text:
Tôi đã gặp con bé từ mấy hôm trước. Nó lẽo đẽo theo sau, cách
một khoảng xa, đủ để không ai phải chú ý nhìn thấy.
Sáng sớm tôi thích lang thang
ngoài đồng cỏ. Có nhiều giống chim lạ và tiếng hót của chúng đã đưa tôi ra tới tận
bìa rừng. Trời mù sương lạnh buốt. Bỗng tôi giật thót người, mồ hôi trán nhỏ
giọt. Có bóng ai chập chờn bên khu đồng mả. Một thoáng tôi kịp nhận ra con bé. Quái
lạ. Không hiểu nó làm gì ở đây vào giờ này.
Mặt trời lên. Tiếng chim hót líu lo nghe thật quyến
rũ. Nhưng lúc này con bé mới là mục tiêu làm tôi chú ý hơn cả. Trông nó bé
choắt cheo, gầy rạc. Đôi cánh tay khẳng khiu, đôi chân khập khểnh với một khuôn
mặt dị hình dị dạng. Cái thân hình di động kia hình như là dấu tích còn lại của
một thời chiến tranh xa lắc. Tôi chậm rãi tiến tới. Con bé cũng dừng bước, tỏ ý
chờ đợi.
- Em làm gì ở đây?
- Dạ! Con cắt cỏ.
- Cắt cỏ sớm vậy sao?
- Sáng nay con dậy sớm, thấy cô
ra đây... nên đi theo.
- À! Mà em tên gì?
- Dạ! Con tên Cỏ.
- Tên Cỏ ?- Tôi ngước mắt hỏi và
nhìn vào nắm cỏ tươi trên tay nó.
Con bé thoáng lúng túng rồi nói
nhanh: - Một lần mẹ ra đồng cắt cỏ, rồi chuyển dạ sanh con. Thế là mẹ đặt tên là
Cỏ. Đó là tên gọi ở nhà. Trong khai sinh con là Thanh Thảo. Thanh Thảo có nghĩa
là cỏ xanh. Vậy cô cứ gọi con là Thảo đi.
- Chà... Mẹ của Cỏ... à Thảo đặt tên nghe hay
quá hỉ?
- Hồi trước ông ngoại có dạy mẹ
học chữ Hán. Lúc rảnh mẹ cũng chỉ lại con đôi chút. Nhưng con dốt không học
được. Cô ở chùa chắc là giỏi chữ Hán lắm.
- Ừ! Cô cũng chỉ biết tàm tạm
thôi. Thảo còn đi học à ?
Con bé ngập ngừng:- Con học hết lớp
chín thì nghỉ. Trường xa quá. Con bệnh không đi được. Với lại, con phụ mẹ cắt
cỏ cho người ta. Lúc này mẹ cũng hay bệnh. Trước mẹ là cô giáo trường làng, phải
nghỉ hưu sớm vì mất sức. Bây giờ mẹ dạy con học ở nhà.
- Bé xí thế mà đã học lớp chín?
- Con mười sáu tuổi rồi. Tại
bịnh nên nhìn chút xíu vậy đó.
Tôi cười. Trông Thảo nhỏ nhắn như
một đứa trẻ, chỉ có đôi mắt là mở to ngời sáng. Một đôi mắt già dặn đăm chiêu trước
tuổi. Thảo bất ngờ nắm lấy tà áo dài của tôi:
- Cô ơi! Màu áo của cô đẹp quá.
Mấy bữa trước con có đi nghe quý thầy giảng pháp, nghe cô kể chuyện Phật. Con
thích lắm. Con nghe mẹ nói sáng nay quý thầy cô đi rồi. Cô có trở lại đây nữa
không?
Tôi lắc đầu: - Cô theo đoàn
giảng sư về đây, chỉ để phát hàng cứu trợ cho bà con. Còn phải đi nơi khác chứ.
- Cô không trở lại nữa sao ?
- Cô cũng không biết được.
Nhìn con bé ngơ ngác, tôi chạnh
lòng :- Hôm nay đoàn giảng sư đi về. Nhưng cô còn công việc nên lưu lại ít lâu.
Mắt Thảo sáng lên:
- Vậy cô cho phép con được theo
con. Con thích nghe cô kể chuyện sự tích Phật lắm.
Từ hôm ấy con bé không bỏ qua cơ
hội để được theo tôi. Điểm tập kết để hai cô cháu gặp nhau là những buổi sáng
chiều ở ngoài đồng cỏ. Thảo cắt cỏ. Còn tôi đi tìm tiếng chim hót. Với chiếc
máy ảnh, tôi chụp hết mọi cảnh vật trên đường. Thảo trở thành người mẫu tí hon
cho tôi thử nghiệm. Con bé trông vui lắm.
Mỗi ngày tôi có một thời thuyết
pháp ngắn mà thính giả duy nhất là Thảo. Phần lớn thời gian tôi tha thẩn từ đồng
cỏ ra đến khu rừng tràm. Cô bé theo tôi trên từng bước chân để tha hồ tỉ tê đủ
chuyện.
“Con cắt cỏ kiếm thêm tiền tiêu
vặt. Mẹ có tiền hưu, tiền tuất của ba. Con cũng có tiền trợ cấp bệnh tật, thuốc
men... Nếu có tiền nhiều, con sẽ cúng dường, làm từ thiện như quý cô vậy”
“Trước mẹ có nuôi một đôi cừu. Sau
trận dịch thì chúng chết cả. Dân làng nuôi cừu để bán cho người ta giết thịt. Cừu
cũng có đôi mắt hiền như con bò vậy cô à. Khi biết mình sắp bị đưa đến lò sát
sanh, chúng rươm rướm nước mắt. Trông tội lắm! Từ khi nhìn thấy đôi mắt nó nhìn
thê thiết như vậy là con không còn ăn thịt cừu nữa. Thịt nhiều con vật khác,
con cũng không ăn được.”
Một lần tôi đến đồng cỏ sớm đã
thấy cô bé ở đó, vẻ trịnh trọng:
- Con thỉch cô ngồi lên nệm cỏ...
thọ bát sữa cừu. Sữa này con vừa hâm nóng sáng nay. Cô thọ nhận cho con có phước.
Rồi nó hạ thấp giọng:
- Phật Thích Ca lúc tu trong
rừng cũng từng thọ bát sữa của cô gái chăn cừu. Nhờ vậy mà Phật có đủ dinh
dưỡng tọa thiền cho đến khi chứng đạo. Sau đó, Phật đã thuyết pháp cho bọn trẻ
chăn cừu.
Con bé quả là thông minh lém
lĩnh hơn tôi nghĩ. Tôi muốn cười mà phải cố nghiêm mặt nói:
- Em làm cô ngỡ là mình... sắp sửa
đắc đạo vậy. Em với mẹ thì cần uống sữa, chứ cô mạnh khỏe thế này. Mà thôi. Cô
thọ nhận và chú nguyện cho mẹ và em được nhiều phước lạc.
Đám trẻ chăn cừu chơi đùa trên
đồng cỏ cũng chạy đến. Chúng gọi Thảo là cô giáo. Thấy tôi ngạc nhiên, cô bé cười
cười “Tại ở nhà con có dạy kèm cho mấy đứa nhỏ. Vì mẹ là cô giáo, nên chúng gọi
con như vậy thôi.”
Biết Thảo mê đọc sách, tôi đem cho
em mấy quyển truyện cổ Phật giáo.
- Đây là những câu chuyện kể về tiền
thân của Phật. Từ nhiều kiếp xa xưa, Phật từng làm vua làm quan cho đến làm kẻ nghèo
khổ bệnh hoạn, tật nguyền. Có kiếp đầu thai vào các loài thú. Dù sanh trong loài
nào, ngài cũng thể hiện tâm Bồ tát vị tha, chuyện tu thiện nghiệp, hướng cầu Phật
quả. Trải qua bao kiếp tu tập mới thành tựu công hạnh. Chúng ta học Phật cần phát
đạo tâm, vun bồi đạo nghiệp ngay trong hiện đời.
Thảo mân mê tà áo nhật bình của
tôi, giọng thỏ thẻ:
- Cô ơi! Con thích được đi học,
thích cuộc sống bình thường như bao người, thích làm những công việc lợi ích
cho đời. Và thích nhất là được mặc chiếc áo màu khói lam như cô vậy.
Tôi mỉm cười, trêu Thảo:- Con
nhà Phật vốn thuộc giòng họ Thích mà. Như cô... cũng ưa thích làm những việc to
tát để lại cho đời. Ngẫm lời Phật dạy... thì mình cũng biết tùy duyên và tùy năng
lực. Hằng ngày chúng ta làm việc thiện, tích tụ lâu dài mới thành tựu quả lành lớn.
Những việc Thảo có thể làm bây giờ là hiếu thuận thương yêu mẹ và giúp đỡ mọi
người theo khả năng của mình. Thảo xem qua những tập truyện này, có dịp thì kể lại
cho các em nhỏ nghe, giúp chúng tích tụ chút duyên lành với Phật pháp. Và những
khi Thảo ngồi cắt cỏ, nhớ niệm Phật chú nguyện cho đàn cừu. Nguyện cho chúng...
sau khi thoát kiếp nạn ở lò sát sanh, thì được sanh lên làm người, đầy đủ thân
tướng tốt đẹp.
- Cầu nhiều vậy hả cô? Rủi con
không nhớ hết thì có mang tội không?
Nhìn vẻ mặt băn khoăn của Thảo,
tôi bật cười:
- Là cô nói vậy thôi, chứ nào phải
nhất thiết. Miễn mình biết làm lành và nhớ niệm Phật là tốt rồi.
Thảo hay kể cho tôi nghe nhiều
chuyện. Chuyện của những đứa trẻ sanh ra nơi miền quê nghèo, sống trong thời bình
lại hứng chịu mọi tàn tích đau thương của chiến tranh để lại. Ba Thảo từ chiến
trường trở về, không bao lâu thì mất. Mang di chứng căn bệnh của người cha, Thảo
sanh ra đã oặt ẹo không lớn nổi.“ Hồi nhỏ con sống vô tư không băn khoăn về
bệnh tật của mình. Nhưng từ khi bà ngoại mất, cơn đau đớn thường xuyên đến làm
con suy nghĩ. Con không sợ chết. Chỉ thương mẹ... còn lại một mình. Ngày trước con
cũng hay theo ngoại đi chùa, nghe băng giảng, nên hiểu rõ lý nhân quả. Cô ơi! Trước
khi từ giả cõi đời, con rất mong làm một điều gì đó. Nguyện cầu cho kiếp sau con
được sanh lên làm người, có thân tướng tốt đẹp, biết hướng tâm tu Phật hộ pháp.
* * *
“Bây giờ người ta nuôi nhiều cừu
nên đồng cỏ ngày một thu hẹp” Mẹ Thảo nói khi đưa tôi ra thăm mộ con. Thảo mất trong
lần cơn bệnh bộc phát đột ngột. Tuổi đời chưa đủ lớn, nhưng Thảo cũng kịp làm
được điều mà em hằng mong ước. Cô bé làm đơn xin hiến nội tạng cho y học. Một
việc làm còn rất xa lạ nơi vùng đất này.
“Trường Y khoa... họ thử nghiệm rồi
thì đem thiêu xác, trả tro cho gia đình. Nhưng người làng quê mình quen với
quan niệm có mồ mả nên tôi xin phần xác còn lại của con về đây chôn cất. Trước
kia Thảo cũng muốn yên nghỉ trên đồng cỏ, nơi nó đã chào đời...
“Thảo nói khi cô trở lại, nó sẽ
xin cô một số sách truyện thiếu nhi, truyện tranh Phật pháp để lập một tủ sách cho
tụi nhỏ đọc. Thảo ra đi, nhưng lớp học tình thương tại nhà vẫn được mấy cậu học
trò cũ của tôi duy trì. Có bọn trẻ lui tới, tôi cũng khuây khỏa. Thảo chắc cũng
yên lòng. Nó có duyên gặp cô... biết Phật pháp, biết niệm Phật trước khi mất. Như
vậy là tốt rồi, cô hỉ ?”
Gió cuối chiều bất ngờ thổi mạnh. Vài chiếc lá
vàng rơi rụng, vài mầm sống mới vừa vươn lên. Đám trẻ chạy tới vây quanh mộ
Thảo. Đứa nhổ cỏ, đứa thắp hương rồi tranh nhau kể chuyện. Chuyện về cô gái dâng
bát sữa và đám trẻ chăn cừu. Niềm ước vọng nhỏ nhoi nơi miền cỏ dại vẫn mải tỏa
lan, mặc cho bao cảnh biển dâu đổi thay.
Tôi đã gặp con bé từ mấy hôm trước. Nó lẽo đẽo theo sau, cách
một khoảng xa, đủ để không ai phải chú ý nhìn thấy.
Sáng sớm tôi thích lang thang
ngoài đồng cỏ. Có nhiều giống chim lạ và tiếng hót của chúng đã đưa tôi ra tới tận
bìa rừng. Trời mù sương lạnh buốt. Bỗng tôi giật thót người, mồ hôi trán nhỏ
giọt. Có bóng ai chập chờn bên khu đồng mả. Một thoáng tôi kịp nhận ra con bé. Quái
lạ. Không hiểu nó làm gì ở đây vào giờ này.
Mặt trời lên. Tiếng chim hót líu lo nghe thật quyến
rũ. Nhưng lúc này con bé mới là mục tiêu làm tôi chú ý hơn cả. Trông nó bé
choắt cheo, gầy rạc. Đôi cánh tay khẳng khiu, đôi chân khập khểnh với một khuôn
mặt dị hình dị dạng. Cái thân hình di động kia hình như là dấu tích còn lại của
một thời chiến tranh xa lắc. Tôi chậm rãi tiến tới. Con bé cũng dừng bước, tỏ ý
chờ đợi.
- Em làm gì ở đây?
- Dạ! Con cắt cỏ.
- Cắt cỏ sớm vậy sao?
- Sáng nay con dậy sớm, thấy cô
ra đây... nên đi theo.
- À! Mà em tên gì?
- Dạ! Con tên Cỏ.
- Tên Cỏ ?- Tôi ngước mắt hỏi và
nhìn vào nắm cỏ tươi trên tay nó.
Con bé thoáng lúng túng rồi nói
nhanh: - Một lần mẹ ra đồng cắt cỏ, rồi chuyển dạ sanh con. Thế là mẹ đặt tên là
Cỏ. Đó là tên gọi ở nhà. Trong khai sinh con là Thanh Thảo. Thanh Thảo có nghĩa
là cỏ xanh. Vậy cô cứ gọi con là Thảo đi.
- Chà... Mẹ của Cỏ... à Thảo đặt tên nghe hay
quá hỉ?
- Hồi trước ông ngoại có dạy mẹ
học chữ Hán. Lúc rảnh mẹ cũng chỉ lại con đôi chút. Nhưng con dốt không học
được. Cô ở chùa chắc là giỏi chữ Hán lắm.
- Ừ! Cô cũng chỉ biết tàm tạm
thôi. Thảo còn đi học à ?
Con bé ngập ngừng:- Con học hết lớp
chín thì nghỉ. Trường xa quá. Con bệnh không đi được. Với lại, con phụ mẹ cắt
cỏ cho người ta. Lúc này mẹ cũng hay bệnh. Trước mẹ là cô giáo trường làng, phải
nghỉ hưu sớm vì mất sức. Bây giờ mẹ dạy con học ở nhà.
- Bé xí thế mà đã học lớp chín?
- Con mười sáu tuổi rồi. Tại
bịnh nên nhìn chút xíu vậy đó.
Tôi cười. Trông Thảo nhỏ nhắn như
một đứa trẻ, chỉ có đôi mắt là mở to ngời sáng. Một đôi mắt già dặn đăm chiêu trước
tuổi. Thảo bất ngờ nắm lấy tà áo dài của tôi:
- Cô ơi! Màu áo của cô đẹp quá.
Mấy bữa trước con có đi nghe quý thầy giảng pháp, nghe cô kể chuyện Phật. Con
thích lắm. Con nghe mẹ nói sáng nay quý thầy cô đi rồi. Cô có trở lại đây nữa
không?
Tôi lắc đầu: - Cô theo đoàn
giảng sư về đây, chỉ để phát hàng cứu trợ cho bà con. Còn phải đi nơi khác chứ.
- Cô không trở lại nữa sao ?
- Cô cũng không biết được.
Nhìn con bé ngơ ngác, tôi chạnh
lòng :- Hôm nay đoàn giảng sư đi về. Nhưng cô còn công việc nên lưu lại ít lâu.
Mắt Thảo sáng lên:
- Vậy cô cho phép con được theo
con. Con thích nghe cô kể chuyện sự tích Phật lắm.
Từ hôm ấy con bé không bỏ qua cơ
hội để được theo tôi. Điểm tập kết để hai cô cháu gặp nhau là những buổi sáng
chiều ở ngoài đồng cỏ. Thảo cắt cỏ. Còn tôi đi tìm tiếng chim hót. Với chiếc
máy ảnh, tôi chụp hết mọi cảnh vật trên đường. Thảo trở thành người mẫu tí hon
cho tôi thử nghiệm. Con bé trông vui lắm.
Mỗi ngày tôi có một thời thuyết
pháp ngắn mà thính giả duy nhất là Thảo. Phần lớn thời gian tôi tha thẩn từ đồng
cỏ ra đến khu rừng tràm. Cô bé theo tôi trên từng bước chân để tha hồ tỉ tê đủ
chuyện.
“Con cắt cỏ kiếm thêm tiền tiêu
vặt. Mẹ có tiền hưu, tiền tuất của ba. Con cũng có tiền trợ cấp bệnh tật, thuốc
men... Nếu có tiền nhiều, con sẽ cúng dường, làm từ thiện như quý cô vậy”
“Trước mẹ có nuôi một đôi cừu. Sau
trận dịch thì chúng chết cả. Dân làng nuôi cừu để bán cho người ta giết thịt. Cừu
cũng có đôi mắt hiền như con bò vậy cô à. Khi biết mình sắp bị đưa đến lò sát
sanh, chúng rươm rướm nước mắt. Trông tội lắm! Từ khi nhìn thấy đôi mắt nó nhìn
thê thiết như vậy là con không còn ăn thịt cừu nữa. Thịt nhiều con vật khác,
con cũng không ăn được.”
Một lần tôi đến đồng cỏ sớm đã
thấy cô bé ở đó, vẻ trịnh trọng:
- Con thỉch cô ngồi lên nệm cỏ...
thọ bát sữa cừu. Sữa này con vừa hâm nóng sáng nay. Cô thọ nhận cho con có phước.
Rồi nó hạ thấp giọng:
- Phật Thích Ca lúc tu trong
rừng cũng từng thọ bát sữa của cô gái chăn cừu. Nhờ vậy mà Phật có đủ dinh
dưỡng tọa thiền cho đến khi chứng đạo. Sau đó, Phật đã thuyết pháp cho bọn trẻ
chăn cừu.
Con bé quả là thông minh lém
lĩnh hơn tôi nghĩ. Tôi muốn cười mà phải cố nghiêm mặt nói:
- Em làm cô ngỡ là mình... sắp sửa
đắc đạo vậy. Em với mẹ thì cần uống sữa, chứ cô mạnh khỏe thế này. Mà thôi. Cô
thọ nhận và chú nguyện cho mẹ và em được nhiều phước lạc.
Đám trẻ chăn cừu chơi đùa trên
đồng cỏ cũng chạy đến. Chúng gọi Thảo là cô giáo. Thấy tôi ngạc nhiên, cô bé cười
cười “Tại ở nhà con có dạy kèm cho mấy đứa nhỏ. Vì mẹ là cô giáo, nên chúng gọi
con như vậy thôi.”
Biết Thảo mê đọc sách, tôi đem cho
em mấy quyển truyện cổ Phật giáo.
- Đây là những câu chuyện kể về tiền
thân của Phật. Từ nhiều kiếp xa xưa, Phật từng làm vua làm quan cho đến làm kẻ nghèo
khổ bệnh hoạn, tật nguyền. Có kiếp đầu thai vào các loài thú. Dù sanh trong loài
nào, ngài cũng thể hiện tâm Bồ tát vị tha, chuyện tu thiện nghiệp, hướng cầu Phật
quả. Trải qua bao kiếp tu tập mới thành tựu công hạnh. Chúng ta học Phật cần phát
đạo tâm, vun bồi đạo nghiệp ngay trong hiện đời.
Thảo mân mê tà áo nhật bình của
tôi, giọng thỏ thẻ:
- Cô ơi! Con thích được đi học,
thích cuộc sống bình thường như bao người, thích làm những công việc lợi ích
cho đời. Và thích nhất là được mặc chiếc áo màu khói lam như cô vậy.
Tôi mỉm cười, trêu Thảo:- Con
nhà Phật vốn thuộc giòng họ Thích mà. Như cô... cũng ưa thích làm những việc to
tát để lại cho đời. Ngẫm lời Phật dạy... thì mình cũng biết tùy duyên và tùy năng
lực. Hằng ngày chúng ta làm việc thiện, tích tụ lâu dài mới thành tựu quả lành lớn.
Những việc Thảo có thể làm bây giờ là hiếu thuận thương yêu mẹ và giúp đỡ mọi
người theo khả năng của mình. Thảo xem qua những tập truyện này, có dịp thì kể lại
cho các em nhỏ nghe, giúp chúng tích tụ chút duyên lành với Phật pháp. Và những
khi Thảo ngồi cắt cỏ, nhớ niệm Phật chú nguyện cho đàn cừu. Nguyện cho chúng...
sau khi thoát kiếp nạn ở lò sát sanh, thì được sanh lên làm người, đầy đủ thân
tướng tốt đẹp.
- Cầu nhiều vậy hả cô? Rủi con
không nhớ hết thì có mang tội không?
Nhìn vẻ mặt băn khoăn của Thảo,
tôi bật cười:
- Là cô nói vậy thôi, chứ nào phải
nhất thiết. Miễn mình biết làm lành và nhớ niệm Phật là tốt rồi.
Thảo hay kể cho tôi nghe nhiều
chuyện. Chuyện của những đứa trẻ sanh ra nơi miền quê nghèo, sống trong thời bình
lại hứng chịu mọi tàn tích đau thương của chiến tranh để lại. Ba Thảo từ chiến
trường trở về, không bao lâu thì mất. Mang di chứng căn bệnh của người cha, Thảo
sanh ra đã oặt ẹo không lớn nổi.“ Hồi nhỏ con sống vô tư không băn khoăn về
bệnh tật của mình. Nhưng từ khi bà ngoại mất, cơn đau đớn thường xuyên đến làm
con suy nghĩ. Con không sợ chết. Chỉ thương mẹ... còn lại một mình. Ngày trước con
cũng hay theo ngoại đi chùa, nghe băng giảng, nên hiểu rõ lý nhân quả. Cô ơi! Trước
khi từ giả cõi đời, con rất mong làm một điều gì đó. Nguyện cầu cho kiếp sau con
được sanh lên làm người, có thân tướng tốt đẹp, biết hướng tâm tu Phật hộ pháp.
* * *
“Bây giờ người ta nuôi nhiều cừu
nên đồng cỏ ngày một thu hẹp” Mẹ Thảo nói khi đưa tôi ra thăm mộ con. Thảo mất trong
lần cơn bệnh bộc phát đột ngột. Tuổi đời chưa đủ lớn, nhưng Thảo cũng kịp làm
được điều mà em hằng mong ước. Cô bé làm đơn xin hiến nội tạng cho y học. Một
việc làm còn rất xa lạ nơi vùng đất này.
“Trường Y khoa... họ thử nghiệm rồi
thì đem thiêu xác, trả tro cho gia đình. Nhưng người làng quê mình quen với
quan niệm có mồ mả nên tôi xin phần xác còn lại của con về đây chôn cất. Trước
kia Thảo cũng muốn yên nghỉ trên đồng cỏ, nơi nó đã chào đời...
“Thảo nói khi cô trở lại, nó sẽ
xin cô một số sách truyện thiếu nhi, truyện tranh Phật pháp để lập một tủ sách cho
tụi nhỏ đọc. Thảo ra đi, nhưng lớp học tình thương tại nhà vẫn được mấy cậu học
trò cũ của tôi duy trì. Có bọn trẻ lui tới, tôi cũng khuây khỏa. Thảo chắc cũng
yên lòng. Nó có duyên gặp cô... biết Phật pháp, biết niệm Phật trước khi mất. Như
vậy là tốt rồi, cô hỉ ?”


text:
Doho
29-07-2010, 14:33
Pác nào biết chỉ giùm: hệ thống tiếp đất an toàn có được nối chung với hệ thống chống sét không. Có qui định nào cho phép hoặc không cho phép cho em xin nhé.
:khi506::khi506:
:khi506::khi506:
Xem bản đầy đủ : Hệ thống tiếp địa, chống set

markdown:
Doho
29-07-2010, 14:33
Pác nào biết chỉ giùm: hệ thống tiếp đất an toàn có được nối chung với hệ thống chống sét không. Có qui định nào cho phép hoặc không cho phép cho em xin nhé.
:khi506::khi506:
:khi506::khi506:
Xem bản đầy đủ :
[Hệ thống tiếp địa, chống set](http://webdien.com/d/showthread.php?t=6579&s=67e3a285d477fd7c26c7a3eca54908da)

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

Set-Cookie: bb_lastactivity=0; expires=Fri, 25-Aug-2017 01:02:07 GMT; path=/

Connection: close

Pragma: private

Cache-Control: private

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Trung Tâm Phân Phối Chế Phẩm Sinh học
HotLine : 0934.521.403 - 0835.104.001 - 0933.293.445
Hot : Tuyển Cộng Tác Viên Phân Phối Trên Toàn Quốc
Chế phẩm sinh học EMINA có nguồn gốc từ một loại chế phẩm sinh học của Nhật Bản-chế phẩm sinh học EM. Hiện nay, cả hai loại chế phẩm sinh học này đều đã được bán tại cửa hàng trực tuyến chephamsinhhoc.net.
Chế phẩm sinh học emina với hiệu quả thân thiện môi trường nông nghiệp
Chế phẩm EMINA là tên viết tắt của Effective Microorganisms of Institute os Agrobiology, là chế phẩm sinh học mới do Viện Công nghệ sinh học sản xuất. Chế phẩm EMINA là tập hợp của 5 loài vi sinh vật có ích. Đó là Bacillus, vi khuẩn quang hợp, vi khuẩn lactic, nấm men, xạ khuẩn. Đây là những vi khuẩn chuyên sống cộng sinh trong cùng môi trường, giúp tăng cường đa dạng vi sinh vật đất, bổ sung các vi sinh vật có ích vào môi trường tự nhiên, giảm thiểu sự ô nhiễm môi trường do các vi sinh vật có hại gây ra.
Chế phẩm sinh học EMINA là dung dịch có màu nâu vàng, vị chua có mùi thơm dịu, pH<4. Từ chế phẩm gốc ban đầu, người ta có thể tạo ra các dẫn xuất EMINA thứ cấp, EMINA thảo dược, EMINA dinh dưỡng. EMINA thảo dược có tác dụng xua đuổi các loài côn trùng gây hại cho cây, EMINA dinh dưỡng khi được phun trực tiếp lên lá còn có tác dụng tăng cường dinh dưỡng cho cây trồng.
GỬI BÌNH LUẬN CỦA BẠN

markdown:
Trung Tâm Phân Phối Chế Phẩm Sinh học
HotLine : 0934.521.403 - 0835.104.001 - 0933.293.445
Hot :
[Tuyển Cộng Tác Viên Phân Phối Trên Toàn Quốc](http://chephamsinhhoc.net/ctv/) ** có nguồn gốc từ một loại chế phẩm sinh học của Nhật Bản-chế phẩm sinh học EM. Hiện nay, cả hai loại chế phẩm sinh học này đều đã được bán tại cửa hàng trực tuyến chephamsinhhoc.net. Chế phẩm sinh học EMINA**
Chế phẩm sinh học emina với hiệu quả thân thiện môi trường nông nghiệp
Chế phẩm EMINA là tên viết tắt của Effective Microorganisms of Institute os Agrobiology, là chế phẩm sinh học mới do Viện Công nghệ sinh học sản xuất. Chế phẩm EMINA là tập hợp của 5 loài vi sinh vật có ích. Đó là Bacillus, vi khuẩn quang hợp, vi khuẩn lactic, nấm men, xạ khuẩn. Đây là những vi khuẩn chuyên sống cộng sinh trong cùng môi trường, giúp tăng cường đa dạng vi sinh vật đất, bổ sung các vi sinh vật có ích vào môi trường tự nhiên, giảm thiểu sự ô nhiễm môi trường do các vi sinh vật có hại gây ra.
* là dung dịch có màu nâu vàng, vị chua có mùi thơm dịu, pH<4. Từ chế phẩm gốc ban đầu, người ta có thể tạo ra các dẫn xuất EMINA thứ cấp, EMINA thảo dược, EMINA dinh dưỡng. EMINA thảo dược có tác dụng xua đuổi các loài côn trùng gây hại cho cây, EMINA dinh dưỡng khi được phun trực tiếp lên lá còn có tác dụng tăng cường dinh dưỡng cho cây trồng. Chế phẩm sinh học EMINA*
GỬI BÌNH LUẬN CỦA BẠN

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Giới thiệu
Các giải pháp phân tích dự báo gồm các kỹ thuật ví dụ như mạng thần kinh nhân tạo và các cây quyết định (trong vô số các kỹ thuật thống kê khác) có khả năng tìm hiểu các mẫu hiện có trong dữ liệu lịch sử. Sau đó chúng có thể áp dụng các kiến thức thu được để phát hiện hoặc dự báo xu hướng về dữ liệu mới. Ngày nay, các phân tích dự báo lan tỏa vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính (mỗi khi bạn sử dụng thẻ tín dụng của mình để mua một cái gì đó tại cửa hàng hoặc trực tuyến, nó được phân tích về tiềm năng gian lận) đến các hệ thống tiếp thị và tư vấn khách hàng. Trong bài này chúng tôi thảo luận không chỉ về các kỹ thuật này có thể được áp dụng trong lĩnh vực chăm sóc y tế như thế nào, mà còn về cách các tiêu chuẩn PMML có thể làm cho việc triển khai vận hành bất kỳ giải pháp dự báo nào trong lĩnh vực chăm sóc y tế dễ dàng hơn đáng kể đến mức nào.
Vào đầu những năm 90, tôi đã khá may mắn được làm việc với Ricardo Machado quá cố, một trong những nhà nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu tại Trung tâm nghiên cứu khoa học của IBM ở Rio de Janeiro, Braxin. Ricardo và các cộng tác viên của ông đã xuất bản nhiều bài báo về các mạng thần kinh và một hệ chuyên gia dự báo được đặt tên là Next. Sức mạnh của hệ thống này bắt nguồn từ khả năng của nó trong việc sử dụng "các đồ thị tri thức" thu được từ các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia y tế để hình thành cơ sở của một mô hình có khả năng thay đổi các đồ thị này khi được trình bày với dữ liệu, do đó chuyển đổi chúng thành một mạng thần kinh nhân tạo. Next đã được sử dụng thành công để chẩn đoán và phân loại bệnh thận. Lấy cảm hứng từ các kết quả thu được với Next, Beatriz Leao, người đầu tiên đề xuất phương pháp luận đồ thị tri thức mà Ricardo sử dụng, đã phát triển một hệ thống gọi là HYCONES, cũng đã kết hợp tri thức biểu tượng và các mạng thần kinh. Khi làm việc với Beatriz tại Viện Tim mạch ở Braxin, chúng tôi đã có thể sử dụng HYCONES để phát hiện và phân loại thành công bệnh tim bẩm sinh. Kết quả công việc của chúng tôi đã được xuất bản trong M.D. Computing vào năm 1994.
Khi biết các nghiên cứu về phân tích dự báo và chăm sóc y tế ấy đã có từ vài năm trước, bạn có thể tự hỏi tại sao lại mất lâu đến thế để thực tế đưa tất cả các thành công khoa học này vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Câu trả lời là khá đơn giản, ngành chăm sóc y tế đã bị chậm trễ trong việc nắm lấy thời đại kỹ thuật số. Ngay cả khi bạn đến khám bệnh với một bác sĩ hiện nay ở Mỹ, rất có thể là hầu hết thông tin thu thập trong lúc khám bệnh của bạn vẫn được viết bằng tay vào hồ sơ y tế của bạn và x-quang vẫn còn in ra và đặt vào hồ sơ của bạn. Vì vậy, làm sao để cho dữ liệu này có sẵn phục vụ khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo vẫn còn là một thách thức thậm chí ngay cả hiện nay.
Tuy nhiên, chúng ta cũng biết rằng ngày càng có nhiều thông tin hơn về bệnh nhân và các nhà cung cấp dịch vụ hiện đang được lưu trữ bằng kỹ thuật số. Ví dụ như ở Mỹ, Kaiser Permanente cùng với các tổ chức chăm sóc y tế lớn khác đã đi đầu trong việc nắm giữ các hồ sơ y tế điện tử. Thậm chí còn có một sự thúc đẩy lớn để làm điều này ở các nền kinh tế mới nổi và các nước đang phát triển. Beatriz Leao, người sáng lập Hiệp hội tin học y tế Braxin vào năm 1986, hiểu rõ tất cả các lợi ích gắn liền với các tiêu chuẩn và các hồ sơ y tế điện tử. Trong những năm qua, bà vẫn đang làm việc không ngừng để phát triển nhiều cơ sở hạ tầng tin học y tế cần thiết ở các nước châu Phi, đầu tiên với vai trò là một nhà tư vấn cho Tổ chức Y tế Thế giới tại Mozambique và sau đó cho Jhpiego, tổ chức y tế phi lợi nhuận liên kết với trường Đại học John Hopkins, ở Rwanda (xem Tài nguyên).
Chăm sóc y tế và các phân tích dự báo
Khi có sẵn nhiều dữ liệu số hóa thì dữ liệu đã sẵn sàng được khai phá. Thông qua khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo, dữ liệu lịch sử có thể tiết lộ các mẫu được sử dụng để dự báo các xu hướng. Trước đây, các phân tích dự báo, cùng với tri thức chuyên gia, đã được sử dụng để hỗ trợ trong chẩn đoán và điều trị nhiều bệnh. Các hệ thống như Next và HYCONES là những ví dụ ban đầu. Các giải pháp dự báo trong lĩnh vực này có thể tạo ra một tác động to lớn đến các lĩnh vực ở đó có rất ít hoặc không có tri thức chuyên gia y tế. Khi dữ liệu truyền trực tuyến và các hệ thống dự báo trở nên phổ biến, chúng cho phép các công cụ trợ giúp ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế. Gần đây, các hệ thống dự báo đang chứng tỏ còn có tiềm lực hơn. Như tôi đã báo cáo cuối năm ngoái trong một bài viết khác về các phân tích dự báo và các tiêu chuẩn (xem Tài nguyên), IBM và Viện Công nghệ của trường Đại học Ontario hiện đang làm việc với nhau để thực hiện một giải pháp phân tích dữ liệu và dự báo để theo dõi trẻ sinh non trong đó có thể sử dụng các kết quả đọc y sinh học để phát hiện sớm hơn các bệnh nhiễm trùng đe dọa cuộc sống, tới mức trước 24 giờ trước khi chúng được phát hiện thấy như thường lệ.
Nhờ biết trước một nhóm các bệnh nhân có nguy cơ thấp hoặc cao đối với một căn bệnh hoặc tình trạng sức khỏe nhất định, việc khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo cũng đang giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế tạo ra các biện pháp điều trị mục tiêu cho các nhóm người khác nhau. Ví dụ, trong trường hợp của bệnh tim mạch, nhờ bắt tay làm việc chặt chẽ với các bệnh nhân được xác định bằng một giải pháp dự báo là có nguy cơ cao, các biện pháp phòng ngừa đơn giản có thể được thực hiện như cắt giảm lượng chất béo bão hòa (trans fats) vào cơ thể, giảm cân và bỏ hút thuốc lá, có thể làm giảm đáng kể nguy cơ của một cơn đau tim. Theo cách này, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế có thể đưa ra những chiến lược khác nhau để giữ cho bệnh nhân có nguy cơ thấp ở mức nguy cơ thấp, trong khi giảm thiểu các nguy cơ liên quan đến các bệnh nhân có nguy cơ cao.
Theo luật y tế liên bang Mỹ, bây giờ các bệnh viện có tỷ lệ tái nhập viện cao hơn dự kiến sẽ nhận được tiền hoàn trả Medicare thấp hơn. Ủy ban tư vấn thanh toán Medicare ước tính rằng trong năm 2005 chi phí tái nhập viện của chương trình Medicare là 15 tỷ Đô la, mà 12 tỷ Đô la trong đó có thể tránh được (xem Tài nguyên). Khi biết rằng một tỷ lệ rất lớn việc tái nhập viện có thể tránh được, các phân tích dự báo đang được sử dụng như một sự trợ giúp cho các bệnh viện để cắt giảm tỷ lệ tái nhập viện. Mặc dù một cuộc hẹn khám đơn giản để theo dõi việc điều trị còn xa mới ngăn chặn được việc tái nhập viện, các phân tích dự báo có thể xác định chính xác các bệnh nhân nào cần được theo dõi chặt chẽ. Nó cũng có thể hỗ trợ các bệnh viện trong việc xác định các nhóm người có thể cần hỗ trợ thêm bằng các chế độ ăn uống đơn giản như việc hiểu biết các hạn chế về chế độ ăn kiêng.
Các hệ thống dự báo đã được sử dụng trong nhiều năm trong ngành tài chính để phát hiện gian lận. Ngày nay, phần lớn các giao dịch thẻ tín dụng được đánh giá bằng một giải pháp dự báo nguy cơ gian lận trong thời gian thực. Nếu thấy có nguy cơ cao, các giải pháp này thậm chí có thể từ chối một giao dịch và do đó ngăn chặn lừa đảo xảy ra. Vì chi phí liên quan đến gian lận Medicare lớn hơn nhiều so với chi phí liên quan đến việc tái nhập viện, nên chi phí này chắc chắn sẽ trở thành tiêu điểm chính của các giải pháp dự báo. Các thành công đã kiểm chứng đã đạt được với các kỹ thuật dự báo ví dụ như các mạng thần kinh trong việc phát hiện gian lận trong ngành tài chính có thể và nên được sử dụng để phát hiện gian lận và sự lạm dụng trong lĩnh vực chăm sóc y tế.
Nếu bạn đã xem xét một bản giải thích về các lợi ích từ công ty bảo hiểm y tế của bạn, bạn biết quá rõ là tất cả mỗi lần điều trị, bệnh tật hoặc tình trạng sức khỏe đều được cặp đôi với một mã số. Mặc dù tất cả việc mã hóa chi tiết có thể giúp xây dựng các mô hình phát hiện gian lận và lạm dụng, nó cũng vẫn là một thách thức bởi vì dữ liệu yêu cầu thanh toán cần được xử lý trước và đơn giản hóa trước khi dùng làm đầu vào cho một hệ thống dự báo. Thật không may, về chẩn đoán có hỗ trợ hay chăm sóc phòng ngừa, dữ liệu yêu cầu thanh toán rất nghèo nàn không đủ để đưa ra một chỉ báo bệnh tật hay tình trạng sức khỏe nghiêm trọng đến đâu. Và như vậy, có thể cần dữ liệu tốt hơn để có được các dự báo tốt hơn.
Việc sử dụng các phân tích dự báo trong chăm sóc y tế sẽ hưởng lợi từ sự kết hợp của các kho dữ liệu khác nhau. Chúng ta càng biết nhiều hơn về một cá nhân hay nhóm người, tức là hình ảnh càng lớn hơn thì các dự báo sẽ càng chính xác hơn. Với nhiều điểm dữ liệu hơn, các mô hình có thể được đo cắt thích ứng với một bệnh nhân hoặc một nhóm bệnh nhân cụ thể để cuối cùng dẫn đến các cách điều trị chính xác và hiệu quả hơn, việc đó sẽ chắc chắn nâng cao toàn bộ tính hiệu quả của hệ thống chăm sóc y tế trong khi đồng thời làm giảm các chi phí.
Ngôn ngữ PMML
Các giải pháp phân tích dự báo thường được một nhóm các nhà khoa học khai phá dữ liệu xây dựng và xác nhận hiệu lực. Việc triển khai hoạt động thực tế của các giải pháp này luôn là một nhiệm vụ do một nhóm kỹ sư thực hiện. Một mặt, các nhà khoa học khai phá dữ liệu là những chuyên gia về số liệu thống kê và họ sử dụng các gói phần mềm thống kê để tạo ra các mô hình dự báo tốt nhất. Mặt khác, các kỹ sư chuyên về các ngôn ngữ lập trình, các cơ sở dữ liệu và các hệ thống Công nghệ thông tin (CNTT). Vì lý do này, việc triển khai một giải pháp dự báo theo truyền thống, là quá trình di chuyển giải pháp từ máy tính để bàn của các nhà khoa học sang môi trường ở đó nó sẽ được đưa vào làm việc, có thể bị mất mát trong lúc chuyển dịch. Trong kịch bản này, mỗi khi một mô hình dự báo rời khỏi miền làm việc của nhà khoa học, nó cần được mã hóa lại sao cho nó sẽ làm việc trong môi trường sản xuất. Quá trình này rất tốn công sức, dễ bị lỗi và có thể mất nhiều tháng.
Để tránh một kịch bản như vậy, việc sử dụng một tiêu chuẩn, có thể mô tả việc khai phá dữ liệu và các giải pháp phân tích dự báo là rất quan trọng. PMML chính là một tiêu chuẩn như vậy. PMML là sản phẩm trí tuệ của Tập đoàn khai phá dữ liệu (Data Mining Group), một hiệp hội của các công ty khai phá dữ liệu thương mại và nguồn mở (xem Tài nguyên). Nó cho phép xây dựng một giải pháp thành một hệ thống và dễ dàng hiển thị trực quan hoặc triển khai trong một hệ thống khác. Ví dụ, PMML có thể được xuất khẩu tự động từ IBM SPSS Statistics hoặc Modeler và được nhập khẩu vào KNIME, một công cụ khai phá dữ liệu được sử dụng để xây dựng các luồng dữ liệu công việc. Nó cũng có thể dễ dàng được di chuyển và triển khai trong ADAPA, là máy ghi điểm Zementis, ở đây nó có thể được đưa vào làm việc chỉ sau vài phút trong bất kỳ môi trường sản xuất nào.
PMML — Có gì mới trong Phiên bản 4.1
PMML là tiêu chuẩn phổ biến mô tả các giải pháp dự báo, bao gồm cả việc xử lý trước dữ liệu đầu vào thô cũng như chính kỹ thuật dự báo đó. Là một tiêu chuẩn, PMML đã trải qua hơn 10 năm. Phiên bản 4.1 được phát hành vào 12.2011. Phiên bản 4.1 xây dựng dựa trên phiên bản 4.0, có cung cấp hỗ trợ mở rộng cho nhiều mô hình. PMML 4.1 đưa nhiều mô hình lên một mức độ mới và làm dễ dàng hơn việc thể hiện toàn bộ và phân đoạn mô hình. Nhiều mô hình thường kết hợp các kỹ thuật dự báo khác nhau để tạo ra một dự báo đơn lẻ. Các cây quyết định và các mạng thần kinh là một vài kỹ thuật nổi tiếng được sử dụng trong khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo và vì thế đã được PMML hỗ trợ kể từ lúc còn ấp ủ. Khi ngôn ngữ này đã hoàn thiện, ngày càng có nhiều kỹ thuật hơn được tích hợp vào cấu trúc của nó. PMML 4.1 cũng không ngoại lệ. Nó cung cấp các phần tử ngôn ngữ mới để trình bày Scorecards (Các phiếu ghi điểm) và K-Nearest Neighbors (K – láng giềng gần nhất).
Có lẽ phiếu ghi điểm nổi tiếng nhất đang sử dụng hiện nay là một phiếu ghi điểm hỗ trợ điểm số FICO, được sử dụng để đánh giá rủi ro cá nhân mặc định trong lĩnh vực tài chính. Bên cạnh khả năng phát hiện các xu hướng, các phiếu ghi điểm nổi tiếng vì có thể giải thích lý do đằng sau kết quả đầu ra hoặc điểm số của chúng. Trong chăm sóc y tế, điều này trở thành một tính năng quan trọng do nhu cầu cần biết lý do tại sao một bệnh nhân lại được phân loại là có nguy cơ cao hay thấp. Mặt khác, các mạng thần kinh truyền thống được biết đến như là một "hộp đen" đơn giản bởi vì rất khó rút ra các lý do đằng sau kết quả đầu ra của chúng. Đó là vì các mạng thần kinh như tên gọi của chúng ngụ ý, cố gắng bắt chước cách chúng ta học. Như Beatriz Leao đã phát hiện ra khi cố gắng xây dựng các đồ thị tri thức từ các cuộc phỏng vấn của ông với các chuyên gia y tế, họ cũng rất khó giải thích lý do thỏa đáng đằng sau một chẩn đoán. Khi bị thúc ép, họ có xu hướng nhận dạng một vài kết quả ít ỏi dẫn đến một chẩn đoán cụ thể. Các đồ thị tri thức thu được từ các chuyên gia y tế có xu hướng nghèo nàn. Mặt khác, các đồ thị đã thu được từ các bác sĩ ở nơi cư trú thường lớn và rộng và xem xét từng chi tiết trong hồ sơ y tế của bệnh nhân trước khi đạt được một vài chẩn đoán. Lý do cơ bản trong trường hợp sau gắn chặt với những kiến thức thu được từ bách khoa toàn thư y tế. Như Ricardo Machado đã phát hiện ra, một khi các đồ thị tri thức mới này được chuyển đến để huấn luyện mạng thần kinh, chúng đã kết luận giống như các đồ thị tri thức thu được từ các chuyên gia.
Ta có thể hiểu được các lý do đằng sau một dự báo vì nó được biểu diễn bằng
PMML nhờ một thuộc tính có tên là
reasonCode.
PMML là một ngôn ngữ dựa trên XML và do đó, người ta có thể hiểu không chỉ
lý do đằng sau điểm số, mà còn hiểu cả chính mô hình của nó. Ví dụ, mã
PMML hiển thị trong Liệt kê 1 được lấy từ bên trong
một phân tử "Scorecard" của PMML. Kiểm tra nhanh, người ta có thể dễ dàng
thấy rằng nó có chứa nguồn gốc của các điểm số dành cho trường dữ liệu đầu
vào "age" (tuổi). Ví dụ, nếu tuổi giữa 59 và 69, mô hình tuyên bố rằng có
12 điểm được gán cho "agePoints".
Trong một phiếu ghi điểm, điểm số cuối cùng được tính từ tổng của các điểm từng phần đã thu được từ tất cả các đặc điểm của nó. Trong trường hợp tái nhập viện, điểm số cuối cùng có thể được tính từ một số các nhân tố hoặc các đặc điểm của nguy cơ. Chúng biến đổi theo, bắt đầu từ tuổi và số lần tái nhập viện trước đó, cho tới cả các chi tiết cụ thể, ví dụ như mức a-mô-ni-ắc và crê-a-tin trong máu. Khi đã tính toán tất cả các điểm từng phần, số điểm do tuổi ("age") đóng góp được so sánh với các điểm thu được từ tất cả các đặc điểm khác (không được hiển thị trong Liệt kê 1). Kết quả của sự so sánh này sẽ quyết định đưa ra các mã lý do nào. Đặc điểm càng có nhiều ảnh hưởng đến điểm số cuối cùng thì nó càng quan trọng trong lý giải nguyên nhân. Trong trường hợp tuổi được chọn là một nhân tố quan trọng, mã lý do "RC3" sẽ được đưa ra, rồi sau đó có thể được dịch thành một lời giải thích xác đáng.
Liệt kê 1. Trình bày một đặc điểm trong phiếu ghi điểm bằng PMML
<Characteristic name="agePoints" reasonCode="RC3" baselineScore="18"> <Attribute partialScore="-1"> <SimplePredicate field="age" operator="isMissing"/> </Attribute> <Attribute partialScore="-3"> <SimplePredicate field="age" operator="lessOrEqual" value="38"/> </Attribute> <Attribute partialScore="0"> <CompoundPredicate booleanOperator="and"> <SimplePredicate field="age" operator="greaterThan" value="38"/> <SimplePredicate field="age" operator="lessOrEqual" value="59"/> </CompoundPredicate> </Attribute> <Attribute partialScore="12"> <CompoundPredicate booleanOperator="and"> <SimplePredicate field="age" operator="greaterThan" value="59"/> <SimplePredicate field="age" operator="lessOrEqual" value="69"/> </CompoundPredicate> </Attribute> <Attribute partialScore="18"> <SimplePredicate field="age" operator="greaterThan" value="69"/> </Attribute> </Characteristic>
PMML 4.1 cũng cho phép kết hợp các quyết định thành một giải pháp dự báo
như là một phần của việc xử lý sau chính dự báo đó. Ví dụ, khi một mô hình
dự báo tạo ra một điểm số, lúc này PMML cho phép điểm số này được so sánh
với một hoặc nhiều ngưỡng. Kết quả của việc so sánh này có thể được sử
dụng để phân chia bệnh nhân vào một số nhóm có thể gồm các chẩn đoán, các
chiến lược tiếp theo hoặc các kế hoạch điều trị khác nhau,. Trong mã PMML
được hiển thị trong Liệt kê 2, điểm số cuối cùng được
so sánh với một ngưỡng là 67. Nếu biến
FinalScore lớn hơn 67, thì theo quy định trong
phần tử "OutputField" thứ hai, kết quả của mô hình sẽ là "Có", ngụ ý rằng
cần sắp xếp một cuộc hẹn khám tiếp theo. Nếu ít hơn hoặc bằng 67, kết quả
sẽ là "Không", ngụ ý rằng một cuộc hẹn khám tiếp theo là không cần
thiết.
Ví dụ 2. Xử lý sau trong PMML, từ các điểm số đến các quyết định
<OutputField dataType="double" feature="predictedValue" name="FinalScore" optype="continuous" /> <OutputField dataType="string" feature="decision" name="Outcome" optype="categorical"> <Decisions businessProblem="Should a follow-up appointment be scheduled?" description="The decision depends on the likelihood of readmission."> <Decision value="Yes" description="Follow-up appointment is necessary."> <Decision value="No" description="No need for follow-up appointment."> </Decisions> <Apply function="greaterThan"> <FieldRef field="FinalScore" /> <Constant>67</Constant> </Apply> <!--THEN--> <Constant>Yes</Constant> <!--ELSE--> <Constant>No</Constant> </Apply> </OutputField>
PMML vẫn đang được sử dụng để biểu thị các giải pháp dự báo, đang giúp bệnh viện giảm tỷ lệ tái nhập viện. Nó cũng đang được sử dụng để biểu thị các mô hình phát hiện gian lận. Bởi vì tệp PMML chính là một tài liệu giải thích giải pháp dự báo, nên nó có thể được sử dụng để ghi nhật ký tất cả các quyết định dùng để xây dựng không chỉ các chiến lược xung quanh điểm số, mà còn xây dựng chính điểm số đó. Cũng như với bất kỳ ngành nghề hay phân khúc nào khác, PMML làm cho việc sử dụng các phân tích dự báo trong chăm sóc y tế trở nên minh bạch. Do PMML là một tiêu chuẩn, nên tất cả các hệ thống và những người liên quan trong quá trình chăm sóc y tế có thể dễ dàng hiểu nó. Vì vậy, có thể sử dụng nó để phổ biến các hướng dẫn thực hành tốt nhất cũng như bắt buộc tuân thủ các luật và các quy định. Ví dụ, người ta có thể dễ dàng đảm bảo chắc chắn rằng một giải pháp không sử dụng bất kỳ dữ liệu nhận dạng cá nhân nào, chỉ cần kiểm tra tệp PMML kết quả của giải pháp đó.
Từ xây dựng mô hình đến triển khai mô hình
PMML cho phép các giải pháp dự báo được chia sẻ giữa các ứng dụng và các hệ thống tuân thủ-PMML. Ví dụ, theo cách này một mô hình có thể được xây dựng bằng cách sử dụng SPSS Statistics của IBM, được xuất khẩu vào PMML và dễ dàng được triển khai thành ADAPA, máy ghi điểm Zementis. Sau khi triển khai, nó có thể được đưa vào hoạt động ngay lập tức. Trong kịch bản này, cái hay của việc biểu diễn các giải pháp dự báo qua một tiêu chuẩn như PMML nằm ở khả năng ngay lập tức di chuyển mô hình từ máy tính để bàn của các nhà khoa học sang môi trường sản xuất. Bất cứ khi nào dữ liệu thay đổi và một giải pháp dự báo hiện có cần được làm mới, thuật ngữ này thường ngụ ý rằng mô hình cần được xây dựng lại, thì mô hình có thể được triển khai lại trong vài phút. Điều này nghe có vẻ hiển nhiên và đơn giản, nhưng không có một tiêu chuẩn như PMML, việc triển khai một giải pháp dự báo có thể mất vài tháng kể từ khi một mô hình được xây dựng, nó cần được mô tả, thường là dưới dạng văn bản và rồi sau đó được mã hóa tùy chỉnh vào môi trường sản xuất. Như đã nói ở trên, ngoài việc dễ bị lỗi, quá trình này chiếm nhiều tài nguyên quý giá và không có chỗ đứng trong một hệ thống chăm sóc y tế cần phải linh hoạt, có khả năng thích nghi và chi phí hiệu quả.
Kết luận
Về mặt lich sử, các hệ thống thông minh đã được áp dụng để phân loại và chẩn đoán các bệnh khác nhau. Tuy nhiên, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế và các bệnh nhân chỉ mới bắt đầu được hưởng lợi từ các phân tích dự báo. Khi càng có nhiều dữ liệu hơn được chuyển trực tuyến, chúng ta nhất định sẽ thấy nhiều giải pháp dự báo hơn, từ việc theo dõi bệnh nhân trong Khu chăm sóc đặc biệt (ICU) đến phát hiện gian lận và lạm dụng. Bây giờ tất cả các giải pháp này có khả năng trở nên chính xác hơn bao giờ hết không chỉ do sẵn có một khối lượng dữ liệu số to lớn, mà còn do chi phí lưu trữ rất hiệu quả và năng lực xử lý to lớn đã có sẵn thông qua các giải pháp CNTT khác nhau, bao gồm điện toán đám mây và các môi trường Hadoop.
Việc có sẵn một tiêu chuẩn như là PMML làm tăng tính minh bạch, thúc đẩy các cách thực hành tốt nhất, làm giảm chi phí, tiết kiệm thời gian và cuối cùng có thể cứu được mạng sống. Với PMML, toàn bộ ngành kinh doanh chăm sóc y tế hưởng lợi từ một tiêu chuẩn duy nhất để mô tả tất cả các nhu cầu dự báo của nó, từ xử lý trước dữ liệu và kỹ thuật dự báo đến xử lý sau các điểm số thành các hoạt động thực hành có ý nghĩa. Nắm lấy tiêu chuẩn, chưa lúc nào tốt hơn lúc này.
Tài nguyên
Học tập
- Đọc cuốn sách PMML trong hành động: Giải phóng sức mạnh của các tiêu chuẩn mở cho khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo (05.2010).
- PMML là gì? Khám phá năng lực của các phân tích dự báo và các tiêu chuẩn mở (Alex Guazzelli, developerWorks, 09.2010): Xem lại các cơ sở. PMML cho phép triển khai ngay lập tức các giải pháp dự báo. Đây là tiêu chuẩn thực tế để biểu diễn các mô hình phân tích dự báo và được hỗ trợ bởi các công cụ thống kê mã nguồn mở và thương mại hàng đầu.
- Biểu diễn các giải pháp dự báo trong PMML: Di chuyển từ dữ liệu thô sang các dự báo (Alex Guazzelli, developerWorks, 09.2010): Tìm hiểu cách PMML biểu diễn các kỹ thuật mô hình hóa dự báo. Nghiên cứu sâu hơn về ngôn ngữ và khám phá các cách biểu diễn dữ liệu, các phép chuyển đổi và các hàm biểu diễn một giải pháp dự báo hoàn chỉnh.
- Tập đoàn khai phá dữ liệu (DMG) là một hiệp hội độc lập dẫn dắt bởi các nhà cung cấp để phát triển các tiêu chuẩn khai phá dữ liệu, ví dụ như Predictive Model Markup Language (PMML).
- Truy cập vào trang Tài nguyên PMML của Zementis để khám phá toàn bộ các ví dụ PMML.
- Truy cập vào trang PMML trong Wikipedia.
- Truy cập vào trang Phân tích dự báo trong Wikipedia.
- Truy cập vào Khai phá dữ liệu trong Wikipedia.
- Tham gia các nhóm thảo luận PMML trong LinkedIn.
- Truy cập vào Vùng công nghiệp phần mềm developerWorks để lấy các tài nguyên kỹ thuật của từng ngành nghề cụ thể dành cho các nhà phát triển.
- Để nghe các cuộc phỏng vấn và thảo luận thú vị dành cho các nhà phát triển phần mềm, hãy truy cập vào podcasts trên developerWorks.
- Các sự kiện kỹ thuật và webcast developerWorks: Theo sát với sự kiện kỹ thuật và webcast trên developerWorks.
Lấy sản phẩm và công nghệ
- IBM SPSS Statistics 20 (trước đây là SPSS Statistics) đặt vào tay bạn sức mạnh của phân tích thống kê nâng cao. Cho dù bạn là một người mới bắt đầu hay là một nhà thống kê có kinh nghiệm, bộ các công cụ toàn diện của nó sẽ đáp ứng nhu cầu của bạn.
- ADAPA là một nền tảng quản lý ra quyết định về phân tích dự báo có tính cách mạng, sẵn có là một dịch vụ trên đám mây hoặc trên web. Nó cung cấp một môi trường an toàn, nhanh chóng và có khả năng mở rộng để triển khai các mô hình khai phá dữ liệu và logic kinh doanh của bạn và đưa chúng vào sử dụng thực tế.
- IBM WebSphere Application Server (Máy chủ ứng dụng WebSphere của IBM): Xây dựng, triển khai và quản lý mọi kiểu dịch vụ và ứng dụng kinh doanh hướng dịch vụ (SOA) mạnh mẽ, linh hoạt và có thể tái sử dụng được, đồng thời giảm các chi phí cơ sở hạ tầng ứng dụng với IBM WebSphere Application Server.
- Ðổi mới dự án phát triển nguồn mở tiếp theo của bạn với phần mềm dùng thử của IBM, có sẵn để tải về hoặc trên đĩa DVD.
Thảo luận
- Tham gia vào các blog trên developerWorks và dành tâm trí cho cộng đồng developerWorks.
Bình luận
-
Vùng dữ liệu trên developerWorks
Khám phá các bài viết xoay quanh lĩnh vực dữ liệu, Quản lý hệ thống thông tin
-
Vùng mã nguồn mở trên developerWorks
Xem các bài viết về HTML, CSS, JavaScript,...
-
Điện toán đám mây
Tìm hiểu về điện toán đám mây

markdown:
## Giới thiệu
Các giải pháp phân tích dự báo gồm các kỹ thuật ví dụ như mạng thần kinh nhân tạo và các cây quyết định (trong vô số các kỹ thuật thống kê khác) có khả năng tìm hiểu các mẫu hiện có trong dữ liệu lịch sử. Sau đó chúng có thể áp dụng các kiến thức thu được để phát hiện hoặc dự báo xu hướng về dữ liệu mới. Ngày nay, các phân tích dự báo lan tỏa vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính (mỗi khi bạn sử dụng thẻ tín dụng của mình để mua một cái gì đó tại cửa hàng hoặc trực tuyến, nó được phân tích về tiềm năng gian lận) đến các hệ thống tiếp thị và tư vấn khách hàng. Trong bài này chúng tôi thảo luận không chỉ về các kỹ thuật này có thể được áp dụng trong lĩnh vực chăm sóc y tế như thế nào, mà còn về cách các tiêu chuẩn PMML có thể làm cho việc triển khai vận hành bất kỳ giải pháp dự báo nào trong lĩnh vực chăm sóc y tế dễ dàng hơn đáng kể đến mức nào.
Vào đầu những năm 90, tôi đã khá may mắn được làm việc với Ricardo Machado quá cố, một trong những nhà nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu tại Trung tâm nghiên cứu khoa học của IBM ở Rio de Janeiro, Braxin. Ricardo và các cộng tác viên của ông đã xuất bản nhiều bài báo về các mạng thần kinh và một hệ chuyên gia dự báo được đặt tên là Next. Sức mạnh của hệ thống này bắt nguồn từ khả năng của nó trong việc sử dụng "các đồ thị tri thức" thu được từ các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia y tế để hình thành cơ sở của một mô hình có khả năng thay đổi các đồ thị này khi được trình bày với dữ liệu, do đó chuyển đổi chúng thành một mạng thần kinh nhân tạo. Next đã được sử dụng thành công để chẩn đoán và phân loại bệnh thận. Lấy cảm hứng từ các kết quả thu được với Next, Beatriz Leao, người đầu tiên đề xuất phương pháp luận đồ thị tri thức mà Ricardo sử dụng, đã phát triển một hệ thống gọi là HYCONES, cũng đã kết hợp tri thức biểu tượng và các mạng thần kinh. Khi làm việc với Beatriz tại Viện Tim mạch ở Braxin, chúng tôi đã có thể sử dụng HYCONES để phát hiện và phân loại thành công bệnh tim bẩm sinh. Kết quả công việc của chúng tôi đã được xuất bản trong M.D. Computing vào năm 1994.
Khi biết các nghiên cứu về phân tích dự báo và chăm sóc y tế ấy đã có từ vài năm trước, bạn có thể tự hỏi tại sao lại mất lâu đến thế để thực tế đưa tất cả các thành công khoa học này vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Câu trả lời là khá đơn giản, ngành chăm sóc y tế đã bị chậm trễ trong việc nắm lấy thời đại kỹ thuật số. Ngay cả khi bạn đến khám bệnh với một bác sĩ hiện nay ở Mỹ, rất có thể là hầu hết thông tin thu thập trong lúc khám bệnh của bạn vẫn được viết bằng tay vào hồ sơ y tế của bạn và x-quang vẫn còn in ra và đặt vào hồ sơ của bạn. Vì vậy, làm sao để cho dữ liệu này có sẵn phục vụ khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo vẫn còn là một thách thức thậm chí ngay cả hiện nay.
Tuy nhiên, chúng ta cũng biết rằng ngày càng có nhiều thông tin hơn về bệnh
nhân và các nhà cung cấp dịch vụ hiện đang được lưu trữ bằng kỹ thuật số.
Ví dụ như ở Mỹ, Kaiser Permanente cùng với các tổ chức chăm sóc y tế lớn
khác đã đi đầu trong việc nắm giữ các hồ sơ y tế điện tử. Thậm chí còn có
một sự thúc đẩy lớn để làm điều này ở các nền kinh tế mới nổi và các nước
đang phát triển. Beatriz Leao, người sáng lập Hiệp hội tin học y tế Braxin
vào năm 1986, hiểu rõ tất cả các lợi ích gắn liền với các tiêu chuẩn và
các hồ sơ y tế điện tử. Trong những năm qua, bà vẫn đang làm việc không
ngừng để phát triển nhiều cơ sở hạ tầng tin học y tế cần thiết ở các nước
châu Phi, đầu tiên với vai trò là một nhà tư vấn cho Tổ chức Y tế Thế giới
tại Mozambique và sau đó cho Jhpiego, tổ chức y tế phi lợi nhuận liên kết
với trường Đại học John Hopkins, ở Rwanda (xem
[Tài
nguyên](#resources)).
## Chăm sóc y tế và các phân tích dự báo
Khi có sẵn nhiều dữ liệu số hóa thì dữ liệu đã sẵn sàng được khai phá.
Thông qua khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo, dữ liệu lịch sử có thể
tiết lộ các mẫu được sử dụng để dự báo các xu hướng. Trước đây, các phân
tích dự báo, cùng với tri thức chuyên gia, đã được sử dụng để hỗ trợ trong
chẩn đoán và điều trị nhiều bệnh. Các hệ thống như Next và HYCONES là
những ví dụ ban đầu. Các giải pháp dự báo trong lĩnh vực này có thể tạo ra
một tác động to lớn đến các lĩnh vực ở đó có rất ít hoặc không có tri thức
chuyên gia y tế. Khi dữ liệu truyền trực tuyến và các hệ thống dự báo trở
nên phổ biến, chúng cho phép các công cụ trợ giúp ra quyết định nhanh hơn
và chính xác hơn cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế. Gần đây, các
hệ thống dự báo đang chứng tỏ còn có tiềm lực hơn. Như tôi đã báo cáo cuối
năm ngoái trong một bài viết khác về các phân tích dự báo và các tiêu
chuẩn (xem
[Tài nguyên](#resources)), IBM và Viện Công nghệ của
trường Đại học Ontario hiện đang làm việc với nhau để thực hiện một giải
pháp phân tích dữ liệu và dự báo để theo dõi trẻ sinh non trong đó có thể
sử dụng các kết quả đọc y sinh học để phát hiện sớm hơn các bệnh nhiễm
trùng đe dọa cuộc sống, tới mức trước 24 giờ trước khi chúng được phát
hiện thấy như thường lệ.
Nhờ biết trước một nhóm các bệnh nhân có nguy cơ thấp hoặc cao đối với một căn bệnh hoặc tình trạng sức khỏe nhất định, việc khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo cũng đang giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế tạo ra các biện pháp điều trị mục tiêu cho các nhóm người khác nhau. Ví dụ, trong trường hợp của bệnh tim mạch, nhờ bắt tay làm việc chặt chẽ với các bệnh nhân được xác định bằng một giải pháp dự báo là có nguy cơ cao, các biện pháp phòng ngừa đơn giản có thể được thực hiện như cắt giảm lượng chất béo bão hòa (trans fats) vào cơ thể, giảm cân và bỏ hút thuốc lá, có thể làm giảm đáng kể nguy cơ của một cơn đau tim. Theo cách này, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế có thể đưa ra những chiến lược khác nhau để giữ cho bệnh nhân có nguy cơ thấp ở mức nguy cơ thấp, trong khi giảm thiểu các nguy cơ liên quan đến các bệnh nhân có nguy cơ cao.
Theo luật y tế liên bang Mỹ, bây giờ các bệnh viện có tỷ lệ tái nhập viện
cao hơn dự kiến sẽ nhận được tiền hoàn trả Medicare thấp hơn. Ủy ban tư
vấn thanh toán Medicare ước tính rằng trong năm 2005 chi phí tái nhập viện
của chương trình Medicare là 15 tỷ Đô la, mà 12 tỷ Đô la trong đó có thể
tránh được (xem
[Tài nguyên](#resources)). Khi biết rằng một tỷ
lệ rất lớn việc tái nhập viện có thể tránh được, các phân tích dự báo đang
được sử dụng như một sự trợ giúp cho các bệnh viện để cắt giảm tỷ lệ tái
nhập viện. Mặc dù một cuộc hẹn khám đơn giản để theo dõi việc điều trị còn
xa mới ngăn chặn được việc tái nhập viện, các phân tích dự báo có thể xác
định chính xác các bệnh nhân nào cần được theo dõi chặt chẽ. Nó cũng có
thể hỗ trợ các bệnh viện trong việc xác định các nhóm người có thể cần hỗ
trợ thêm bằng các chế độ ăn uống đơn giản như việc hiểu biết các hạn chế
về chế độ ăn kiêng.
Các hệ thống dự báo đã được sử dụng trong nhiều năm trong ngành tài chính để phát hiện gian lận. Ngày nay, phần lớn các giao dịch thẻ tín dụng được đánh giá bằng một giải pháp dự báo nguy cơ gian lận trong thời gian thực. Nếu thấy có nguy cơ cao, các giải pháp này thậm chí có thể từ chối một giao dịch và do đó ngăn chặn lừa đảo xảy ra. Vì chi phí liên quan đến gian lận Medicare lớn hơn nhiều so với chi phí liên quan đến việc tái nhập viện, nên chi phí này chắc chắn sẽ trở thành tiêu điểm chính của các giải pháp dự báo. Các thành công đã kiểm chứng đã đạt được với các kỹ thuật dự báo ví dụ như các mạng thần kinh trong việc phát hiện gian lận trong ngành tài chính có thể và nên được sử dụng để phát hiện gian lận và sự lạm dụng trong lĩnh vực chăm sóc y tế.
Nếu bạn đã xem xét một bản giải thích về các lợi ích từ công ty bảo hiểm y tế của bạn, bạn biết quá rõ là tất cả mỗi lần điều trị, bệnh tật hoặc tình trạng sức khỏe đều được cặp đôi với một mã số. Mặc dù tất cả việc mã hóa chi tiết có thể giúp xây dựng các mô hình phát hiện gian lận và lạm dụng, nó cũng vẫn là một thách thức bởi vì dữ liệu yêu cầu thanh toán cần được xử lý trước và đơn giản hóa trước khi dùng làm đầu vào cho một hệ thống dự báo. Thật không may, về chẩn đoán có hỗ trợ hay chăm sóc phòng ngừa, dữ liệu yêu cầu thanh toán rất nghèo nàn không đủ để đưa ra một chỉ báo bệnh tật hay tình trạng sức khỏe nghiêm trọng đến đâu. Và như vậy, có thể cần dữ liệu tốt hơn để có được các dự báo tốt hơn.
Việc sử dụng các phân tích dự báo trong chăm sóc y tế sẽ hưởng lợi từ sự kết hợp của các kho dữ liệu khác nhau. Chúng ta càng biết nhiều hơn về một cá nhân hay nhóm người, tức là hình ảnh càng lớn hơn thì các dự báo sẽ càng chính xác hơn. Với nhiều điểm dữ liệu hơn, các mô hình có thể được đo cắt thích ứng với một bệnh nhân hoặc một nhóm bệnh nhân cụ thể để cuối cùng dẫn đến các cách điều trị chính xác và hiệu quả hơn, việc đó sẽ chắc chắn nâng cao toàn bộ tính hiệu quả của hệ thống chăm sóc y tế trong khi đồng thời làm giảm các chi phí.
## Ngôn ngữ PMML
Các giải pháp phân tích dự báo thường được một nhóm các nhà khoa học khai phá dữ liệu xây dựng và xác nhận hiệu lực. Việc triển khai hoạt động thực tế của các giải pháp này luôn là một nhiệm vụ do một nhóm kỹ sư thực hiện. Một mặt, các nhà khoa học khai phá dữ liệu là những chuyên gia về số liệu thống kê và họ sử dụng các gói phần mềm thống kê để tạo ra các mô hình dự báo tốt nhất. Mặt khác, các kỹ sư chuyên về các ngôn ngữ lập trình, các cơ sở dữ liệu và các hệ thống Công nghệ thông tin (CNTT). Vì lý do này, việc triển khai một giải pháp dự báo theo truyền thống, là quá trình di chuyển giải pháp từ máy tính để bàn của các nhà khoa học sang môi trường ở đó nó sẽ được đưa vào làm việc, có thể bị mất mát trong lúc chuyển dịch. Trong kịch bản này, mỗi khi một mô hình dự báo rời khỏi miền làm việc của nhà khoa học, nó cần được mã hóa lại sao cho nó sẽ làm việc trong môi trường sản xuất. Quá trình này rất tốn công sức, dễ bị lỗi và có thể mất nhiều tháng.
Để tránh một kịch bản như vậy, việc sử dụng một tiêu chuẩn, có thể mô tả
việc khai phá dữ liệu và các giải pháp phân tích dự báo là rất quan trọng.
PMML chính là một tiêu chuẩn như vậy. PMML là sản phẩm trí tuệ của Tập
đoàn khai phá dữ liệu (Data Mining Group), một hiệp hội của các công ty
khai phá dữ liệu thương mại và nguồn mở (xem
[Tài
nguyên](#resources)). Nó cho phép xây dựng một giải pháp thành một hệ thống và
dễ dàng hiển thị trực quan hoặc triển khai trong một hệ thống khác. Ví dụ,
PMML có thể được xuất khẩu tự động từ IBM SPSS Statistics hoặc Modeler và
được nhập khẩu vào KNIME, một công cụ khai phá dữ liệu được sử dụng để xây
dựng các luồng dữ liệu công việc. Nó cũng có thể dễ dàng được di chuyển và
triển khai trong ADAPA, là máy ghi điểm Zementis, ở đây nó có thể được đưa
vào làm việc chỉ sau vài phút trong bất kỳ môi trường sản xuất nào.
## PMML — Có gì mới trong Phiên bản 4.1
PMML là tiêu chuẩn phổ biến mô tả các giải pháp dự báo, bao gồm cả việc xử lý trước dữ liệu đầu vào thô cũng như chính kỹ thuật dự báo đó. Là một tiêu chuẩn, PMML đã trải qua hơn 10 năm. Phiên bản 4.1 được phát hành vào 12.2011. Phiên bản 4.1 xây dựng dựa trên phiên bản 4.0, có cung cấp hỗ trợ mở rộng cho nhiều mô hình. PMML 4.1 đưa nhiều mô hình lên một mức độ mới và làm dễ dàng hơn việc thể hiện toàn bộ và phân đoạn mô hình. Nhiều mô hình thường kết hợp các kỹ thuật dự báo khác nhau để tạo ra một dự báo đơn lẻ. Các cây quyết định và các mạng thần kinh là một vài kỹ thuật nổi tiếng được sử dụng trong khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo và vì thế đã được PMML hỗ trợ kể từ lúc còn ấp ủ. Khi ngôn ngữ này đã hoàn thiện, ngày càng có nhiều kỹ thuật hơn được tích hợp vào cấu trúc của nó. PMML 4.1 cũng không ngoại lệ. Nó cung cấp các phần tử ngôn ngữ mới để trình bày Scorecards (Các phiếu ghi điểm) và K-Nearest Neighbors (K – láng giềng gần nhất).
Có lẽ phiếu ghi điểm nổi tiếng nhất đang sử dụng hiện nay là một phiếu ghi điểm hỗ trợ điểm số FICO, được sử dụng để đánh giá rủi ro cá nhân mặc định trong lĩnh vực tài chính. Bên cạnh khả năng phát hiện các xu hướng, các phiếu ghi điểm nổi tiếng vì có thể giải thích lý do đằng sau kết quả đầu ra hoặc điểm số của chúng. Trong chăm sóc y tế, điều này trở thành một tính năng quan trọng do nhu cầu cần biết lý do tại sao một bệnh nhân lại được phân loại là có nguy cơ cao hay thấp. Mặt khác, các mạng thần kinh truyền thống được biết đến như là một "hộp đen" đơn giản bởi vì rất khó rút ra các lý do đằng sau kết quả đầu ra của chúng. Đó là vì các mạng thần kinh như tên gọi của chúng ngụ ý, cố gắng bắt chước cách chúng ta học. Như Beatriz Leao đã phát hiện ra khi cố gắng xây dựng các đồ thị tri thức từ các cuộc phỏng vấn của ông với các chuyên gia y tế, họ cũng rất khó giải thích lý do thỏa đáng đằng sau một chẩn đoán. Khi bị thúc ép, họ có xu hướng nhận dạng một vài kết quả ít ỏi dẫn đến một chẩn đoán cụ thể. Các đồ thị tri thức thu được từ các chuyên gia y tế có xu hướng nghèo nàn. Mặt khác, các đồ thị đã thu được từ các bác sĩ ở nơi cư trú thường lớn và rộng và xem xét từng chi tiết trong hồ sơ y tế của bệnh nhân trước khi đạt được một vài chẩn đoán. Lý do cơ bản trong trường hợp sau gắn chặt với những kiến thức thu được từ bách khoa toàn thư y tế. Như Ricardo Machado đã phát hiện ra, một khi các đồ thị tri thức mới này được chuyển đến để huấn luyện mạng thần kinh, chúng đã kết luận giống như các đồ thị tri thức thu được từ các chuyên gia.
Ta có thể hiểu được các lý do đằng sau một dự báo vì nó được biểu diễn bằng
PMML nhờ một thuộc tính có tên là
reasonCode.
PMML là một ngôn ngữ dựa trên XML và do đó, người ta có thể hiểu không chỉ
lý do đằng sau điểm số, mà còn hiểu cả chính mô hình của nó. Ví dụ, mã
PMML hiển thị trong
[Liệt kê 1](#list1) được lấy từ bên trong
một phân tử "Scorecard" của PMML. Kiểm tra nhanh, người ta có thể dễ dàng
thấy rằng nó có chứa nguồn gốc của các điểm số dành cho trường dữ liệu đầu
vào "age" (tuổi). Ví dụ, nếu tuổi giữa 59 và 69, mô hình tuyên bố rằng có
12 điểm được gán cho "agePoints".
Trong một phiếu ghi điểm, điểm số cuối cùng được tính từ tổng của các điểm từng phần đã thu được từ tất cả các đặc điểm của nó. Trong trường hợp tái nhập viện, điểm số cuối cùng có thể được tính từ một số các nhân tố hoặc các đặc điểm của nguy cơ. Chúng biến đổi theo, bắt đầu từ tuổi và số lần tái nhập viện trước đó, cho tới cả các chi tiết cụ thể, ví dụ như mức a-mô-ni-ắc và crê-a-tin trong máu. Khi đã tính toán tất cả các điểm từng phần, số điểm do tuổi ("age") đóng góp được so sánh với các điểm thu được từ tất cả các đặc điểm khác (không được hiển thị trong Liệt kê 1). Kết quả của sự so sánh này sẽ quyết định đưa ra các mã lý do nào. Đặc điểm càng có nhiều ảnh hưởng đến điểm số cuối cùng thì nó càng quan trọng trong lý giải nguyên nhân. Trong trường hợp tuổi được chọn là một nhân tố quan trọng, mã lý do "RC3" sẽ được đưa ra, rồi sau đó có thể được dịch thành một lời giải thích xác đáng.
##### Liệt kê 1. Trình bày một đặc điểm trong phiếu ghi điểm bằng PMML
<Characteristic name="agePoints" reasonCode="RC3" baselineScore="18"> <Attribute partialScore="-1"> <SimplePredicate field="age" operator="isMissing"/> </Attribute> <Attribute partialScore="-3"> <SimplePredicate field="age" operator="lessOrEqual" value="38"/> </Attribute> <Attribute partialScore="0"> <CompoundPredicate booleanOperator="and"> <SimplePredicate field="age" operator="greaterThan" value="38"/> <SimplePredicate field="age" operator="lessOrEqual" value="59"/> </CompoundPredicate> </Attribute> <Attribute partialScore="12"> <CompoundPredicate booleanOperator="and"> <SimplePredicate field="age" operator="greaterThan" value="59"/> <SimplePredicate field="age" operator="lessOrEqual" value="69"/> </CompoundPredicate> </Attribute> <Attribute partialScore="18"> <SimplePredicate field="age" operator="greaterThan" value="69"/> </Attribute> </Characteristic>
PMML 4.1 cũng cho phép kết hợp các quyết định thành một giải pháp dự báo
như là một phần của việc xử lý sau chính dự báo đó. Ví dụ, khi một mô hình
dự báo tạo ra một điểm số, lúc này PMML cho phép điểm số này được so sánh
với một hoặc nhiều ngưỡng. Kết quả của việc so sánh này có thể được sử
dụng để phân chia bệnh nhân vào một số nhóm có thể gồm các chẩn đoán, các
chiến lược tiếp theo hoặc các kế hoạch điều trị khác nhau,. Trong mã PMML
được hiển thị trong
[Liệt kê 2](#list2), điểm số cuối cùng được
so sánh với một ngưỡng là 67. Nếu biến
FinalScore lớn hơn 67, thì theo quy định trong
phần tử "OutputField" thứ hai, kết quả của mô hình sẽ là "Có", ngụ ý rằng
cần sắp xếp một cuộc hẹn khám tiếp theo. Nếu ít hơn hoặc bằng 67, kết quả
sẽ là "Không", ngụ ý rằng một cuộc hẹn khám tiếp theo là không cần
thiết.
##### Ví dụ 2. Xử lý sau trong PMML, từ các điểm số đến các quyết định
<OutputField dataType="double" feature="predictedValue" name="FinalScore" optype="continuous" /> <OutputField dataType="string" feature="decision" name="Outcome" optype="categorical"> <Decisions businessProblem="Should a follow-up appointment be scheduled?" description="The decision depends on the likelihood of readmission."> <Decision value="Yes" description="Follow-up appointment is necessary."> <Decision value="No" description="No need for follow-up appointment."> </Decisions> <Apply function="greaterThan"> <FieldRef field="FinalScore" /> <Constant>67</Constant> </Apply> <!--THEN--> <Constant>Yes</Constant> <!--ELSE--> <Constant>No</Constant> </Apply> </OutputField>
PMML vẫn đang được sử dụng để biểu thị các giải pháp dự báo, đang giúp bệnh viện giảm tỷ lệ tái nhập viện. Nó cũng đang được sử dụng để biểu thị các mô hình phát hiện gian lận. Bởi vì tệp PMML chính là một tài liệu giải thích giải pháp dự báo, nên nó có thể được sử dụng để ghi nhật ký tất cả các quyết định dùng để xây dựng không chỉ các chiến lược xung quanh điểm số, mà còn xây dựng chính điểm số đó. Cũng như với bất kỳ ngành nghề hay phân khúc nào khác, PMML làm cho việc sử dụng các phân tích dự báo trong chăm sóc y tế trở nên minh bạch. Do PMML là một tiêu chuẩn, nên tất cả các hệ thống và những người liên quan trong quá trình chăm sóc y tế có thể dễ dàng hiểu nó. Vì vậy, có thể sử dụng nó để phổ biến các hướng dẫn thực hành tốt nhất cũng như bắt buộc tuân thủ các luật và các quy định. Ví dụ, người ta có thể dễ dàng đảm bảo chắc chắn rằng một giải pháp không sử dụng bất kỳ dữ liệu nhận dạng cá nhân nào, chỉ cần kiểm tra tệp PMML kết quả của giải pháp đó.
## Từ xây dựng mô hình đến triển khai mô hình
PMML cho phép các giải pháp dự báo được chia sẻ giữa các ứng dụng và các hệ thống tuân thủ-PMML. Ví dụ, theo cách này một mô hình có thể được xây dựng bằng cách sử dụng SPSS Statistics của IBM, được xuất khẩu vào PMML và dễ dàng được triển khai thành ADAPA, máy ghi điểm Zementis. Sau khi triển khai, nó có thể được đưa vào hoạt động ngay lập tức. Trong kịch bản này, cái hay của việc biểu diễn các giải pháp dự báo qua một tiêu chuẩn như PMML nằm ở khả năng ngay lập tức di chuyển mô hình từ máy tính để bàn của các nhà khoa học sang môi trường sản xuất. Bất cứ khi nào dữ liệu thay đổi và một giải pháp dự báo hiện có cần được làm mới, thuật ngữ này thường ngụ ý rằng mô hình cần được xây dựng lại, thì mô hình có thể được triển khai lại trong vài phút. Điều này nghe có vẻ hiển nhiên và đơn giản, nhưng không có một tiêu chuẩn như PMML, việc triển khai một giải pháp dự báo có thể mất vài tháng kể từ khi một mô hình được xây dựng, nó cần được mô tả, thường là dưới dạng văn bản và rồi sau đó được mã hóa tùy chỉnh vào môi trường sản xuất. Như đã nói ở trên, ngoài việc dễ bị lỗi, quá trình này chiếm nhiều tài nguyên quý giá và không có chỗ đứng trong một hệ thống chăm sóc y tế cần phải linh hoạt, có khả năng thích nghi và chi phí hiệu quả.
## Kết luận
Về mặt lich sử, các hệ thống thông minh đã được áp dụng để phân loại và chẩn đoán các bệnh khác nhau. Tuy nhiên, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế và các bệnh nhân chỉ mới bắt đầu được hưởng lợi từ các phân tích dự báo. Khi càng có nhiều dữ liệu hơn được chuyển trực tuyến, chúng ta nhất định sẽ thấy nhiều giải pháp dự báo hơn, từ việc theo dõi bệnh nhân trong Khu chăm sóc đặc biệt (ICU) đến phát hiện gian lận và lạm dụng. Bây giờ tất cả các giải pháp này có khả năng trở nên chính xác hơn bao giờ hết không chỉ do sẵn có một khối lượng dữ liệu số to lớn, mà còn do chi phí lưu trữ rất hiệu quả và năng lực xử lý to lớn đã có sẵn thông qua các giải pháp CNTT khác nhau, bao gồm điện toán đám mây và các môi trường Hadoop.
Việc có sẵn một tiêu chuẩn như là PMML làm tăng tính minh bạch, thúc đẩy các cách thực hành tốt nhất, làm giảm chi phí, tiết kiệm thời gian và cuối cùng có thể cứu được mạng sống. Với PMML, toàn bộ ngành kinh doanh chăm sóc y tế hưởng lợi từ một tiêu chuẩn duy nhất để mô tả tất cả các nhu cầu dự báo của nó, từ xử lý trước dữ liệu và kỹ thuật dự báo đến xử lý sau các điểm số thành các hoạt động thực hành có ý nghĩa. Nắm lấy tiêu chuẩn, chưa lúc nào tốt hơn lúc này.
## Tài nguyên
### Học tập
- Đọc cuốn sách
[PMML trong hành động: Giải phóng sức mạnh của các tiêu chuẩn mở cho khai phá dữ liệu và các phân tích dự báo](http://www.amazon.com/gp/product/1452858268/ref=s9_simh_gw_p14_i1?pf_rd_m=ATVPDKIKX0DER&pf_rd_s=center-2&pf_rd_r=08SKWRZP2ZRDENEWRSX5&pf_rd_t=101&pf_rd_p=470938631&pf_rd_i=507846)(05.2010). [PMML là gì? Khám phá năng lực của các phân tích dự báo và các tiêu chuẩn mở](http://www.ibm.com/developerworks/industry/library/ind-PMML1?S_TACT=105AGY75)(Alex Guazzelli, developerWorks, 09.2010): Xem lại các cơ sở. PMML cho phép triển khai ngay lập tức các giải pháp dự báo. Đây là tiêu chuẩn thực tế để biểu diễn các mô hình phân tích dự báo và được hỗ trợ bởi các công cụ thống kê mã nguồn mở và thương mại hàng đầu. [Biểu diễn các giải pháp dự báo trong PMML: Di chuyển từ dữ liệu thô sang các dự báo](http://www.ibm.com/developerworks/industry/library/ind-PMML2/?S_TACT=105AGY75)(Alex Guazzelli, developerWorks, 09.2010): Tìm hiểu cách PMML biểu diễn các kỹ thuật mô hình hóa dự báo. Nghiên cứu sâu hơn về ngôn ngữ và khám phá các cách biểu diễn dữ liệu, các phép chuyển đổi và các hàm biểu diễn một giải pháp dự báo hoàn chỉnh. [Tập đoàn khai phá dữ liệu (DMG)](http://www.dmg.org/)là một hiệp hội độc lập dẫn dắt bởi các nhà cung cấp để phát triển các tiêu chuẩn khai phá dữ liệu, ví dụ như Predictive Model Markup Language (PMML).
- Truy cập vào
[trang Tài nguyên PMML của Zementis](http://www.zementis.com/pmml.htm)để khám phá toàn bộ các ví dụ PMML.
- Truy cập vào
[trang PMML](http://en.wikipedia.org/wiki/PMML)trong Wikipedia.
- Truy cập vào
[trang Phân tích dự báo](http://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics)trong Wikipedia.
- Truy cập vào
[Khai phá dữ liệu](http://en.wikipedia.org/wiki/Data_Mining)trong Wikipedia.
- Tham gia
[các nhóm thảo luận PMML](http://www.linkedin.com/groupRegistration?gid=2328634)trong LinkedIn.
- Truy cập vào
[Vùng công nghiệp phần mềm developerWorks](http://www.ibm.com/developerworks/industry/?S_TACT=105AGY75)để lấy các tài nguyên kỹ thuật của từng ngành nghề cụ thể dành cho các nhà phát triển.
- Để nghe các cuộc phỏng vấn và thảo luận
thú vị dành cho các nhà phát triển phần mềm, hãy truy cập vào
[podcasts trên developerWorks](http://www.ibm.com/developerworks/podcast/?S_TACT=105AGY75). [Các sự kiện kỹ thuật và webcast developerWorks](http://www.ibm.com/developerworks/offers/techbriefings/?S_TACT=105AGY75): Theo sát với sự kiện kỹ thuật và webcast trên developerWorks.
### Lấy sản phẩm và công nghệ
[IBM SPSS Statistics 20](http://www.spss.com/statistics/)(trước đây là SPSS Statistics) đặt vào tay bạn sức mạnh của phân tích thống kê nâng cao. Cho dù bạn là một người mới bắt đầu hay là một nhà thống kê có kinh nghiệm, bộ các công cụ toàn diện của nó sẽ đáp ứng nhu cầu của bạn. [ADAPA](http://www.zementis.com/index.htm)là một nền tảng quản lý ra quyết định về phân tích dự báo có tính cách mạng, sẵn có là một dịch vụ trên đám mây hoặc trên web. Nó cung cấp một môi trường an toàn, nhanh chóng và có khả năng mở rộng để triển khai các mô hình khai phá dữ liệu và logic kinh doanh của bạn và đưa chúng vào sử dụng thực tế. [IBM WebSphere Application Server (Máy chủ ứng dụng WebSphere của IBM)](http://www.ibm.com/software/webservers/appserv/was/): Xây dựng, triển khai và quản lý mọi kiểu dịch vụ và ứng dụng kinh doanh hướng dịch vụ (SOA) mạnh mẽ, linh hoạt và có thể tái sử dụng được, đồng thời giảm các chi phí cơ sở hạ tầng ứng dụng với IBM WebSphere Application Server.
- Ðổi mới dự án
phát triển nguồn mở tiếp theo của bạn với
[phần mềm dùng thử của IBM](http://www.ibm.com/developerworks/downloads/?S_TACT=105AGY75), có sẵn để tải về hoặc trên đĩa DVD.
### Thảo luận
- Tham gia vào
[các blog trên developerWorks](http://www.ibm.com/developerworks/blogs?S_TACT=105AGY75)và dành tâm trí cho cộng đồng developerWorks.
## Bình luận
[Vùng dữ liệu trên developerWorks](http://www.ibm.com/developerworks/vn/views/data/libraryview.jsp)
Khám phá các bài viết xoay quanh lĩnh vực dữ liệu, Quản lý hệ thống thông tin
[Vùng mã nguồn mở trên developerWorks](http://www.ibm.com/developerworks/vn/views/opensource/libraryview.jsp)
Xem các bài viết về HTML, CSS, JavaScript,...
[Điện toán đám mây](http://www.ibm.com/developerworks/vn/views/cloud/libraryview.jsp)
Tìm hiểu về điện toán đám mây

Content-Language: en-US

Vary: Accept-Encoding


text:
Giới thiệu
Đăng ký nhận bản tin
Câu hỏi thường gặp
Disclaimer
Đăng nhập
Đăng ký
Trang chủ
Thông tin thị trường
Sự kiện
Tin tức
Cơ hội giao thương
Cẩm nang XK
Trợ giúp
Liên kết
Liên hệ
Thị trường - ngành hàng
Thông tin thị trường
Hội thảo - Đào tạo
Hội Chợ Triển Lãm
Tổng quan
Dịch vụ doanh nghiệp và các đối tác ITPC
Chuyên gia xuất khẩu
Bản tin Xúc tiến thương mại và đầu tư
Tổng quan
Chào bán
Chào mua
Tìm đối tác
Tổng quan
Bí quyết
Công cụ
Bạn đang ở:
Xuất khẩu
»
Câu lạc bộ xuất khẩu Việt - VEXA
Câu lạc bộ xuất khẩu Việt - VEXA
Lên một mức
Hội thảo "Indonesia - Thế mạnh và tiềm năng"
Phiên Chợ Hàng Việt tại Quận 4 - Cơ hội bán hàng dịp Giáng Sinh và Năm mới
Kết nối doanh nghiêp Việt Nam - Nhật Bản hiệu quả
Hội thảo Kết nối Doanh nghiệp Việt Nam – Nhật Bản 2013
Diễn đàn Xúc tiến Thương mại và Đầu tư Việt Nam - Nhật Bản 2013
Phiên Chợ Hàng Việt tại Quận 8
Hội thảo kết nối doanh nghiệp kinh doanh nông sản Đắk Nông - TP.HCM
Hội thảo “Quy định quản lý Thực Phẩm và Dược Phẩm của Hoa Kỳ dành cho các nhà sản xuất và xuất khẩu”
VEXA tổ chức Lễ ra mắt Ban chủ nhiệm mới
Trong ngày 31.5 vừa qua, CLB Doanh nghiệp Xuất khẩu Thành phố HCM (VEXA) đã tổ chức buổi “Lễ ra mắt CLB VEXA”. Thông qua buổi lễ, Ngân hàng Ngoại thương – chi nhánh Thành phố HCM (Vietcombank) thông tin đến doanh nghiệp “Chương trình hỗ trợ tín dụng cho doanh nghiệp xuất khẩu”.
Hội Thảo “ Chương trình hỗ trợ tín dụng xuất khẩu” và "Lễ ra mắt Ban Chủ Nhiệm Câu Lạc Bộ"
Trong tháng 3 vừa qua, VEXA đã tổ chức Bầu Ban Chủ Nhiệm mới của CLB. Để Ban chủ nhiệm mới có cơ hội nắm bắt được tâm tư, nguyện vọng của các thành viên nhằm có thể xây dựng các chương trình hoạt động của CLB ngày càng hiệu quả và thiết thực hơn cho các thành viên, VEXA tổ chức “Lễ ra mắt Ban chủ nhiệm Câu lạc bộ”. Đây cũng là dịp để thúc đẩy mối quan hệ hợp tác bền vững giữa các thành viên trong CLB, cùng giúp đỡ , hỗ trợ nhau trong hoạt động kinh doanh.
Hội Thảo “ Xây dựng thương hiệu cho hàng xuất khẩu VN”
Nhằm giúp doanh nghiệp Việt Nam có cách nhìn tổng quát về quy trình xây dựng thương hiệu mang tính bản sắc, tạo được dấu ấn trên thương trường quốc tế, Câu lạc bộ Doanh nghiệp Xuất khẩu TP.HCM (VEXA) thuộc Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư (ITPC) phối hợp với công ty truyền thông Marketing Richard Moore Associates tổ chức Hội Thảo “Xây dựng thương hiệu cho hàng xuất khẩu VN”.
Diễn đàn xuất khẩu 2013 - “Đối thoại cùng Tham tán Thương mại”
Thực hiện chỉ đạo của Ủy ban nhân dân Tp.HCM và hỗ trợ các doanh nghiệp Việt Nam trong việc định hướng thị trường tiềm năng, xu hướng xuất khẩu và các yêu cầu để tiếp cận thị trường, hướng đến xây dựng một kênh xúc tiến thường niên tại Thành phố Hồ Chí Minh, Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư Tp HCM (ITPC) tổ chức Diễn đàn Xuất Khẩu 2013 với chủ đề: “Đối thoại cùng các Tham tán Thương mại”.
VEXA kết nối hiệu quả doanh nghiệp Việt Nam – Hàn Quốc
Hàn Quốc là một trong năm thị trường xuất khẩu đạt trên 5 tỷ USD của Việt Nam trong năm 2012 bên cạnh EU, Mỹ, ASENAN, Nhật Bản và Trung Quốc. Để xúc tiến xuất khẩu hơn nữa vào thị trường này, VEXA tổ chức Hội thảo kết nối doanh nghiệp Việt Nam - Hàn Quốc tại trụ sở ITPC vào ngày 17/1/2013.
Doanh nghiệp thành viên VEXA kết nối thành công tại Hội nghị hợp tác phát triển thương mại biên giới Việt Nam – Campuchia lần V
Sáng 9/1/2013, VEXA đã tổ chức đoàn cho các doanh nghiệp thành viên tham dự Hội nghị Xúc tiến Thương mại biên giới Việt Nam – Campuchia lần thứ V tại tỉnh Bình Phước.
Hội thảo kết nối các doanh nghiệp Hiệp Hội Rau Quả Phần Lan
Nằm trong chương trình hỗ trợ doanh nghiệp kết nối và tìm kiếm đối tác, Câu lạc bộ Doanh nghiệp xuất khẩu TP. Hồ Chí Minh (VEXA) thuộc Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư (ITPC) tổ chức Hội thảo kết nối với các doanh nghiệp thuộc Hiệp hội rau quả Phần Lan. Hội thảo sẽ là cơ hội lớn để các doanh nghiệp xuất khẩu trong lĩnh vực rau, củ, quả của Việt Nam gặp gỡ, trao đổi kinh nghiệm và tìm kiếm cơ hội hợp tác với 16 doanh nghiệp thuộc Hiệp hội rau quả Phần Lan trong thời gian tới.
Hội nghị hợp tác phát triển thương mại biên giới Việt Nam – Campuchia lần thứ V
Bộ Công Thương nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam và Bộ Thương mại Vương quốc Campuchia sẽ chủ trì tổ chức Hội nghị hợp tác phát triển thương mại biên giới Việt Nam – Campuchia lần thứ V vào ngày 09/01/2013 tại Hội trường UBND tỉnh Bình Phước.
Hội thảo “Xúc tiến xuất khẩu vào thị trường Nhật Bản”
Để đẩy mạnh cung cấp thông tin và hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận, mở rộng thị trường xuất khẩu, Câu lạc bộ Doanh nghiệp xuất khẩu TP. Hồ Chí Minh (VEXA) tổ chức Hội thảo “Xúc tiến xuất khẩu vào thị trường Nhật Bản” vào ngày 12 tháng 12 năm 2012. Hội thảo nhằm cung cấp cho doanh nghiệp những kiến thức, kỹ năng cần thiết để giao dịch và thúc đẩy xuất khẩu vào thị trường Nhật Bản nói riêng và Châu Á nói chung.
Thành công ngoài mong đợi của doanh nghiệp VEXA tham gia hội chợ Nông nghiệp Công nghệ cao và Công nghệ thực phẩm 2012
Kể từ ngày 24/10 – 28/10/2012, trong chương trình Hội chợ Nông nghiệp Công nghệ Cao và Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM 2012 (Hi-Tech Agro 2012) do Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư TP.HCM tổ chức, CLB Doanh nghiệp xuất khẩu Thành phố Hồ Chí Minh (VEXA) đã hỗ trợ các doanh nghiệp thành viên bán hàng và quảng bá sản phẩm tại hội chợ.
VEXA tiếp tục hỗ trợ doanh nghiệp thành viên trong chương trình showroom xuất khẩu 2013
Được sự hưởng ứng của doanh nghiệp cũng như sự quan tâm của đông đảo người mua hàng trong và ngoài nước sau đợt trưng bày đầu tiên, VEXA tiếp tục chương trình hỗ trợ doanh nghiệp Việt Nam đẩy mạnh năng lực xuất khẩu, tìm kiếm cơ hội và đưa hàng hóa Việt Nam xâm nhập thị trường mới thông qua “Showroom xuất khẩu” tại 51 Đinh Tiên Hoàng phường Đa Kao - Quận 1. Trong năm 2013, chương trình sẽ tiếp diễn đều đặn 3 kỳ, mỗi kỳ 3 tháng.
Vexa hỗ trợ doanh nghiệp thành viên bán hàng và quảng bá sản phẩm tại hội chợ
Được sự chỉ đạo của UBND TP.HCM và ban giám đốc Trung tâm Xúc tiến Thương mại và đầu tư (ITPC), Câu lạc bộ doanh nghiệp xuất khẩu (VEXA) hỗ trợ doanh nghiệp thành viên quảng bá doanh nghiệp, bán hàng, giới thiệu sản phẩm tại Hội chợ Nông nghiệp Công nghệ cao và Công nghiệp thực phẩm 2012 được tổ chức từ ngày 24 tới ngày 28 tháng 10 tại Công viên Lê Văn Tám, Quận 3, TP.HCM.
1
2
© Copyright ITPC 2008. All Rights Reserved

markdown:
|
|
|
Bạn đang ở:
|
|Câu lạc bộ xuất khẩu Việt - VEXA|[Lên một mức](http://www.itpc.gov.vn/exporters)
|
|
|
|
![]()
|
|![]()
|
|![]()
|
|![]()
|
|
|
|![]()
|© Copyright ITPC 2008. All Rights Reserved|

Server: Zope/(Zope 2.7.6-final, python 2.3.5, win32) ZServer/1.1 Plone/2.0.5

Cache-Control: public, must-revalidate


text:
Trang chủ
Giới thiệu
Kornova là một tập đoàn tư vấn di trú quốc tế thành lập từ năm 1988 có văn phòng tại nhiều nước trên thế giới hoạt động trong lĩnh vực tư vấn định cư Mỹ, Úc, Canada và các quốc gia châu Âu.
Đội ngũ cố vấn và tư vấn nòng cốt của chúng tôi đúc kết kinh nghiệm tư vấn định cư hơn 35 năm qua và là đội ngũ tư vấn định cư Mỹ, Úc, Canada và châu Âu được công nhận, là thành viên Hiệp hội Luật sư Di trú Mỹ (AILA - American Immigration Lawyers Association); là thành viên của Hiệp Hội Đầu Tư Hoa Kỳ (IIUSA - Invest In the USA) và là thành Viên Hội Đồng Luật Pháp Tư Vấn Di Trú Canada – đơn vị chủ quản được công nhận bởi Chính Phủ Liên Bang.
Trong 27 năm qua, Kornova đã thiết lập uy tín trên tầm quốc tế trong việc cung cấp các dịch vụ tư vấn chuyên nghiệp và tự hào hỗ trợ hàng ngàn gia đình trên khắp thế giới định cư Mỹ, Úc, Canada và Châu Âu

markdown:
# Trang chủ
## Giới thiệu
![](/sites/default/themes/kornova/images/quick-introduction.jpg)
**Kornova là một tập đoàn tư vấn di trú quốc tế thành lập từ năm 1988 có văn phòng tại nhiều nước trên thế giới hoạt động trong lĩnh vực tư vấn định cư Mỹ, Úc, Canada và các quốc gia châu Âu.**
Đội ngũ cố vấn và tư vấn nòng cốt của chúng tôi đúc kết kinh nghiệm tư vấn định cư hơn 35 năm qua và là đội ngũ tư vấn định cư Mỹ, Úc, Canada và châu Âu được công nhận, là thành viên
**Hiệp hội Luật sư Di trú Mỹ (AILA - American Immigration Lawyers Association)**; là thành viên của **Hiệp Hội Đầu Tư Hoa Kỳ (IIUSA - Invest In the USA)** và là thành Viên **Hội Đồng Luật Pháp Tư Vấn Di Trú Canada** – đơn vị chủ quản được công nhận bởi Chính Phủ Liên Bang.
Trong 27 năm qua,
**Kornova** đã thiết lập uy tín trên tầm quốc tế trong việc cung cấp các dịch vụ tư vấn chuyên nghiệp và tự hào hỗ trợ hàng ngàn gia đình trên khắp thế giới định cư Mỹ, Úc, Canada và Châu Âu

Server: nginx

Cache-Control: no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Content-Language: vi

Set-Cookie: SESS8e9d2236999762f97740f919b180f116=Ef7B0Ou872xu85vivQsGl1WTybkgAUWaAkRGNV6xrvA; expires=Sat, 17-Sep-2016 04:41:12 GMT; Max-Age=2000000; path=/; domain=.kornova-viet.com; HttpOnly

X-Generator: Drupal 7 (http://drupal.org)


text:
PHIM Đại Võ Đang | Wu Dang - Great Wudang
- Đạo diễn - Director:
- Lương Bách Kiên,Nguyên Khuê,
- Diễn viên - Stars:
- Dương Mịch,Triệu Văn Trác,Đỗ Vũ Hàng,Phàn Thiếu Hoàng,Tạ Đình Phong,
- Thể loại - Categories:
- Hành Động, Võ Thuật
- Quốc gia - Country:
- Trung Quốc,
- Thời lượng - Runtime:
- 100 phút
- Năm phát hành - Year:
- 2012
Encoder: NghiemCowboy
Site: Phim85.Com
Link Download:
Trang Chủ: Xem Phim
Phim85.Com
8.8/10 15 binh chon
Nội dung phim:
Phim cùng thể loại
-
Jupiter AscendingNgười Thừa Kế ...Jupiter Ascending
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 7325
-
Full HDChappie | Cớm ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 6316
-
Full HDNgười Giải Mã ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1320
-
Full HDMật Vụ Kingman ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 4477
-
Full HDNgười Chim | ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1813
-
Despicable Me 3Minions (2015) Full ...Despicable Me 3
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 3476
-
Full HDSan Andreas | ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 23627
-
The Disappearance Of ...Vụ Mất Tích ...The Disappearance Of ...
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1489
-
Full HDLá Bài Số ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 7779
-
Full HDAmerican Sniper | ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1976
-
Northmen - A ...Chiến Binh Phương ...Northmen - A ...
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 4228
-
Full HDBlackhat | Hacker ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 11610

markdown:
## PHIM Đại Võ Đang | Wu Dang - Great Wudang
![Đại Võ Đang | Wu Dang - Great Wudang Đại Võ Đang | Wu Dang - Great Wudang](http://1.bp.blogspot.com/-34DvjEs_0Eo/UABi3HQxHqI/AAAAAAAAGAQ/BlrfarCoNjg/s400/Poster-Dai-vo-dang-Great-Wudang-2011.jpg)
- Đạo diễn - Director:
[Lương Bách Kiên](dao-dien/Lương+Bách+Kiên.html), [Nguyên Khuê](dao-dien/Nguyên+Khuê.html),
- Diễn viên - Stars:
[Dương Mịch](dien-vien/Dương+Mịch.html), [Triệu Văn Trác](dien-vien/Triệu+Văn+Trác.html), [Đỗ Vũ Hàng](dien-vien/Đỗ+Vũ+Hàng.html), [Phàn Thiếu Hoàng](dien-vien/Phàn+Thiếu+Hoàng.html), [Tạ Đình Phong](dien-vien/Tạ+Đình+Phong.html),
- Thể loại - Categories:
[Hành Động](http://www.phim85.com/the-loai/hanh-dong_1/trang-1.html), [Võ Thuật](http://www.phim85.com/the-loai/vo-thuat_2/trang-1.html)
- Quốc gia - Country:
[Trung Quốc](http://www.phim85.com/quoc-gia/trung-quoc_2/trang-1.html),
- Thời lượng - Runtime:
- 100 phút
- Năm phát hành - Year:
[2012](year/2012.html)
Encoder: NghiemCowboy
Site: Phim85.Com
Link Download:
Trang Chủ:
**Xem Phim**
Phim85.Com
8.8/10 15 binh chon
Nội dung phim:
Phim cùng thể loại
-
Jupiter AscendingNgười Thừa Kế ...Jupiter Ascending
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 7325
-
Full HDChappie | Cớm ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 6316
-
Full HDNgười Giải Mã ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1320
-
Full HDMật Vụ Kingman ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 4477
-
Full HDNgười Chim | ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1813
-
Despicable Me 3Minions (2015) Full ...Despicable Me 3
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 3476
-
Full HDSan Andreas | ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 23627
-
The Disappearance Of ...Vụ Mất Tích ...The Disappearance Of ...
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1489
-
Full HDLá Bài Số ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 7779
-
Full HDAmerican Sniper | ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 1976
-
Northmen - A ...Chiến Binh Phương ...Northmen - A ...
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 4228
-
Full HDBlackhat | Hacker ...Full HD
- Thể loại:
- Hành Động
- Lượt xem:
- 11610

Server: cloudflare-nginx


text:
Dịch Vụ SEO phủ ngành uy tín
- Bạn muốn kinh doanh hiệu quả trên mạng?
- Bạn muốn tăng lượng khách hàng truy cập thường xuyên?
- Bạn muốn phát triển thương hiệu mỗi khi nhắc tới bất kì sản phẩm nào bạn bán?
- Và bạn đang gặp khó khăn trong việc chọn lựa giải pháp tốt nhất ?
______________________________________________
Tất cả mọi vấn đề của bạn đều có thể giải quyết bằng giải pháp Digital Marketing nói chung và SEO ( Search Engine Optizimation ) nói riêng.
Vâng, với các công ty SEO khác, có thể bạn sẽ được cung cấp các dịch vụ SEO :
- SEO giá rẽ, nhưng không hiệu quả,vừa mất thời gian, vừa tốn kinh phí, đặc biệt là ảnh hưởng đến hình ảnh công ty/cửa hàng của bạn.
- SEO tổng thể với chất lượng tốt, nhưng tốn thời gian, và nặng về kinh phí ( Nếu đối tác SEO của bạn có kinh nghiệm và uy tín trong lĩnh vực SEO).
Nhưng , Công ty IDPKey chúng tôi sẽ đưa bạn đến với 1 dịch vụ hoàn toàn mới đó là: “DỊCH VỤ SEO PHỦ NGÀNH”.
- Website chuẩn SEO, bảo mật cao với mã nguồn riêng biệt.
- Chúng tôi sẽ đưa website của bạn tiếp cận những người dùng có nhu cầu sử dụng dịch vụ cũng như sản phẩm của bạn nhanh nhất với chiến lược hợp lý và hiệu quả.
- Chiến lược SEO phủ ngành sẽ làm cho website của công ty bạn lên top với hàng nghìn từ khóa. Phủ toàn bộ bất kì tìm kiếm nào liên quan tới sản phẩm & dịch vụ mà bạn đang kinh doanh.
- Chúng tôi sẽ làm tăng doanh thu bán hàng của các bạn lên gấp nhiều lần và trở thành thương hiệu đứng đầu trên các công cụ tìm kiếm lớn nhất thế giới GOOGLE.
- Bạn có tin là giá SEO từ khóa của chúng tôi là rẻ nhất thị trường nhưng vẫn đáp ứng được yêu cầu của bạn không ?
Công ty chuyên dịch vụ SEO từ khóa IDPKey – Khác biệt để thành công:
Từ những kinh nghiệm nhiều năm trong ngành nghề digital marketing. Chúng tôi sẽ tư vấn chiến lược marketing trong SEO tốt nhất cho khách hàng nhằm đem lại hiệu quả cao nhất trong việc tăng doanh số và phát triển thương hiệu. Đưa thương hiệu của bạn lên một tầm cao mới. Có sức ảnh hưởng đến thị trường mà bạn quan tâm.
Công ty dịch vụ SEO IDPKey đã SEO lên top rất nhiều dự án qui mô lớn nhỏ với hàng nghìn từ khóa (bạn có thể xem trong hồ sơ năng lực của chúng tôi). Tự hào là đơn vị có thể để cho các đối tác đặt niềm tin về mặt hiệu quả. Cam kết thực hiện dịch vụ SEO chất lượng và uy tín nhất, đạt vị trí cao trong bảng xếp hạng tìm kiếm với lượng từ khóa lên top 1 - 10 cực kỳ nhiều.
Dịch vụ SEO từ khóa hiệu quả
Dịch vụ SEO của chúng tôi quan tâm nhất là vấn đề hiệu quả SEO từ khóa lên top. Chúng tôi không tự tin là đơn vị có giá thành dịch vụ rẻ nhất. Nhưng tự tin là đơn vị có thể làm cho các bạn hài lòng nhất về độ hiệu quả lên TOP của từ khóa.
Nếu bạn quan tâm đến hiệu quả. Hãy đến với chúng tôi. Nếu bạn quan tâm đến giá rẻ. Hãy đến với các đơn vị khác (Nơi có giá dịch vụ rẻ hơn nhưng chất lượng không đảm bảo và bạn có thể mất rất nhiều thời gian và tiền bạc)
Cam kết của chúng tôi khi thực hiện dịch vụ SEO từ khóa cho bạn:
- Chúng tôi cam kết thực hiện dịch vụ SEO theo đúng thời hạn hợp đồng.
- Lên đúng số lượng từ khóa trong hợp đồng và phủ từ khóa toàn bộ từ khóa liên quan tới ngành của bạn.
- Biến bạn thành đơn vị đứng đầu ngành nghề của mình ở thị trường GOOGLE với chiến lược SEO phủ ngành hiệu quả và target các từ khóa tiềm năng tới khách hàng của bạn.
- Chúng tôi cam kết tăng doanh số bán hàng và dịch vụ cho đối tác. Khách hàng có lợi, chúng tôi mới tiền.
Mọi chi tiết cần hỗ trợ cũng như muốn đạt được nhiều vị trí cao trong bảng xếp hạng của google . Hãy liên hệ trực tiếp với Công ty chuyên dịch vụ SEO IDPKey
Địa chỉ: 173/179B Đông Hưng Thuận 2 , phường Tân Hưng Thuận, quận 12, TP HCM
Điện thoại: 0165.719.2800 (Ms. Thảo)
Điện thoại: 0165.719.2800 (Ms. Thảo)
0 nhận xét:
Đăng nhận xét

markdown:
##
**Dịch Vụ SEO phủ ngành uy tín**
- Bạn muốn kinh doanh hiệu quả trên mạng?
- Bạn muốn tăng lượng khách hàng truy cập thường xuyên?
- Bạn muốn phát triển thương hiệu mỗi khi nhắc tới bất kì sản phẩm nào bạn bán?
- Và bạn đang gặp khó khăn trong việc chọn lựa giải pháp tốt nhất ?
______________________________________________
Tất cả mọi vấn đề của bạn đều có thể giải quyết bằng giải pháp
**Digital Marketing**nói chung và **SEO**( Search Engine Optizimation ) nói riêng.
Vâng, với các công ty SEO khác, có thể bạn sẽ được cung cấp các dịch vụ SEO :
- SEO giá rẽ, nhưng không hiệu quả,vừa mất thời gian, vừa tốn kinh phí, đặc biệt là ảnh hưởng đến hình ảnh công ty/cửa hàng của bạn.
- SEO tổng thể với chất lượng tốt, nhưng tốn thời gian, và nặng về kinh phí ( Nếu đối tác SEO của bạn có kinh nghiệm và uy tín trong lĩnh vực SEO).
Nhưng , Công ty IDPKey chúng tôi sẽ đưa bạn đến với 1 dịch vụ hoàn toàn mới đó là: “DỊCH VỤ SEO PHỦ NGÀNH”.
-
**Website chuẩn SEO, bảo mật cao với mã nguồn riêng biệt.** **Chúng tôi sẽ đưa website của bạn tiếp cận những người dùng có nhu cầu sử dụng dịch vụ cũng như sản phẩm của bạn nhanh nhất với chiến lược hợp lý và hiệu quả.** **Chiến lược SEO phủ ngành sẽ làm cho website của công ty bạn lên top với hàng nghìn từ khóa. Phủ toàn bộ bất kì tìm kiếm nào liên quan tới sản phẩm & dịch vụ mà bạn đang kinh doanh.** **Chúng tôi sẽ làm tăng doanh thu bán hàng của các bạn lên gấp nhiều lần và trở thành thương hiệu đứng đầu trên các công cụ tìm kiếm lớn nhất thế giới GOOGLE.**
###
__Công ty chuyên dịch vụ SEO từ khóa
IDPKey – Khác biệt để thành công:__ ![](http://3.bp.blogspot.com/-2xKHh1zxeqI/VX6apLwUOtI/AAAAAAAAAhg/cXe5baG7CFI/s320/447tuyen-dung-idpkey.jpg)
Từ những kinh nghiệm nhiều năm trong ngành nghề digital marketing. Chúng tôi sẽ
**tư vấn chiến lược marketing trong SEO tốt nhất**cho khách hàng nhằm đem lại hiệu quả cao nhất trong việc tăng doanh số và phát triển thương hiệu. Đưa thương hiệu của bạn lên một tầm cao mới. Có sức ảnh hưởng đến thị trường mà bạn quan tâm. **Công ty dịch vụ SEO IDPKey**đã SEO lên top rất nhiều dự án qui mô lớn nhỏ với **hàng nghìn từ khóa** *(bạn có thể xem trong hồ sơ năng lực của chúng tôi)* **.**Tự hào là đơn vị có thể để cho các đối tác đặt niềm tin về mặt hiệu quả. Cam kết thực hiện dịch vụ SEO chất lượng và uy tín nhất, đạt vị trí cao trong bảng xếp hạng tìm kiếm với lượng từ khóa lên top 1 - 10 cực kỳ nhiều.
###
__Dịch vụ SEO từ khóa hiệu quả__
Dịch vụ SEO của chúng tôi quan tâm nhất là vấn đề
**hiệu quả SEO từ khóa lên top**. Chúng tôi không tự tin là đơn vị có giá thành dịch vụ rẻ nhất. Nhưng tự tin là đơn vị có thể làm cho các bạn hài lòng nhất về độ hiệu quả **lên TOP của từ khóa**.
Nếu bạn quan tâm đến hiệu quả. Hãy đến với chúng tôi. Nếu bạn quan tâm đến giá rẻ. Hãy đến với các đơn vị khác (
*Nơi có giá dịch vụ rẻ hơn nhưng chất lượng không đảm bảo và bạn có thể mất rất nhiều thời gian và tiền bạc)*
###
__Cam kết của chúng tôi khi thực hiện dịch
vụ SEO từ khóa cho bạn:__
- Chúng tôi cam kết thực hiện dịch vụ SEO theo
**đúng thời hạn hợp đồng.**
-
**Lên đúng số lượng từ khóa**trong hợp đồng và phủ từ khóa toàn bộ từ khóa liên quan tới ngành của bạn.
- Biến bạn thành
**đơn vị đứng đầu**ngành nghề của mình ở thị trường GOOGLE với chiến lược SEO phủ ngành hiệu quả và target các từ khóa tiềm năng tới khách hàng của bạn.
- Chúng tôi cam kết tăng doanh số bán hàng và dịch vụ cho đối tác. Khách hàng có lợi, chúng tôi mới tiền.
__Địa chỉ liên hệ công ty dịch vụ SEO từ khóa phủ ngành IDPKey__ **Mọi chi tiết cần hỗ trợ cũng như muốn đạt được nhiều vị trí cao trong bảng xếp hạng của google . Hãy liên hệ trực tiếp với Công ty chuyên dịch vụ SEO IDPKey** **Địa chỉ: 173/179B Đông Hưng Thuận 2 , phường Tân Hưng Thuận, quận 12, TP HCM**
Điện thoại: 0165.719.2800 (Ms. Thảo)
Điện thoại: 0165.719.2800 (Ms. Thảo)
## 0 nhận xét:
## Đăng nhận xét

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Server: GSE

Cache-Control: private, max-age=0

X-Content-Type-Options: nosniff


text:
HP vừa giới thiệu 3 sản phẩm mới nhất chạy Windows 8 kết hợp với nền tảng VXL của Intel thay vì dựa trên VXL ARM, bao gồm 2 ultrabook và 1 phép lai giữa MTB và MTXT.
Đầu tiên là HP Envy X2 có thiết kế giống với sản phẩm Transformer của ASUS với màn hình và bàn phím có thể tách rời. Thiết bị có màn hình hiển thị rộng 11,6 inch với độ phân giải 1366 x 768 pixel.
Không giống như Transformer, Envy X2 được trang bị VXL Intel Atom Clover Trail với 2 phiên lựa chọn dung lượng lưu trữ SSD 32 GB hoặc SSD 64 GB, camera 8 Mpx ở mặt sau và tích hợp tính năng NFC. Máy chỉ mỏng 8,5 mm và nặng 680 gram hoặc 1,4 kg khi đi kèm bàn phím.
Sản phẩm thứ 2 là HP Spectre XT TouchSmart Ultrabook có mức giá khởi điểm từ 1399 USD. Spectre XT TouchSmart được trang bị màn hình hiển thị cảm ứng điện dung IPS rộng 15,6 inch có độ phân giải 1080p, VXL Intel Ivy Bridge, ổ lai SSD 32 GB + HDD 500 GB (hoặc lựa chọn nâng cấp lên SSD 128/256 GB), kết nối Thunderbolt, USB 3.0 và HDMI. Máy có vỏ bằng nhôm, mỏng 17,9 mm và nặng 2,16 kg.
Cuối cùng là HP Envy TouchSmart Ultrabook 4 được trang bị card đồ họa AMD rời với 2 GB bộ nhớ, màn hình cảm ứng 14 inch cho độ phân giải 1366 x 768 pixel và dày 23 mm.
Theo HP thì Spectre XT TouchSmart Ultrabook sẽ lên kệ vào tháng 12 tới đây với giá chưa được tiết lộ. Trong khi đó giá bán và ngày phát hành của Envy TouchSmart Ultrabook 4 và Envy X2 vẫn chưa được xác nhận.
Theo Neowin
Bình luận

markdown:
![](https://www.thongtincongnghe.com/sites/default/files/imagecache/xw640/images/2012/8/30/img-1346322943-1.jpg)
![](https://www.thongtincongnghe.com/sites/default/files/imagecache/xw640/images/2012/8/30/img-1346322943-1.jpg)
HP vừa giới thiệu 3 sản phẩm mới nhất chạy Windows 8 kết hợp với nền tảng VXL của Intel thay vì dựa trên VXL ARM, bao gồm 2 ultrabook và 1 phép lai giữa MTB và MTXT.
Đầu tiên là HP Envy X2 có thiết kế giống với sản phẩm Transformer của ASUS với màn hình và bàn phím có thể tách rời. Thiết bị có màn hình hiển thị rộng 11,6 inch với độ phân giải 1366 x 768 pixel.
Không giống như Transformer, Envy X2 được trang bị VXL Intel Atom Clover Trail với 2 phiên lựa chọn dung lượng lưu trữ SSD 32 GB hoặc SSD 64 GB, camera 8 Mpx ở mặt sau và tích hợp tính năng NFC. Máy chỉ mỏng 8,5 mm và nặng 680 gram hoặc 1,4 kg khi đi kèm bàn phím.
Sản phẩm thứ 2 là HP Spectre XT TouchSmart Ultrabook có mức giá khởi điểm từ 1399 USD. Spectre XT TouchSmart được trang bị màn hình hiển thị cảm ứng điện dung IPS rộng 15,6 inch có độ phân giải 1080p, VXL Intel Ivy Bridge, ổ lai SSD 32 GB + HDD 500 GB (hoặc lựa chọn nâng cấp lên SSD 128/256 GB), kết nối Thunderbolt, USB 3.0 và HDMI. Máy có vỏ bằng nhôm, mỏng 17,9 mm và nặng 2,16 kg.
Cuối cùng là HP Envy TouchSmart Ultrabook 4 được trang bị card đồ họa AMD rời với 2 GB bộ nhớ, màn hình cảm ứng 14 inch cho độ phân giải 1366 x 768 pixel và dày 23 mm.
Theo HP thì Spectre XT TouchSmart Ultrabook sẽ lên kệ vào tháng 12 tới đây với giá chưa được tiết lộ. Trong khi đó giá bán và ngày phát hành của Envy TouchSmart Ultrabook 4 và Envy X2 vẫn chưa được xác nhận.
Theo
[Neowin](http://www.neowin.net/news/hp-announces-three-new-touch-enabled-windows-8-devices)
## Bình luận

Set-Cookie: __cfduid=dd43407caa1af4979c847d217d37f74d61472086809; expires=Fri, 25-Aug-17 01:00:09 GMT; path=/; domain=.thongtincongnghe.com; HttpOnly


text:
Trở thành fan của Báo điện tử Tiền Phong trên Facebook để nhận tin hot nhất từ tienphong.vn
Báo điện tử Tiền Phong luôn mong muốn được nhận phản hồi từ bạn đọc! Mọi ý kiến hoặc bài vở đóng góp, xin vui lòng gửi về địa chỉ email:
Nếu bạn có tin tức thời sự nóng cần phản ánh trực tiếp, vui lòng liên lạc qua số điện thoại nóng sau:
01274.91.91.91

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=7FWpSfUCxF9gPqqf5O8kNs98I3julRdzLPPqYTCNaIB6iTPwv26dkGs69lrtzff9kXIfl1sFvGMptPgCA6oBE8JoMnYYLmsd1NOP0qqQ1_r4lppn0gSIb_If0VKZ2WmgyGRTu7db9Lq_G-SxSM29JQ2; domain=kienthuc.net.vn; expires=Wed, 02-Nov-2016 11:41:10 GMT; path=/; HttpOnly

X-Cache: MISS from cache11


markdown:
Trở thành fan của Báo điện tử Tiền Phong trên Facebook để nhận tin hot nhất từ tienphong.vn
Báo điện tử Tiền Phong luôn mong muốn được nhận phản hồi từ bạn đọc! Mọi ý kiến hoặc bài vở đóng góp, xin vui lòng gửi về địa chỉ email:
Nếu bạn có tin tức thời sự nóng cần phản ánh trực tiếp, vui lòng liên lạc qua số điện thoại nóng sau:
01274.91.91.91

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=spw2DeltQ2caXn6IwuVGLSr2lsaWs2G5YdJYVFXRnQV5Jte7_B-yToicnGkgvyxjOtk6j4SqHfLOL-8LfQ4dC_0Mqo3hp8QOIeJ9ixVz1q4MAsqnYqa9mEU41ojfAavAMDm8ztq2EpR0LAF0i2wCLw2; domain=kienthuc.net.vn; expires=Wed, 02-Nov-2016 11:39:18 GMT; path=/; HttpOnly


text:
Điều khiển Cuddles và Nutty trên chặng đường trượt ván đáng sợ! Đẩy thật nhanh và đừng để bị đâm! Giữ cây kem của bạn luôn đứng thẳng khi băng qua chặng đường. Đừng để ngã, nếu không nhân vật của bạn sẽ phải đối mặt với một cái chết đẫm máu!
Cây Hạnh Phúc Trượt Ván là một trong những Trò Chơi Trượt Ván đã được chúng tôi tuyển chọn đặc biệt. Uphill Rush 6, Italian Cup 3D 2014, Soccer Physics và Puppet Ice Hockey hiện cũng được yêu thích trên trang web này.
Báo cáo trò chơi bị lỗi
Hủy báo cáo trò chơi bị lỗi

markdown:
Điều khiển Cuddles và Nutty trên chặng đường trượt ván đáng sợ! Đẩy thật nhanh và đừng để bị đâm! Giữ cây kem của bạn luôn đứng thẳng khi băng qua chặng đường. Đừng để ngã, nếu không nhân vật của bạn sẽ phải đối mặt với một cái chết đẫm máu!
Cây Hạnh Phúc Trượt Ván là một trong những Trò Chơi Trượt Ván đã được chúng tôi tuyển chọn đặc biệt.
[Uphill Rush 6](http://www.trochoi.net/tr%C3%B2+ch%C6%A1i/uphill+rush+6.html), [Italian Cup 3D 2014](http://www.trochoi.net/tr%C3%B2+ch%C6%A1i/italian+cup+3d+2014.html), [Soccer Physics](http://www.trochoi.net/tr%C3%B2+ch%C6%A1i/Soccer+Physics.html) và [Puppet Ice Hockey](http://www.trochoi.net/tr%C3%B2+ch%C6%A1i/puppet-ice-hockey.html) hiện cũng được yêu thích trên trang web này.
Báo cáo trò chơi bị lỗi
Hủy báo cáo trò chơi bị lỗi

Connection: Close

Cache-Control: max-age=900, public

Vary: User-Agent, Accept-Encoding


text:
Công ty Cổ phần Vật Giá Việt Nam. Số GCNDT: 011032001615, cấp ngày 21/06/2012, nơi cấp: UBND thành phố Hà Nội
Trụ sở chính: Số 102, phố Thái Thịnh, phường Trung Liệt, quận Đống Đa, Hà Nội - Chi nhánh Hồ Chí Minh: Đường Lữ Gia, Phường 15, Quận 11, Hồ Chí Minh

Set-Cookie: history_product=1243408%7C0; path=/

Server: Apache


markdown:
Công ty Cổ phần Vật Giá Việt Nam. Số GCNDT: 011032001615, cấp ngày 21/06/2012, nơi cấp: UBND thành phố Hà Nội
Trụ sở chính: Số 102, phố Thái Thịnh, phường Trung Liệt, quận Đống Đa, Hà Nội - Chi nhánh Hồ Chí Minh: Đường Lữ Gia, Phường 15, Quận 11, Hồ Chí Minh

Set-Cookie: u_nologin_id=373229793; expires=Sat, 03-Dec-2016 01:21:34 GMT; path=/; httponly


Set-Cookie: u_nologin_id=373231256; expires=Sat, 03-Dec-2016 01:22:37 GMT; path=/; httponly

Server: Apache/2.2.3 (CentOS)