[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%C3%A2n%20b%E1%BB%91%20%C4%91%E1%BB%93ng%20nh%E1%BA%A5t{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_ph%C3%A2n%20b%E1%BB%91%20%C4%91%E1%BB%93ng%20nh%E1%BA%A5t":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":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"wikidataId":10,"relateTopics":32},"phân bố đồng nhất","Phân bố đồng nhất là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Phân bố đồng nhất là trạng thái trong đó một đại lượng hoặc thành phần được phân bố đều trong một miền xác định, không xuất hiện sự chênh lệch đáng kể theo không gian. Trong khoa học, phân bố đồng nhất thường được dùng như giả thiết hoặc mô hình lý tưởng nhằm đơn giản hóa phân tích, mô tả và dự đoán hành vi của hệ nghiên cứu. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm phân bố đồng nhất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân bố đồng nhất là khái niệm dùng để mô tả trạng thái trong đó một đại lượng, thành phần hoặc đối tượng được phân bố đều trong một không gian, miền xác định hoặc tập hợp, sao cho không tồn tại sự chênh lệch đáng kể giữa các vị trí khác nhau. Khái niệm này được sử dụng phổ biến trong nhiều ngành khoa học như toán học, vật lý, thống kê, hóa học và khoa học vật liệu, với ý nghĩa chung là tính đồng đều về mặt không gian hoặc xác suất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong nghiên cứu khoa học, phân bố đồng nhất thường được hiểu theo nghĩa định lượng, gắn với các tiêu chí đo lường cụ thể. Thay vì dựa trên cảm nhận chủ quan, tính đồng nhất được đánh giá thông qua các chỉ số, mô hình toán học hoặc phép kiểm định thống kê, nhằm xác định mức độ sai lệch cho phép so với trạng thái lý tưởng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhái niệm phân bố đồng nhất thường được sử dụng như một giả thiết nền tảng để đơn giản hóa mô hình và phân tích. Trong nhiều trường hợp, hệ thực tế không hoàn toàn đồng nhất nhưng đủ gần để giả thiết này mang lại giá trị mô tả và dự đoán chấp nhận được.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ sở toán học của phân bố đồng nhất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong toán học, đặc biệt là lý thuyết xác suất, phân bố đồng nhất được biểu diễn thông qua phân bố đều. Với một biến ngẫu nhiên liên tục phân bố đồng nhất trên đoạn [a, b], mọi giá trị trong khoảng này có xác suất xuất hiện như nhau, phản ánh tính không thiên lệch của mô hình.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMật độ xác suất của phân bố đồng nhất liên tục được xác định bằng hàm không đổi:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nf(x) = \\frac{1}{b-a}, \\quad a \\le x \\le b\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>\nHàm này thỏa mãn điều kiện chuẩn hóa của xác suất, tức là tích phân của mật độ xác suất trên toàn miền bằng 1. Tính chất này khiến phân bố đồng nhất trở thành mô hình tham chiếu quan trọng trong phân tích xác suất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐối với phân bố đồng nhất rời rạc, mỗi phần tử trong tập hữu hạn có xác suất bằng nhau. Dạng phân bố này thường được sử dụng trong các bài toán tổ hợp, mô phỏng ngẫu nhiên và thuật toán máy tính.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Không ưu tiên giá trị nào trong miền xác định\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xác suất hoặc mật độ không đổi\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Được dùng làm chuẩn so sánh trong nhiều mô hình\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân bố đồng nhất trong thống kê và xác suất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong thống kê, phân bố đồng nhất thường được sử dụng như một mô hình lý tưởng để đánh giá mức độ ngẫu nhiên hoặc đồng đều của dữ liệu thực nghiệm. Khi dữ liệu được kỳ vọng phân bố đều nhưng quan sát cho thấy sự chênh lệch đáng kể, điều này có thể gợi ý sự tồn tại của yếu tố nhiễu hoặc sai lệch hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác phép kiểm định thống kê được áp dụng để xác định liệu một tập dữ liệu có tuân theo phân bố đồng nhất hay không. Những kiểm định này dựa trên so sánh giữa phân bố quan sát và phân bố đồng nhất lý thuyết.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số phương pháp thường được sử dụng bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Kiểm định Chi-square cho dữ liệu rời rạc\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kiểm định Kolmogorov–Smirnov cho dữ liệu liên tục\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân tích sai lệch và phương sai\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nTrong mô phỏng thống kê và phương pháp Monte Carlo, phân bố đồng nhất đóng vai trò trung tâm vì nó là nguồn sinh số ngẫu nhiên cơ bản để xây dựng các phân bố phức tạp hơn.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân bố đồng nhất trong vật lý\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong vật lý, phân bố đồng nhất thường được dùng để mô tả các hệ mà một đại lượng vật lý không thay đổi theo vị trí trong không gian. Ví dụ, một môi trường có mật độ khối lượng đồng nhất nghĩa là khối lượng được phân bố đều trong toàn bộ thể tích.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nGiả thiết phân bố đồng nhất giúp đơn giản hóa đáng kể các phương trình vật lý. Trong cơ học, điện từ học và nhiệt học, việc giả sử các đại lượng như mật độ, điện tích hoặc nhiệt độ là đồng nhất cho phép tập trung vào các cơ chế chính mà không bị chi phối bởi biến thiên không gian phức tạp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số ví dụ điển hình của phân bố đồng nhất trong vật lý bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Trường điện đồng nhất trong tụ điện lý tưởng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân bố nhiệt độ đều trong hệ cân bằng nhiệt\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Môi trường liên tục có mật độ không đổi\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nBảng dưới đây minh họa sự khác biệt giữa hệ giả thiết đồng nhất và không đồng nhất trong mô hình vật lý:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hệ đồng nhất\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hệ không đồng nhất\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Giá trị đại lượng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không đổi theo không gian\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thay đổi theo vị trí\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Độ phức tạp mô hình\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thấp hơn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cao hơn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Khả năng giải tích\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dễ\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Khó\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\nTrong thực tế, nhiều hệ vật lý chỉ xấp xỉ đồng nhất. Tuy nhiên, giả thiết này vẫn có giá trị lớn trong việc xây dựng mô hình ban đầu và định hướng phân tích.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Phân bố đồng nhất trong khoa học vật liệu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong khoa học vật liệu, phân bố đồng nhất được dùng để mô tả trạng thái mà các thành phần cấu tạo như nguyên tố hợp kim, pha vi cấu trúc hoặc hạt gia cường được phân tán đều trong toàn bộ thể tích vật liệu. Mức độ đồng nhất này có ảnh hưởng trực tiếp đến tính chất cơ học, nhiệt và hóa học của vật liệu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột vật liệu có phân bố đồng nhất thường thể hiện tính chất ổn định và dự đoán được hơn so với vật liệu có sự tập trung cục bộ của pha hoặc tạp chất. Ví dụ, sự phân bố đều của hạt gia cường trong vật liệu composite giúp tăng độ bền và giảm nguy cơ phá hủy sớm tại các điểm yếu cục bộ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác kỹ thuật thường được sử dụng để đánh giá mức độ phân bố đồng nhất trong vật liệu bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Hiển vi quang học và hiển vi điện tử\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân tích thành phần bằng phổ năng lượng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đánh giá thống kê kích thước và mật độ hạt\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân bố đồng nhất trong hóa học và kỹ thuật quá trình\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong hóa học, phân bố đồng nhất thường gắn với khái niệm hệ đồng nhất, trong đó các chất phản ứng hoặc chất tan được phân bố đều trong toàn bộ hệ. Trạng thái này đảm bảo rằng nồng độ tại mọi vị trí là như nhau, giúp phản ứng hóa học diễn ra ổn định và có thể dự đoán.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong kỹ thuật quá trình, việc đạt được phân bố đồng nhất là mục tiêu quan trọng khi thiết kế thiết bị trộn, bể phản ứng và hệ thống dòng chảy. Phân bố không đồng nhất có thể dẫn đến hiệu suất phản ứng thấp, tạo sản phẩm phụ hoặc gây mất an toàn vận hành.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số yếu tố ảnh hưởng đến phân bố đồng nhất trong hệ hóa học gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Đặc tính dòng chảy và chế độ khuấy trộn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Độ nhớt và tính chất vật lý của các pha\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hình dạng và kích thước thiết bị\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân bố đồng nhất và phân bố không đồng nhất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân bố đồng nhất thường được xem là trạng thái lý tưởng, trong khi phân bố không đồng nhất phản ánh sự thay đổi của đại lượng theo vị trí hoặc sự tập trung cục bộ. Hai khái niệm này được sử dụng song song để mô tả và so sánh trạng thái của hệ trong nhiều lĩnh vực khoa học.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong thực tế, nhiều hệ chỉ đạt được mức độ đồng nhất tương đối. Việc đánh giá mức độ sai lệch so với trạng thái đồng nhất lý tưởng là nội dung quan trọng trong phân tích dữ liệu và mô hình hóa.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nSo sánh khái quát giữa hai trạng thái có thể được trình bày như sau:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Đặc điểm\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Phân bố đồng nhất\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Phân bố không đồng nhất\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Mức độ biến thiên\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Nhỏ hoặc không đáng kể\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Lớn, thay đổi theo vị trí\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Khả năng mô hình hóa\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dễ, thường dùng giả thiết đơn giản\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phức tạp, cần mô hình chi tiết\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Ứng dụng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân tích lý thuyết, thiết kế ban đầu\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mô tả hệ thực tế chi tiết\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của khái niệm phân bố đồng nhất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhái niệm phân bố đồng nhất được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Trong mô phỏng số, giả thiết đồng nhất giúp giảm độ phức tạp tính toán và cho phép xây dựng các mô hình có khả năng giải tích hoặc tính toán hiệu quả.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong khoa học môi trường, phân bố đồng nhất được sử dụng để mô tả nồng độ chất ô nhiễm trung bình trong không khí hoặc nước, từ đó phục vụ đánh giá rủi ro và xây dựng chính sách quản lý.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Mô phỏng và tính toán số\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiết kế vật liệu và sản phẩm công nghiệp\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân tích dữ liệu và xử lý tín hiệu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khoa học môi trường và địa vật lý\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và điều kiện áp dụng của phân bố đồng nhất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMặc dù hữu ích, phân bố đồng nhất thường chỉ là một giả thiết lý tưởng. Việc áp dụng giả thiết này cho các hệ có biến thiên mạnh theo không gian hoặc thời gian có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả phân tích.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong nghiên cứu hiện đại, các mô hình thường bắt đầu từ giả thiết đồng nhất và sau đó bổ sung các hiệu chỉnh để phản ánh tính không đồng nhất của hệ. Cách tiếp cận này cho phép cân bằng giữa tính đơn giản và độ chính xác.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nViệc hiểu rõ điều kiện áp dụng và giới hạn của khái niệm phân bố đồng nhất là yêu cầu quan trọng để sử dụng đúng đắn trong nghiên cứu và thực tiễn.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\n    NIST. “Engineering Statistics Handbook.”\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u002Fdiv898\u002Fhandbook\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u002Fdiv898\u002Fhandbook\u002F\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    MIT OpenCourseWare. “Probability and Random Variables.”\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Focw.mit.edu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\u002F\u002Focw.mit.edu\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Callister, W. D., Rethwisch, D. G. Materials Science and Engineering: An Introduction. Wiley.\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Incropera, F. P., DeWitt, D. P. Fundamentals of Heat and Mass Transfer. Wiley.\n  \u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-12-01T11:28:27.505+00:00","2026-01-27T18:35:42.836+00:00","2026-01-27T18:35:42.833+00:00",62,[33,43,53,59,65,75,80,90,95,101],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":36,"definition":37,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"viêm phế quản phổi","Viêm phế quản phổi là gì? Các công bố khoa học về Viêm phế quản phổi","Bronchopneumonia","Viêm phế quản phổi là dạng viêm nhiễm cấp tính của nhu mô phổi bắt đầu từ các tiểu phế quản tận và lan sang các phế nang lân cận theo từng thùy hoặc từng ổ rải rác.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":44,"title":45,"term":44,"englishTitle":46,"definition":47,"discipline":48,"disciplineCode":49,"disciplineLabel":50,"disciplineColor":51,"disciplineIcon":52},"thế khử chuẩn","Thế khử chuẩn (standard reduction potential) là gì?","standard reduction potential","Thế khử chuẩn là đại lượng nhiệt động lực học đo xu hướng nhận electron của một cặp oxy hóa - khử ở trạng thái chuẩn, được xác định thông qua suất điện động của pin điện hóa ghép với điện cực hydro chuẩn.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":54,"title":55,"term":56,"englishTitle":57,"definition":58,"discipline":48,"disciplineCode":49,"disciplineLabel":50,"disciplineColor":51,"disciplineIcon":52},"tín hiệu mo v","Tín hiệu Mo(V) (Mo(V) EPR signal) là gì?","tín hiệu Mo(V)","Mo(V) EPR signal","Tín hiệu Mo(V) là tín hiệu quang phổ cộng hưởng thuận từ điện tử đặc trưng của ion molypden ở trạng thái oxy hóa dương năm, được ứng dụng làm đầu dò cấu trúc vi mô để nghiên cứu tâm hoạt động và cơ chế phản ứng của các enzyme kim loại.",{"id":60,"title":61,"term":62,"englishTitle":63,"definition":64,"discipline":48,"disciplineCode":49,"disciplineLabel":50,"disciplineColor":51,"disciplineIcon":52},"n hexan","n-Hexan (n-hexane) là gì?","n-hexan","n-hexane","n-Hexan là một hydrocarbon no mạch thẳng thuộc nhóm alkane với công thức phân tử C6H14, là dung môi không phân cực được dùng phổ biến trong trích ly dầu thực vật và sản xuất keo dán công nghiệp.",{"id":66,"title":67,"term":66,"englishTitle":68,"definition":69,"discipline":70,"disciplineCode":71,"disciplineLabel":72,"disciplineColor":73,"disciplineIcon":74},"kiểm tra nội bộ","Kiểm tra nội bộ (internal inspection) là gì?","internal inspection","Kiểm tra nội bộ là hoạt động theo dõi, rà soát và đánh giá việc tuân thủ các quy chế, quy trình nghiệp vụ và chính sách tác nghiệp do chính các cấp quản trị hoặc bộ phận chức năng của một tổ chức tiến hành. Hoạt động này giữ vai trò là cơ chế phát hiện sai lệch, ngăn ngừa gian lận và duy trì kỷ luật vận hành trong toàn bộ đơn vị.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":76,"title":77,"term":76,"englishTitle":78,"definition":79,"discipline":48,"disciplineCode":49,"disciplineLabel":50,"disciplineColor":51,"disciplineIcon":52},"chiến lược vượt đông","Chiến lược vượt đông (overwintering strategy) là gì?","overwintering strategy","Chiến lược vượt đông là tập hợp các cơ chế thích nghi sinh lý, sinh hóa và hành vi cho phép sinh vật tồn tại qua giai đoạn mùa đông khắc nghiệt khi nhiệt độ hạ thấp và thức ăn khan hiếm.",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":83,"definition":84,"discipline":85,"disciplineCode":86,"disciplineLabel":87,"disciplineColor":88,"disciplineIcon":89},"câu điều kiện","Câu điều kiện (conditional sentence) là gì?","conditional sentence","Câu điều kiện là cấu trúc câu phức biểu đạt mối quan hệ phụ thuộc logic giữa hai sự tình, trong đó một mệnh đề đóng vai trò tiền đề nêu lên giả định và mệnh đề còn lại đóng vai trò hậu đề diễn đạt kết quả xảy ra khi giả định đó được thỏa mãn.","HUMANITIES","humanities","Nhân văn và nghệ thuật","#9333EA","book-open",{"id":91,"title":92,"term":91,"englishTitle":93,"definition":94,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"vỡ nang hydatid","Vỡ nang hydatid (hydatid cyst rupture) là gì?","hydatid cyst rupture","Vỡ nang hydatid là biến chứng ngoại khoa cấp tính nguy hiểm của bệnh nang sán do ấu trùng sán dây Echinococcus gây ra, đặc trưng bởi sự rách bao màng nang giải phóng dịch nang và các đầu sán ra các khoang cơ thể.",{"id":96,"title":97,"term":98,"englishTitle":99,"definition":100,"discipline":48,"disciplineCode":49,"disciplineLabel":50,"disciplineColor":51,"disciplineIcon":52},"hiệp phương sai thực nghiệm","Hiệp phương sai thực nghiệm (empirical covariance) là gì?","Hiệp phương sai thực nghiệm","empirical covariance","Hiệp phương sai thực nghiệm là đại lượng thống kê mô tả mức độ biến thiên đồng thời tuyến tính giữa các biến ngẫu nhiên được tính toán trực tiếp từ tập dữ liệu mẫu quan sát thực tế.",{"id":102,"title":103,"term":104,"englishTitle":105,"definition":106,"discipline":107,"disciplineCode":108,"disciplineLabel":109,"disciplineColor":110,"disciplineIcon":111},"phương pháp solargis","Phương pháp Solargis (Solargis method) là gì?","Phương pháp Solargis","Solargis method","Phương pháp Solargis là quy trình tính toán bán thực nghiệm kết hợp mô hình truyền xạ quang học khí quyển và dữ liệu viễn thám từ vệ tinh khí tượng nhằm ước tính tài nguyên bức xạ mặt trời.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu"]