您现在的位置是:Thế giới >>正文
Muốn thon thả, khỏe mạnh: Hãy ăn lê mỗi ngày
Thế giới74人已围观
简介Một nghiên cứu mới đây cho thấy rằng ăn lê mỗi ngày vô cùng có ích cho việc giảm và giữ cân nặng khỏ...
Một nghiên cứu mới đây cho thấy rằng ăn lê mỗi ngày vô cùng có ích cho việc giảm và giữ cân nặng khỏe mạnh. Người ăn lê thường xuyên giảm 35% nguy cơ bị béo phì và có chất lượng ăn uống cao hơn.
Lê là nguồn cung cấp chất xơ và vitamin C tuyệt vời. Một quả lê trung bình chứa đến 24% nhu cầu chất xơ mỗi ngày của 1 người nhưng chỉ có 100 calo. Lê cũng không chứa chất béo,ốnthonthảkhỏemạnhHãyănlêmỗingàcampuchia vs cholesterol và sodium mà lại chứa 190mg kali.
![]() |
Những nhà nghiên cứu của trường Đại học bang Louisiana đã xem xét dữ liệu từ năm 2001 đến 2010, dùng các mẫu đại diện trong nước để đánh giá mối liên hệ giữa việc ăn lê tươi và nạp chất dinh dưỡng, việc ăn đầy đủ dinh dưỡng, chất lượng chế độ ăn uống và nguy cơ bệnh tim mạch ở người trưởng thành.
Kết quả, người thường xuyên ăn lê có tỉ lệ giảm cân cao, và tiêu thụ nhiều chất xơ là nguyên nhân chính. Dù việc nạp năng lượng và hoạt động thể chất của người ăn lê và không ăn lê đều giống nhau, kết quả của người ăn lê vẫn tích cực hơn.
Quả lê dồi dào chất xơ, vitamin C, magiê, đồng, kẽm, có thể giúp giảm thèm ăn đường. Người ăn lê cũng giảm ăn các loại axít béo đơn không bão hòa, axít béo bão hòa.
Theo các nghiên cứu, người thường xuyên ăn trái cây như một phần không thể thiếu trong chế độ ăn cũng giảm nguy cơ bị các bệnh mạn tính.
(Theo Dailymail/Pháp luật TP.HCM)
Cựu Thủ tướng Thái đẹp kiều diễm nhờ rauTags:
相关文章
Soi kèo phạt góc Empoli vs Atalanta, 0h00 ngày 24/2
Thế giớiChiểu Sương - 23/02/2025 06:11 Kèo phạt góc ...
【Thế giới】
阅读更多Mặc kệ mưa gió, game thủ Hà Nội vẫn lặn lội đi săn Pokemon GO
Thế giớiCơn sốt Pokemon Go dường như chưa bao giờ hạ nhiệt, mặc cho trời nắng hay mưa, sớm hay muộn, người chơi vẫn đổ xô đến các địa điểm tập trung nhiều Pokestop, phòng Gym... để bắt Pokemon.
Tối 14/8, dù ngoài trời ở Hà Nội mưa nặng hạt nhưng dạo quanh một vòng bờ hồ Hoàn Kiếm, không khó để bắt gặp hình ảnh các nhóm bạn trẻ dừng xe bất chợt để bắt Pokemon. Đoạn bờ hồ ngay trên đường Hàng Khay là một trong những nơi tập trung nhiều người chơi nhất.
Nhóm bạn trẻ này cho biết từ quận Thanh Xuân bắt taxi ra bờ hồ là điểm đặt Pokestop để bắt được những Pokemon hiếm.
Vì đã được game thủ "thả thính" bằng cách rải Lure vào Pokestop nên mọi người luôn tập trung tại đây. Pokemon sẽ xuất hiện ở những trạm được rải Lure.
"Em từ Gia Lâm đi xe máy sang đây chơi, chơi đến khuya mới về, càng chơi càng ham", Tuấn (18 tuổi, ở Yên Viên, Gia Lâm) chia sẻ.
Nhiều cặp đôi mặc áo mưa dạo quanh bờ hồ bắt Pokemon.
Càng về khuya, trời mỗi lúc một mưa lớn không ngăn được nhiều người ham mê trò chơi này.
Một cảnh tượng lạ mắt khi ai nấy đều tập trung vào màn hình chiếc điện thoại di dộng của mình để chơi game Pokemon.
Cứ thấy điện thoại rung, báo khu vực gần đó có Pokemon nhiều người liền đỗ xe vào để bắt.
Nam thanh niên này vừa chơi vừa đợi bạn gái đi "thu phục" Pokemon.
Trong số người thích trò chơi này còn có nhiều người đi ô tô đến bắt.
Trong ô tô này có 4 người, mỗi người một chiếc điện thoại đỗ vào lề đường một lúc lâu để bắt Pokemon.
Lúc 23h đêm nhưng không khí hồ Hoàn Kiếm vẫn rất náo nhiệt.
Có lẽ chưa bao giờ có trò chơi nào lại "sốt" và khiến người ta phải tràn ra đường lúc nửa đêm như thế này.
Có người bất chấp nguy hiểm, đang đi đường nhưng cũng dừng xe tấp vào lề bắt Pokemon, có người thì đi ngược chiều.
Theo ông Nguyễn Duy Hiến - đồng sáng lập Công ty Appota Việt Nam (công ty phân phối về nội dung số trên di động) cho hay, Pokemon Go là một tựa game tương tác ảo trên smartphone Android và iOS. Cách chơi của game Pokemon Go là người chơi sẽ đi khắp nơi, dùng quả cầu Poke Ball để tìm và thu phục những chú Pokemon trên đường đi.
"Sức hút này đến từ cách chơi sáng tạo của Pokemon Go khi nhà phát triển đã kết hợp công nghệ thực tế ảo để đưa các con Pokemon ra ngoài đời thực, lối chơi đột phá sáng tạo đi kèm với thương hiệu Pokemon đã làm nên thành công nhanh chóng của game", ông Hiến cho hay.
">...
【Thế giới】
阅读更多Malware Trung Quốc đang lây nhiễm 250 triệu máy tính Windows, MacOS
Thế giớiĐiều quan trọng cần phải nhớ là khi người dùng cài đặt phần mềm miễn phí, malware không nhất thiết phải được cài đặt cùng lúc", các chuyên gia bảo mật cho biết, "Hơn nữa, dường như Rafotech đã sử dụng các biện pháp lây nhiễm bổ sung như phát tán phần mềm miễn phí dưới tên giả mạo, spam hay thậm chí là mua quyền cài đặt từ các hacker". Công cụ tìm kiếm giả mạo được Fireball cài đặt chỉ đơn giản là chuyển hướng truy vấn của nạn nhân sang các trang tìm kiếm phổ biến như Yahoo hay Google. Tuy nhiên, trong quá trình này, thông tin của nạn nhân sẽ bị thu thập thông qua các pixel theo dõi (một công cụ giám sát hoạt động của người dùng trên trình duyệt).
Bên cạnh mục tiêu chèn quảng cáo, Fireball còn có khả năng theo dõi lưu lượng sử dụng web của nạn nhân, thực thi bất kỳ mã độc nào trên máy tính, cài đặt plugin và thậm chí là giảm hiệu quả phòng chống malware, một điều có thể tạo ra những lỗ hổng an ninh nghiêm trọng trong các hệ thống và mạng.
"Fireball cũng được trang bị những kỹ thuật nhằm tránh bị phát hiện một cách rất tinh vi như khả năng chống phát hiện, cấu trúc nhiều lớp và một C&C linh hoạt", các chuyên gia bảo mật cho biết.
Hiện tại, phần mềm quảng cáo Fireball đang lấy một phần lưu lượng truy cập web của nạn nhận để tăng truy cập vào các trang quảng cáo và tạo ra doanh thu. Đồng thời, Fireball cũng có khả năng cài đặt thêm các phần mềm độc hại khác nữa.
"Dựa vào tỉ lệ lây nhiễm theo tính toán của chúng tôi, 1/5 số công ty trên thế giới có thể sẽ bị ảnh hưởng trước chiến dịch phát tán của Fireball", các chuyên gia bảo mật cho biết.
Hiện nay, đã có 250 triệu máy tính trên toàn cầu bị nhiễm phần mềm độc hại Fireball và 20% trong số đó là hệ thống mạng của các công ty. Dưới đây là một số quốc gia đang có nhiều máy tính bị ảnh hưởng bởi Fireball:
-Ấn Độ có 25,3 triệu máy tính bị lấy nhiễm (10,1%).
">...
【Thế giới】
阅读更多
热门文章
- Nhận định, soi kèo SHB Đà Nẵng vs TPHCM, 18h00 ngày 23/2: Chia điểm?
- [LPL Mùa Hè 2016] Xạ thủ số 1 của Snake bất ngờ dính chấn thương và nghỉ thi đấu tại Playoff
- DJ Top 3 thế giới đã đến Việt Nam chuẩn bị trình diễn Hardwell by VinaPhone
- Ngân hàng phải đảm bảo an toàn an ninh mạng và thanh toán thẻ
- Soi kèo phạt góc Aston Villa vs Chelsea, 00h30 ngày 23/2
- Instagram là mạng xã hội tệ hại nhất dành cho người trẻ
最新文章
-
Nhận định, soi kèo Empoli vs Atalanta, 0h00 ngày 24/2: Không ngoài dự đoán
-
Tuần trước, CEO Uber Travis Kalanick nhận được một tin nhắn của mẹ mình, bà Bonnie Kalanick, giục anh hủy buổi họp ở East Coast để cùng bà tới Hồ Pine Flats, bang California.
“Thế nhưng tôi đã không làm vậy”, Kalanick viết trong một bài đăng xúc động trên Facebook hôm thứ Sáu (2/6).
“Khi tôi còn là một đứa trẻ, chúng tôi có thể đi tới 20 dặm lên đầu nguồn cái hồ nơi nó trở thành một con sông lạnh lẽo và quanh co chảy qua vùng Sierras”, ông viết. “Thứ Sáu vừa rồi, vào gần cuối ngày, bố mẹ tôi cũng đã có một chuyến đi tương tự. Gần khu vực đầu nguồn, mẹ tôi bảo bố tôi lên lái thay cho bà, một sự đổi lái mà tôi từng chứng kiến họ đã làm hàng chục lần trước đó. Thế nhưng lần này trước khi họ đổi lái, con chó của nhà chúng tôi đã chặn đường và bánh lái bị quay gấp sang phải. Bố tôi nhìn thấy con thuyền đang hướng thẳng đến những tảng đó, đã vội bẻ bánh lái lại, nhưng quá muộn. Chiếc thuyền va vào đá. Người cha 78 tuổi của tôi ngã xuống dòng nước xoáy, bị thương nặng với 5 cái xương sườn bị gãy, gãy một đốt sống, gãy một chân và vỡ phổi. Mẹ tôi, vẫn còn ở trên thuyền, bất tỉnh, và gần như đã mất ngay lúc đó do ảnh hưởng.
Cha của tôi đã bơi lại để cứu mẹ khi con thuyền nhanh chóng chìm xuống. Ông lấy áo phao trên thuyền quấn quanh người bà. Trong gần hai tiếng, ông đã cố gắng bơi ra khỏi dòng nước lạnh, ôm lấy bà và cuối cùng thì cũng lên được bờ. Nhiều thuyền qua lại khu đó nhưng đã không nhìn thấy họ, cuối cùng, một ngư dân đã tìm thấy họ. Bố tôi đã cố gắng hô hấp nhân tạo cho mẹ nhưng bà đã qua đời.
" alt="Xúc động trước bức tâm thư của CEO Uber sau tai nạn thảm khốc của bố mẹ">Xúc động trước bức tâm thư của CEO Uber sau tai nạn thảm khốc của bố mẹ
-
Nhưng thật sự không phải như vậy. Ngày càng có nhiều các thuật toán phức tạp và công nghệ machine learning (tạm dịch là máy học) đã chứng minh rằng các công việc trước đây chỉ con người có thể làm được bây giờ máy móc có thể làm tốt hoặc tốt hơn cả con người.
Công nghệ "machine learning" là một trong những công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), machine learning có thể hiểu là trí tuệ nhân tạo máy móc. Ngoài ra, các bạn còn gặp thuật ngữ "Big Data" trong bài viết này. Big Data có thể hiểu là dữ liệu lớn, là công nghệ tập trung dữ liệu rất lớn và rất phức tạp. Các bạn có thể tìm hiểu thêm trên Internet hoặc các bài viết trước đây trênVnreview.vn
Theo Forbes, tập đoàn tư vấn Boston dự đoán đến năm 2025, một phần tư việc làm hiện tại sẽ được thay thế bằng phần mềm hoặc robot thông minh. Một nghiên cứu của Đại học Oxford cũng cho thấy 35% việc làm ở Anh quốc đứng trước nguy cơ tự động hóa trong vòng 20 năm tới.
Sau đây là 10 công việc chuyên môn cao đứng trước nguy cơ bị thay thế bằng công nghệ big data và machine learning:
Hiện tại, một số công việc của một bác sĩ đã có thể được thực hiện bằng máy tính. Chẳng hạn như, các bác sĩ phẫu thuật đã sử dụng hệ thống robot tự động trợ giúp các phẫu thuật ít xâm lấn (ví dụ như mổ nội soi…). IBM Watson, công nghệ trí tuệ nhân tạo của IBM, đã chứng minh nó có thể chẩn đoán ung thư phổi qua phân tích chụp cắt lớp MRI đáng tin cậy hơn con người.
Ngoài ra, gần đây Trung tâm Y tế UCSF (UCSF là viết tắt của University of California, San Francisco – Trường đại học California ở San Francisco ) đã sử dụng các quầy thuốc robot tự động ở 2 bệnh viện của UCSF để phát thuốc tự động theo toa thuốc dựa trên các mã vạch được quét bởi các y tá. Trên thực tế, công ty trang thiết bị Y tế Johnson & Johnson (JNJ) đã có một thiết bị được cấp chứng nhận FDA (The Food and Drug Administration: Cục quản lý dược phẩm và thực phẩm Hoa Kỳ) thực hiện gây mê ở mức độ thấp một cách tự động – mà không cần bác sĩ gây mê.
Hiện tại, phần lớn công việc mà các nhân viên môi giới bảo hiểm và các nhân viên đánh giá bảo hiểm đang làm đều có thể được thực hiện bằng các máy tính sử dụng công nghệ big data và machine learning. Các công thức được sử dụng hàng thập kỷ qua để xác định mức bảo hiểm và tỷ lệ bảo lệ bảo hiểm của một người, nay ngày càng được thay thế bằng các công cụ mới sẽ tự động thực hiện quy trình ra quyết định thay cho con người.
Ngày nay, nhiều chương trình máy tính có thể giúp mỗi người tự thiết kế ngôi nhà của mình. Các chương trình này có thể trợ giúp các kỹ năng kiến trúc, thậm chí là thiết kế và lựa chọn màu sắc một cách tự động. Hầu hết mọi người sử dụng phần mềm chủ yếu như một công cụ ảo trực quan hoặc thay thế cho kiến trúc sư trong các dự án rất nhỏ. Nhưng khi khả năng xử lý của các chương trình này được cải thiện, nhu cầu thuê kiến trúc sư và các nhà thiết kế cũng sẽ giảm đi.
Phần lớn công việc của các nhà báo làm bây giờ có thể được tự động hóa nhờ sử dụng các công cụ ứng dụng công nghệ machine learning như công cụ "narrative science" tạo ra tin tức theo ngôn ngữ con người từ phân tích các dữ liệu sẵn có trên hệ thống. Thực tế, nếu bạn đã đọc báo cáo tài chính trong một hoặc hai năm qua, có thể bạn đã đọc một bài báo hoặc một ấn phẩm do máy tính tạo ra.
Những công việc đầu tiên mà các chương trình này sẽ thực hiện là báo cáo trong lĩnh vực tài chính và thể thao, chủ yếu dựa vào dữ liệu và các con số, các lĩnh vực khác cũng sẽ được áp dụng công nghệ này trong tương lai không xa. Có nhiều dịch vụ trích xuất nội dung từ các trang web tin tức và "viết lại" nó để tránh hành động đánh cắp toàn bộ bài viết, nhưng suy cho cùng cũng chỉ là một nội dung trên các trang web khác nhau.
Bây giờ, các thuật toán đã có thể phân tích dữ liệu tài chính và hạch toán tài khoản kế toán(cũng như kê khai thuế) - mà không cần nhân viên kế toán. Một bộ phận các nhân viên thu ngân tại ngân hàng đã được thay thế bằng các máy ATM, thậm chí tại các ngân hàng hiện đại và cao cấp hơn, các nhân viên tín dụng cũng có thể dễ dàng được thay thế bằng các hệ thống tự động.
Ngay cả các chính phủ ngày nay cũng sử dụng công nghệ big data và machine learning để kiểm tra các bản khai thuế và xác định gian lận thuế. Các máy tính được sử dụng trong giao dịch cổ phiếu đã đẩy nhanh tốc độ giao dịch hơn những gì con người có thể làm, và thậm chí máy tính còn được sử dụng để dự đoán thị trường sẽ diễn biến như thế nào và đưa ra đề xuất bạn nên mua hay bán.
Công việc của giáo viên chắc chắn sẽ thay đổi trong thời kỳ số hóa trong giáo dục. Các nghiên cứu cho thấy các thuật toán được sử dụng để điều chỉnh việc học dựa trên sự tiến bộ và hiểu biết của từng học sinh có thể hiệu quả hơn so với giáo viên giảng dạy. Mặc dù số hóa có thể mang lại lợi ích cho lĩnh vực giáo dục trong việc tìm kiếm những giáo viên đủ tiêu chuẩn để giảng dạy, nhưng cuối cùng số hóa cũng sẽ làm giảm đi vai trò của giáo viên đứng lớp, cũng như các giám thị hay giáo viên mầm non hoặc thậm chí là cắt giảm cả việc làm của các giáo viên.
Trong công việc tuyển dụng nguồn nhân lực chẳng hạn như công tác tuyển chọn nhân viên giỏi và thuê nhân viên đã bị ảnh hưởng bởi công cụ khai thác dữ liệu với các thuật toán thực hiện phân loại hồ sơ để tìm ra những ứng viên phù hợp nhất. Các công việc khác của công việc tuyển dụng nguồn nhân lực, bao gồm nhận và sắp xếp hồ sơ, tư vấn cho nhân viên về các lợi ích công việc…đều có thể dễ dàng được tự động hóa.
Công việc Marketing chủ yếu dựa trên kĩ năng của con người như kĩ năng thuyết phục, và sự khéo léo. Nhưng máy tính đã thay thế thành công công việc này. Persado, công ty phần mềm ngôn ngữ, đã giao cho máy tính đảm nhận công việc viết các dòng tiêu đề thư điện tử hấp dẫn cho các tổ chức bán lẻ lớn nhờ đó có thể tăng gấp đôi giá bán lẻ. Các công ty này cũng đang thử nghiệm mua quảng cáo tự động, ví dụ như: thay vì con người sẽ lựa chọn quảng cáo được đặt ở phần nào của trang, tại trang nào trên tạp chí hay tờ báo nào, các máy tính sẽ đảm nhận nhiệm vụ đó, nhờ sử dụng hàng tỷ dữ liệu tham khảo.
thư ký luật
Trong giai đoạn điều tra vụ kiện, các luật sư và thư ký luật đòi hỏi phải sàng lọc, lựa chọn hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn tài liệu có liên quan đến vụ án. Nhưng bây giờ, các cơ sở dữ liệu phức tạp sử dụng công nghệ big data bao gồm công cụ phân tích văn phạm và nhận diện từ khóa có thể hoàn thành công việc tương tự nhưng trong thời gian ngắn hơn nhiều. Trên thực tế, công nghệ này giống như công nghệmachine learning trên IBM Watson có thể được "đào tạo" pháp luật để xem xét lịch sử các vụ án và các tiền lệ vụ án và thậm chí là soạn thảo các bản tóm lược pháp lý – thông thường là công việc của các cộng sự cấp dưới.
Nhưng đừng nghĩ rằng chỉ có công việc của các cộng sự cấp dưới đối mặt rủi ro bị cắt giảm: các luật sư cũng thường được thuê để dự đoán hậu quả pháp lý của các vụ án quan trọng, nhưng một mẫu máy tính phân tích được chế tạo bởi các nhà nghiên cứu ở Đại học Michigan State và Đại học luật Nam Texas đã dự đoán được hậu quả pháp lý của gần 71% các vụ án của Tòa án tối cao Hoa Kỳ. Khả năng dự đoán hậu quả pháp lý là dịch vụ giá trị (hoặc sinh lợi) nhất của các luật sư, nhưng máy tính cũng đã hoàn toàn đáp ứng được khả năng này.
Công cụ "Predictive policing" (có hiểu là công cụ sử dụng các thuật toán dự đoán và phân tích trong hoạt động thực thi pháp luật nhằm ngăn chặn các hoạt động phi pháp) là một chủ đề "nóng". Nhiều nhà phê bình cho rằng công cụ predictive policing vi phạm quyền tự do của công dân, nhưng đó chỉ là các báo cáo thiểu số. Năm 2003, hàng loạt các nhà bán lẻ sử dụng thuật toán này như Wal-Mart để dự đoán nhu cầu cho các sản phẩm, đã sử dụng thuật toán này để dự đoán yêu cầu mật độ hiện diện của cảnh sát ở thành phố New York vào Đêm Giao thừa, và kết quả rất ấn tượng: giảm 47% các vụ nổ súng tự phát và tiết kiệm 15.000 USD chi phí nhân công trong suốt 8 tiếng Đêm Giao thừa. Khả năng dự đoán rủi ro tốt hơn có thể làm giảm số lượng nhân viên cần thiết ở bất kỳ thời điểm nào và cho bất kỳ bộ phận nào.
Các máy tính đang đe dọa các công việc phổ thông như các công nhân nhà máy, nhân viên bán lẻ, và bồi bàn. Trong khi các máy tính ngày càng tinh vi hơn theo cấp số nhân thì một cách tự nhiên chúng sẽ có thể thực hiện được các công việc phức tạp hơn. Điều này sẽ có lợi trong nhiều ngành công nghiệp đòi hỏi năng suất và độ chính xác cao hơn. Bất kỳ bác sĩ nào cũng có thể nói với bạn: chẩn đoán chính xác hơn là điều tốt, và bất kỳ luật sư nào cũng sẽ đồng ý: quá trình điều tra nhanh hơn, toàn diện hơn sẽ có lợi cho quá trình xét xử.
Tuy nhiên, vấn đề nằm ở thực tế là cuộc cách mạng công nghệ này có thể không tạo ra nhiều việc làm ngang bằng các việc làm đã bị thay thế. Nhưng chắc chắn, chúng ta sẽ cần nhiều lập trình viên hơn, nhiều chuyên viên phân tích, nhiều kỹ sư, và nhân sự IT để chế tạo và quản lý các máy tính phức tạp này, nhưng thật khó để các công nhân nhà máy hoặc các tài xế taxi cải thiện khả năng và trở thành nhân viên phân tích dữ liệu. Và làm các nào để chúng ta có thể lấp đầy khoảng trống các công việc bị thay thế sẽ là nhân tố quyết định tự động hóa tốt cho con người hay không.
" alt="10 ngành nghề chuyên môn cao này có thể mất việc vì Big Data">10 ngành nghề chuyên môn cao này có thể mất việc vì Big Data
-
Bộ phận cảm biến độ ẩm đất được gắn vào phần đất gần rễ cây để đo độ ẩm của đất. Khi độ ẩm quá thấp so với độ ẩm chuẩn đã thiết lập của từng loại cây thì hệ thống sẽ tự động phun tưới nước cho cây. Nhưng nếu trời mưa và độ ẩm của đất đã đạt chuẩn, hệ thống mái che sẽ ngay lập tức kéo ra để ngăn không cho nước mưa vào gây ngập úng. Tương tự, khi khối cảm biến nhiệt độ - độ ẩm môi trường gửi thông số nhiệt độ quá cao (>37 độ C), mái che cũng sẽ tự động kéo ra để ngăn cho cây không bị khô héo. Tuy nhiên, có những ngày trời nhiều mây u ám, bộ phận cảm biến nhiệt độ - độ ẩm sẽ gửi thông báo đến bộ phận điều khiển để hệ thống tự động bật đèn Led để tạo ánh sáng cho cây quang hợp.
" alt="Sinh viên Cao đẳng Việt">Sinh viên Cao đẳng Việt
-
Nhận định, soi kèo Công an Hà Nội vs Thể Công Viettel, 19h15 ngày 23/2: Đối thủ khó ưa
-
Game thủ lái xe đâm vào trường học vì quá mải chơi Pokemon GO