Soi kèo phạt góc Brentford vs Aston Villa, 0h30 ngày 9/3
本文地址:http://mobile.tour-time.com/html/21f399315.html
版权声明
本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。
本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。
Nhận định, soi kèo Kyoto Sanga vs Avispa Fukuoka, 12h00 ngày 9/3: Trái đắng xa nhà
Phát hoảng vì thấy 'hồn ma' cạnh trẻ sơ sinh đang ngủ
![]() |
Còn Trump đã là "nạn nhân" của những người nghi ngờ ông dùng tóc giả từ rất lâu. |
![]() |
Khi ứng cử tổng thống, Trump thường xuyên mời những người ủng hộ lên "kiểm chứng" mái tóc. |
![]() |
Nhiều người từng nghi ngờ Trump và cho rằng ông khó vượt qua ứng viên Bernie Sanders. |
![]() |
Nhưng cuối cùng, cuộc đua chỉ còn Trump và Hillary. Tuy nhiên, những buổi tranh luận của hai ứng viên này chỉ là những màn chỉ trích nhau. |
![]() |
Bà Hillary được chú ý bởi những biểu cảm hài hước trong các buổi tranh luận. Động tác lắc vai trở thành đề tài chế bất tận cho cư dân mạng. |
![]() |
Nhiều luồng ý kiến cho rằng Hillary khá chậm chạp trong các cuộc tranh luận, và đôi khi không theo kịp mạch tranh luận của đối thủ. |
Loạt ảnh chế bầu cử Mỹ ồn ào mạng xã hội
Trong video trên đây, chúng ta sẽ được gặp gỡ một anh chàng Ninja trình độ cực cao, có thể nhảy né ô tô, xe máy một cách dễ dàng để hoàn thành nhiệm vụ là... cứu vớt chú mèo đang lang thang giữa đường đông đúc xe cộ...
Theo Trí Thức Trẻ
">(Clip) Khi Ninja xuất hiện ngoài đời thực để... cứu mèo
Siêu máy tính dự đoán Wolves vs Everton, 03h00 ngày 9/3
Tại Lễ phát động ngày 27/10/2016 đã quyên góp trực tiếp là trên 32 triệu đồng. Số tiền quyên góp từ một ngày lương là trên 700 triệu đồng.
">VNPT Net phát động ủng hộ người nghèo và đồng bào vùng lũ
Theo những chia sẻ của CEO De Masi, tựa game sở hữu 84 triệu lượt tải về, với hơn 3 tỷ lượt chơi, 11 tỷ chuyến bay và hơn 1 tỷ ngày trong game - tương đương với 34.978 năm.
Tiếp nối thành công của Kim Kardashian: Hollywood, Glu Mobile đã tiếp tục ra mắt một tựa game mới với Kendall và Kylie Jenner làm nhân vật chính, đồng thời sở hữu sự tươi mới và giàu sức sống của những siêu sao Hollywood.
theo gamenoob
">Game của cô Kim siêu vòng 3 kiếm 100 triệu USD sau 5 tháng
Hình ảnh tổng hợp từ các nguồn khác nhau cho thấy chính xác nơi ngập và mức độ thiệt hại khi có thiên tai, trong đó, nguồn từ mạng xã hội (phải, cuối) là những hình ảnh chi tiết nhất - Ảnh: IJRS
Nhưng làm sao để kế hoạch trơn tru khi hình ảnh vệ tinh và dữ liệu vốn chỉ gồm khu vực ảnh hưởng nặng nhất, hơn nữa, các công cụ này không phải lúc nào cũng chính xác và thuận tiện. “Hình ảnh vệ tinh công khai có sẵn cho một địa điểm không phải lúc nào cũng xuất hiện vào đúng lúc. Đôi khi nó phải mất vài ngày trước khi hiển thị”, Elena Sava, sinh viên tốt nghiệp ngành địa lý thuộc Penn State cho biết.
Bằng cách theo vết các tweet về cơn lũ của cư dân mạng, các cơ quan phản ứng có thể biết và tiếp cận nơi cần sự trợ giúp nhanh hơn bao giờ hết - Ảnh: Twitter.
Sau khi xem xét trận lũ Colorado, báo cáo công bố trên tạp chí Viễn thám quốc tế chỉ ra vai trò của mạng xã hội trong quá trình thông tin này. Các nhà khoa học cho biết nghiên cứu “tập trung vào việc xác định dữ liệu trong dòng dữ liệu phi truyền thống”.
Guido Cervone, Phó Giáo sư về địa lý và Phó Giám đốc Viện phần mềm quan sát khoa học CyberScience của Penn State (Mỹ),chia sẻ: “Chúng tôi muốn xem liệu phương tiện truyền thông xã hội có thể giúp lấp đầy các khoảng trống dữ liệu vệ tinh hay không”.
Từ đó, họ đã chỉ ra tính hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu mạng xã hội trong công tác xác định và ước đoán thiệt hại cũng như địa điểm cần trợ giúp khi thiên tai xảy ra. Elena Sava nói thêm: “Bằng cách theo dõi các tweet và đăng tải trên mạng xã hội khác, có thể xác định khu vực cần giúp đỡ nhanh hơn bao giờ hết”.
Khi có “biến”, vệ tinh thương mại được dùng thu thập hình ảnh độ nét cao nhằm xác định khu vực bị ảnh hưởng bởi thiên tai. Phần tiếp theo của quá trình đòi hỏi đánh giá thiệt hại cơ sở hạ tầng giao thông vận tải. Nó được thực hiện bằng cách kết hợp hình ảnh với các dữ liệu thu từ phương tiện truyền thông như Twitter và Flickr cũng như bất kỳ dữ liệu bổ sung nào.
Cụ thể, bằng cách kiểm tra Twitter, các nhà nghiên cứu tìm được 150.000 tweet từ người bị ảnh hưởng lũ lụt. Một chương trình tên CarbonScanner được dùng để xác định điểm nóng và các từ khóa dùng trên tweet liên quan đến thảm họa. Ngoài ra, vệ tinh thu 22.000 hình ảnh từ Flickr, Air Patrol dân sự, phương tiện bay không người lái và nguồn khác cho các nhà nghiên cứu thấy chính xác nơi ngập.
Để giải cứu thành công, cơ quan phản ứng cần thông tin về thảm họa đúng thời gian nó đang diễn ra và mạng xã hội cho biết điều đó. Mặt khác, nếu phân tích dữ liệu Flickr và Twitter sẽ thấy dấu hiệu nhiều nơi bị ngập hơn là chỉ nhìn vào ảnh vệ tinh.
Trên Twitter, mọi người cũng miêu tả tình thế như kiểu “đường biến thành sông rồi này” hay việc họ đã không về nhà được vì ngập nước như thế nào. Những đăng tải này là chỉ số góp phần tính toán chính xác tác động thiên tai.
Bên cạnh đó, như Guido Cervone nói: “FEMA, Hội Chữ thập đỏ và các cơ quan phản ứng khác sử dụng phương tiện truyền thông xã hội hiện nay để phổ biến thông tin liên quan đến công chúng. Chúng tôi thấy ở đây tiềm năng dùng dữ liệu mạng xã hội từ thành viên cộng đồng giúp xác định các điểm nóng cần viện trợ đặc biệt khi nó kết hợp với hình ảnh viễn thám của khu vực”.
Nhóm nghiên cứu hiện đang tiếp tục tiến hành chỉnh các thuật toán và đánh giá các nền tảng truyền thông xã hội khác như Facebook, Instagram để cung cấp dữ liệu hữu ích cho lực lượng phản ứng khấn cấp.
">Mạng xã hội giúp báo tin bão chính xác hơn dự báo truyền thống
![]() |
Google muốn kiểm soát Nexus theo cách giống Apple sản xuất iPhone
Trêu gấu 'khủng', chàng trai kích động con thú hoang tấn công
友情链接