiện và cô lập vùng lỗi), và Phục hồi thích ứng (Recovery - tự động định tuyến lại và khôi phục dịch vụ).",{"question":64,"answer":65},"Trong kỹ thuật quân sự, khả năng sống sót của phương tiện chiến đấu được xác định ra sao?","Khả năng sống sót quân sự kết hợp giữa việc giảm tính dễ bị tấn công trúng (susceptibility - qua công nghệ tàng hình, tác chiến điện tử) và giảm tính dễ bị tổn thương (vulnerability - qua giáp đa lớp, dự phòng phân tán điều khiển).",{"id":67,"researcherId":10,"name":68,"imageUrl":69},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":67,"researcherId":10,"name":68,"imageUrl":69},[72,73,74,75,76,77,78,79,80,81],"phân tích sống còn","độ tin cậy","an ninh mạng","y học lâm sàng","biến ngẫu nhiên","phân phối xác suất","phác đồ điều trị","hệ thống phát hiện xâm nhập","hệ thống phân tán","dễ bị tổn thương",10,true,"PUBLISHED","2025-06-05T08:09:53.936+00:00","2026-08-25T01:52:44.320+00:00","2025-06-06T04:40:26.730+00:00","2026-08-25T01:52:43.699+00:00",308,[91,94,97,100,103,106,109,112,115,118],{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thang điểm morisky 8","Thang điểm morisky 8 là gì? Các công bố khoa học về Thang điểm morisky 8",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"toán cao cấp","Toán cao cấp là gì? Các nghiên cứu khoa học về Toán cao cấp",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chất lượng thông tin","Chất lượng thông tin là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu tổng quan","Nghiên cứu tổng quan là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":104,"title":105,"term":104,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thế kỉ xviii xix","Thế kỉ xviii xix là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":107,"title":108,"term":107,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chỉ thị phân tử","Chỉ thị phân tử là gì? Các nghiên cứu khoa học về Chỉ thị phân tử",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"tuyên truyền","Tuyên truyền là gì? Các công bố khoa học về Tuyên truyền",{"id":113,"title":114,"term":113,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bộ lọc kalman","Bộ lọc kalman là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bộ lọc kalman",{"id":116,"title":117,"term":116,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bất bình đẳng xã hội","Bất bình đẳng xã hội là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":119,"title":120,"term":119,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bệnh nhân lớn tuổi","Bệnh nhân lớn tuổi là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan"]