Scholar Hub/Chủ đề/#số hoá/
Số hóa, hay digitization, là quá trình chuyển đổi thông tin từ dạng vật lý hoặc analog sang định dạng số, giúp lưu trữ, quản lý và chia sẻ dữ liệu hiệu quả. Bắt đầu từ giữa thế kỷ 20, số hóa phát triển mạnh mẽ với sự ra đời của máy tính cá nhân và Internet, gây thay đổi sâu rộng trong kinh doanh, giáo dục, y tế và giải trí. Tuy nhiên, số hóa cũng đối mặt với thách thức về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, cũng như đòi hỏi kỹ năng mới cho lực lượng lao động. Tương lai của số hóa hứa hẹn sự tiến bộ từ IoT, AI, mạng 5G và blockchain.
Khái niệm số hóa
Số hóa, hay còn gọi là digitization, là quá trình chuyển đổi các thông tin từ dạng vật lý hoặc analog sang định dạng số. Quá trình này giúp dễ dàng lưu trữ, quản lý, phân tích và chia sẻ dữ liệu qua mạng máy tính và các thiết bị điện tử khác. Trong một thế giới ngày càng phụ thuộc vào công nghệ, số hóa đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và tiếp cận thông tin.
Lịch sử phát triển của số hóa
Quá trình số hóa bắt đầu từ những thập niên giữa thế kỷ 20 với sự ra đời của máy tính. Những năm 1960 và 1970 chứng kiến sự phát triển của công nghệ vi mạch và máy tính cá nhân, dẫn đến khả năng lưu trữ và xử lý số liệu ngày càng lớn. Đến những năm 1990, Internet bùng nổ, đánh dấu kỷ nguyên mới cho quá trình số hóa khi mà thông tin có thể được chuyển đổi và chia sẻ với tốc độ và quy mô chưa từng có.
Tác động của số hóa
Số hóa đã mang lại những thay đổi lớn lao cho nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, giáo dục, y tế, đến văn hóa và giải trí. Trong kinh doanh, số hóa giúp tự động hóa quy trình, giảm chi phí và tăng cường hiệu quả hoạt động. Trong giáo dục, các tài liệu, bài giảng được số hóa giúp sinh viên dễ dàng truy cập và học tập từ bất kỳ đâu.
Trong ngành y tế, hồ sơ bệnh án điện tử và các hình thức số hóa khác đã cải thiện việc theo dõi, chẩn đoán và điều trị. Ngoài ra, văn hóa và giải trí đã chứng kiến sự chuyển đổi mạnh mẽ với âm nhạc, phim ảnh và sách báo được số hóa, dẫn đến sự bùng nổ dịch vụ truyền phát trực tuyến.
Thách thức của số hóa
Dù mang lại nhiều lợi ích, số hóa cũng đặt ra không ít thách thức. Vấn đề bảo mật thông tin và quyền riêng tư đang trở thành mối lo ngại chính khi dữ liệu cá nhân ngày càng dễ bị xâm phạm. Hơn nữa, không phải mọi đối tượng đều có khả năng tiếp cận công nghệ, dẫn đến khoảng cách số hóa giữa các khu vực phát triển và kém phát triển.
Thêm vào đó, sự phát triển quá nhanh của công nghệ cũng gây ra áp lực trong việc đào tạo và cập nhật kỹ năng cho lực lượng lao động, nhằm đáp ứng yêu cầu của thị trường.
Tương lai của số hóa
Nhìn về tương lai, số hóa được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển với sự tiến bộ của các công nghệ mới như Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), mạng 5G và chuỗi khối (blockchain). Những công nghệ này hứa hẹn sẽ tạo ra những thay đổi sâu rộng hơn nữa, đem lại nhiều cơ hội cũng như thách thức mới.
Các tổ chức và cá nhân cần tích cực chuẩn bị cho những thay đổi này bằng cách nâng cao nhận thức, đầu tư vào công nghệ và không ngừng học hỏi để bắt kịp với nhịp độ phát triển của thế giới số.
Một sự tham số hóa nhất quán và chính xác từ \\textit{ab initio} của việc điều chỉnh độ phân tán trong lý thuyết phiếm hàm mật độ (DFT-D) cho 94 nguyên tố H-Pu Dịch bởi AI Journal of Chemical Physics - Tập 132 Số 15 - 2010
\u003cp\u003ePhương pháp điều chỉnh độ phân tán như là một bổ sung cho lý thuyết phiếm hàm mật độ Kohn–Sham tiêu chuẩn (DFT-D) đã được tinh chỉnh nhằm đạt độ chính xác cao hơn, phạm vi áp dụng rộng hơn và ít tính kinh nghiệm hơn. Các thành phần mới chủ yếu là các hệ số phân tán cụ thể theo từng cặp nguyên tử và bán kính cắt đều được tính toán từ các nguyên lý đầu tiên. Các hệ số cho các bản số phân tán bậc tám mới được tính thông qua các quan hệ truy hồi đã thiết lập. Thông tin phụ thuộc vào hệ thống (hình học) được sử dụng lần đầu tiên trong phương pháp tiếp cận loại DFT-D bằng việc áp dụng khái niệm mới về số phối hợp phân số (CN). Chúng được dùng để nội suy giữa các hệ số phân tán của các nguyên tử trong các môi trường hóa học khác nhau. Phương pháp chỉ cần điều chỉnh hai tham số toàn cầu cho mỗi phiếm hàm mật độ, có độ chính xác về mặt tiệm cận cho một khí của các nguyên tử trung hòa tương tác yếu và dễ dàng cho phép tính toán các lực nguyên tử. Các hệ số không cộng tính ba thân được xem xét. Phương pháp đã được đánh giá trên các bộ chỉ chuẩn quy tắc cho các tương tác không đồng hóa học bên trong và giữa các phân tử với sự nhấn mạnh đặc biệt vào mô tả nhất quán các hệ thống nguyên tố nhẹ và nặng. Các độ lệch trung bình tuyệt đối cho bộ chỉ chuẩn S22 của các tương tác không hóa trị giảm từ 15% đến 40% so với phiên bản trước (vốn đã chính xác) của DFT-D. Sự cải tiến phi thường được tìm thấy cho một mô hình cuộn gấp tripeptide và tất cả các hệ thống kim loại đã được thử nghiệm. Sự cải chính hành vi tầm xa và việc sử dụng các hệ số C6 chính xác hơn cũng dẫn đến sự mô tả tốt hơn nhiều về các hệ thống lớn (vô hạn) như đã thấy trong các tấm graphene và sự hấp thu của benzene trên bề mặt Ag(111). Đối với graphene, việc bao gồm các hệ số ba thân đã làm yếu đi đáng kể (khoảng 10%) lực liên kết giữa các tầng. Chúng tôi đề xuất phương pháp DFT-D đã được sửa đổi như một công cụ tổng quát cho việc tính toán năng lượng phân tán trong các phân tử và chất rắn thuộc bất kỳ loại nào với DFT và các phương pháp cấu trúc điện tử liên quan (chi phí thấp) cho các hệ thống lớn.\u003c/p\u003e
#DFT-D #độ phân tán #tiêu chuẩn Kohn-Sham #số phối hợp phân số #phiếm hàm mật độ #lực nguyên tử #ba thân không cộng tính #hệ thống nguyên tố nhẹ và nặng #tấm graphene #hấp thụ benzene #bề mặt Ag(111)
MrBayes 3: Suy luận phát sinh loài Bayesian dưới các mô hình hỗn hợp Dịch bởi AI Bioinformatics - Tập 19 Số 12 - Trang 1572-1574 - 2003
Tóm tắt
Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá nhiều loại mô hình cấu trúc kết hợp tham số duy nhất và chung của phần. Chương trình sử dụng MPI để song song hóa kết hợp Metropolis trên các cụm máy Macintosh hoặc UNIX.
Khả dụng: http://morphbank.ebc.uu.se/mrbayes
Liên hệ: [email protected]
* Địa chỉ thông tin liên lạc.
#phân tích phát sinh loài Bayesian #mô hình hỗn hợp #dữ liệu không đồng nhất #song song hóa #phát sinh loài
AutoDock Vina: Nâng cao tốc độ và độ chính xác của quá trình docking với hàm chấm điểm mới, tối ưu hóa hiệu quả và đa luồng Dịch bởi AI Journal of Computational Chemistry - Tập 31 Số 2 - Trang 455-461 - 2010
Tóm tắtAutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010
#AutoDock Vina #docking phân tử #sàng lọc ảo #tối ưu hóa #đa luồng #song song hóa #dự đoán cách thức gắn kết #bản đồ lưới.
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắtMột phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho Kr(h) chứa ba tham số độc lập có thể được xác định bằng cách điều chỉnh mô hình giữ nước trong đất đã đề xuất với dữ liệu thực nghiệm. Kết quả thu được từ các biểu thức khép kín dựa trên lý thuyết Mualem được so sánh với dữ liệu độ dẫn thủy lực quan sát cho năm loại đất có đặc tính thủy lực khác nhau. Độ dẫn thủy lực không bão hòa được dự đoán tốt trong bốn trên năm trường hợp. Kết quả cho thấy rằng việc mô tả hợp lý đường cong giữ nước trong đất ở mức chứa nước thấp là quan trọng để dự đoán chính xác độ dẫn thủy lực không bão hòa.
#Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
OLEX2: chương trình hoàn chỉnh cho giải pháp cấu trúc, tinh chỉnh và phân tích Dịch bởi AI Journal of Applied Crystallography - Tập 42 Số 2 - Trang 339-341 - 2009
Phần mềm mới,OLEX2, đã được phát triển để xác định, trực quan hóa và phân tích cấu trúc tinh thể phân tử. Phần mềm này có quy trình làm việc hướng dẫn bằng chuột di động và giao diện người dùng đồ họa hoàn toàn toàn diện cho việc giải quyết cấu trúc, tinh chỉnh và tạo báo cáo, cũng như các công cụ mới cho phân tích cấu trúc.OLEX2liên kết một cách liền mạch tất cả các khía cạnh của quá trình giải quyết cấu trúc, tinh chỉnh và xuất bản và trình bày chúng trong một gói hoạt động được hướng dẫn bởi quy trình làm việc, với mục tiêu cuối cùng là tạo ra một ứng dụng hữu ích cho cả nhà hóa học và nhà tinh thể học.
MRBAYES: Xác suất Bayes Suy luận cây tiến hóa Dịch bởi AI Bioinformatics - Tập 17 Số 8 - Trang 754-755 - 2001
Tóm tắt Tóm tắt: Chương trình MRBAYES thực hiện suy luận Bayes của phả hệ bằng cách sử dụng một biến thể của thuật toán Monte Carlo chuỗi Markov.
Khả dụng: MRBAYES, bao gồm mã nguồn, tài liệu, các tệp dữ liệu mẫu và một tệp thực thi, có sẵn tại http://brahms.biology.rochester.edu/software.html.
Liên hệ: [email protected]
#Bayesian inference #phylogeny #Markov chain Monte Carlo #MRBAYES #software availability
Các phương pháp quỹ đạo phân tử tự nhất quán. XX. Một tập hợp cơ sở cho hàm sóng tương quan Dịch bởi AI Journal of Chemical Physics - Tập 72 Số 1 - Trang 650-654 - 1980
Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.
#cơ sở Gaussian thu gọn #tối ưu hóa số mũ #hệ số #phương pháp Mo/ller–Plesset #trạng thái cơ bản #nguyên tố hàng đầu tiên #hàm phân cực #lý thuyết MP #cấu trúc #năng lượng #phân tử đơn giản #thực nghiệm
Phân tích phương sai phân tử suy ra từ khoảng cách giữa các haplotype DNA: ứng dụng dữ liệu hạn chế của DNA ty thể người. Dịch bởi AI Genetics - Tập 131 Số 2 - Trang 479-491 - 1992
Toát yếu
Chúng tôi trình bày một khung nghiên cứu về sự biến đổi phân tử trong một loài. Dữ liệu về sự khác biệt giữa các haplotype DNA đã được tích hợp vào một định dạng phân tích phương sai, xuất phát từ ma trận khoảng cách bình phương giữa tất cả các cặp haplotype. Phân tích phương sai phân tử (AMOVA) này cung cấp các ước tính về thành phần phương sai và các đồng vị thống kê F, được gọi là phi-statistics, phản ánh sự tương quan của độ đa dạng haplotype ở các cấp độ phân chia thứ bậc khác nhau. Phương pháp này khá linh hoạt để thích ứng với các ma trận đầu vào thay thế, tương ứng với các loại dữ liệu phân tử khác nhau, cũng như các giả định tiến hóa khác nhau, mà không làm thay đổi cấu trúc cơ bản của phân tích. Ý nghĩa của các thành phần phương sai và phi-statistics được kiểm định bằng cách tiếp cận hoán vị, loại bỏ giả định về chuẩn tính thông thường trong phân tích phương sai nhưng không phù hợp cho dữ liệu phân tử. Áp dụng AMOVA cho dữ liệu haplotype DNA ty thể của con người cho thấy, sự phân chia dân số được giải quyết tốt hơn khi một số biện pháp khác biệt phân tử giữa các haplotype được đưa vào phân tích. Tuy nhiên, ở cấp độ nội bộ loài, thông tin bổ sung từ việc biết quan hệ phân loại chính xác giữa các haplotype hoặc thông qua việc dịch phi tuyến thay đổi vị trí hạn chế thành độ đa dạng nucleotide không làm thay đổi đáng kể cấu trúc di truyền dân số suy luận. Các nghiên cứu Monte Carlo cho thấy việc lấy mẫu vị trí không ảnh hưởng căn bản tới ý nghĩa của các thành phần phương sai phân tử. Việc xử lý AMOVA dễ dàng mở rộng theo nhiều hướng khác nhau và cấu thành một khung hợp lý và linh hoạt cho việc phân tích thống kê dữ liệu phân tử.
#phân tích phương sai phân tử #haplotype DNA #phi-statistics #phương pháp hoán vị #dữ liệu ty thể người #chia nhỏ dân số #cấu trúc di truyền #giả định tiến hóa #đa dạng phân tử #mẫu vị trí
Phương pháp để thu được chữ ký số và hệ thống mật mã khóa công khai Dịch bởi AI Communications of the ACM - Tập 21 Số 2 - Trang 120-126 - 1978
Một phương pháp mã hóa được trình bày với đặc điểm mới là việc công khai một khóa mã hóa không tiết lộ khóa giải mã tương ứng. Điều này có hai hệ quả quan trọng: (1) Không cần đến những người chuyển phát hoặc các phương tiện bảo mật khác để truyền tải khóa, vì một thông điệp có thể được mã hóa bằng khóa mã hóa được công khai bởi người nhận mong muốn. Chỉ có người đó có thể giải mã được thông điệp, vì chỉ có họ biết khóa giải mã tương ứng. (2) Một thông điệp có thể được "ký" bằng khóa giải mã được giữ bí mật. Bất kỳ ai cũng có thể xác minh chữ ký này bằng cách sử dụng khóa mã hóa đã được công khai. Chữ ký không thể bị giả mạo và người ký không thể phủ nhận tính hợp lệ của chữ ký của mình. Điều này có áp dụng rõ ràng trong các hệ thống "thư điện tử" và "chuyển khoản điện tử". Một thông điệp được mã hóa bằng cách đại diện cho nó như một số M, nâng M lên một số mũ e được chỉ định công khai, và sau đó lấy phần dư khi kết quả được chia cho một tích số công khai được chỉ định,
n
, của hai số nguyên tố bí mật lớn p và q. Việc giải mã tương tự; chỉ sử dụng một số mũ bí mật khác, d, trong đó e * d ≡ 1(mod (p - 1) * (q - 1)). Sự an toàn của hệ thống phần nào dựa vào độ khó của việc phân tích thừa số của số chia công khai,
n
.
Cơ sở hóa học của sự hình thành mô hình Dịch bởi AI The Royal Society - Tập 237 Số 641 - Trang 37-72 - 1952
\n Đề xuất rằng một hệ thống các chất hóa học, gọi là morphogen, phản ứng cùng nhau và khuếch tán qua một mô, đủ để giải thích các hiện tượng chính của quá trình hình thành mẫu. Một hệ thống như vậy, mặc dù ban đầu có thể hoàn toàn đồng nhất, nhưng có thể sau đó phát triển thành một mẫu hoặc cấu trúc do sự bất ổn định của trạng thái cân bằng đồng nhất, được kích hoạt bởi các nhiễu loạn ngẫu nhiên. Hệ thống phản ứng-khuếch tán như vậy được xem xét chi tiết trong trường hợp của một vòng tế bào cô lập, một hệ thống thuận tiện về mặt toán học, mặc dù bất thường về mặt sinh học. Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào sự bắt đầu của sự bất ổn định. Phát triển thấy rằng có sáu hình thức khác nhau về mặt cơ bản mà điều này có thể xảy ra. Trong hình thức thú vị nhất, các sóng đứng xuất hiện trên vòng xoay. Đề xuất rằng điều này có thể giải thích, chẳng hạn, cho mẫu xúc tu trên Hydra và cho các lá xoắn. Một hệ thống phản ứng và khuếch tán trên một khối cầu cũng được xem xét. Một hệ thống như vậy dường như giải thích cho sự tạo phôi. Một hệ thống phản ứng khác trong hai chiều sinh ra các mẫu reminiscent of dappled. Cũng đề xuất rằng các sóng đứng ở hai chiều có thể giải thích hiện tượng phyllotaxis. Mục đích của bài viết này là thảo luận về một cơ chế khả thi mà thông qua đó các gen của hợp tử có thể xác định cấu trúc giải phẫu của sinh vật kết quả. Lý thuyết không đưa ra bất kỳ giả thuyết mới nào; nó chỉ đơn giản cho rằng một số quy luật vật lý đã biết đủ để giải thích nhiều sự kiện. Để hiểu toàn diện bài báo cần có kiến thức tốt về toán học, sinh học và hóa học cơ bản. Vì độc giả không thể được chờ đợi để là chuyên gia trong tất cả các lĩnh vực này, một số sự thật cơ bản được giải thích, mà có thể tìm thấy trong sách giáo khoa, nhưng việc bỏ qua sẽ làm cho bài báo khó đọc.\n
