Siêu máy tính dự đoán PSV vs Juventus, 3h00 ngày 20/2
Phạm Xuân Hải - 19/02/2025 05:25 Máy tính dự bóng đá c1 hôm naybóng đá c1 hôm nay、、
1.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源;2.本站的原创文章,请转载时务必注明文章作者和来源,不尊重原创的行为我们将追究责任;3.作者投稿可能会经我们编辑修改或补充。

-
Tesla Model S. 岷h: Caranddriver.
C峄 th峄? th谩ng 8/2014, phi锚n b岷 Tesla Model S P85+ t峄玭g xu岷 hi峄噉 t岷 m峄檛 膽岷 l媒 t瓢 nh芒n 峄 TP.HCM. G岷 膽芒y nh岷, bi岷縩 th峄 Tesla Model S 100D 膽瓢峄 膽瓢a v峄 Vi峄噒 Nam 膽岷 n膬m 2019, c农ng d瓢峄沬 h矛nh th峄ヽ nh岷璸 kh岷﹗ t瓢 nh芒n.
Tesla Model S 100D hi峄噉 c农ng l脿 phi锚n b岷 Model S m岷h nh岷 t岷 Vi峄噒 Nam. Xe s峄 d峄g g贸i pin 100 kWh, 膽i 膽瓢峄 kho岷g 529 km v峄沬 m峄梚 l岷 s岷 膽岷, t膬ng t峄慶 0-100 km/h trong 3,8 gi芒y, 膽i k猫m nhi峄乽 trang b峄 ti峄噉 nghi v脿 t铆nh n膬ng h峄 tr峄 ng瓢峄漣 l谩i th么ng minh.
T岷 Vi峄噒 Nam, Tesla Model S 100D c贸 gi谩 kho岷g 10 t峄 膽峄搉g t岷 膽岷 l媒 t瓢 nh芒n.
Tesla Model X
So v峄沬 Model S, d貌ng crossover 膽i峄噉 Tesla Model X l脿 m岷玼 xe EV 膽瓢峄 nhi峄乽 膽岷 gia Vi峄噒 l峄盿 ch峄峮 h啤n.
Tesla Model X 膽岷 ti锚n t岷 TP.HCM. 岷h: Th岷 Anh.
Nh峄痭g chi岷縞 Tesla Model X 膽岷 ti锚n 膽瓢峄 nh岷璸 kh岷﹗ t瓢 nh芒n v峄 Vi峄噒 Nam v脿o n膬m 2017, 膽峄乽 thu峄檆 phi锚n b岷 P100D. T峄 膽贸 膽岷縩 nay, kho岷g g岷 10 chi岷縞 Model X 膽茫 xu岷 hi峄噉 峄 Vi峄噒 Nam.
T霉y th峄漣 膽i峄僲 v脿 phi锚n b岷 膽瓢峄 nh岷璸 v峄 m脿 Tesla Model X c贸 gi谩 v脿 c岷 h矛nh kh谩c nhau. C峄 th峄? phi锚n b岷 Tesla Model X P100D 膽岷 ti锚n t岷 Vi峄噒 Nam s峄 d峄g 2 m么-t啤 膽i峄噉 cho c么ng su岷 761 m茫 l峄眂, t膬ng t峄慶 0-100 km/h trong 2,9 gi芒y, 膽i 膽瓢峄 465 km m峄梚 l岷 s岷 v脿 c贸 h峄 th峄憂g t峄 h脿nh Autopilot.
岷h: Th岷 Anh.
Gi谩 b谩n c峄 Tesla Model X t岷 Vi峄噒 Nam kho岷g 8 t峄 膽峄搉g, t霉y phi锚n b岷 v脿 danh s谩ch trang b峄 膽i k猫m.
Tesla Model 3
Sau Model S v脿 Model X, Model 3 l脿 m岷玼 xe ti岷縫 theo c峄 Tesla xu岷 hi峄噉 t岷 Vi峄噒 Nam, c农ng d瓢峄沬 d岷g nh岷璸 kh岷﹗ t瓢 nh芒n. 膼芒y hi峄噉 c农ng l脿 d貌ng 么t么 con c贸 gi谩 b谩n "d峄 ch峄媢" nh岷 c峄 Tesla.
Chi岷縞 Tesla Model 3 膽岷 ti锚n 膽瓢峄 膽瓢a v峄 Vi峄噒 Nam. 岷h: M岷h Qu芒n.
Chi岷縞 Tesla Model 3 膽岷 ti锚n 膽瓢峄 膽瓢a v峄 Vi峄噒 Nam cu峄慽 n膬m 2019, thu峄檆 phi锚n b岷 Long Range v峄沬 c峄 ly ho岷 膽峄檔g trong m峄檛 l岷 s岷 膽岷 g岷 500 km. Xe t膬ng t峄慶 0-100 km/h trong 5,1 gi芒y tr瓢峄沜 khi 膽岷 t峄慶 膽峄 t峄慽 膽a 225 km/h v脿 膽i k猫m nhi峄乽 c么ng ngh峄 h峄 tr峄 ng瓢峄漣 l谩i hi峄噉 膽岷.
T岷 M峄? Tesla Model 3 Long Range c贸 gi谩 kh峄焛 膽i峄僲 g岷 40.000 USD. Khi 膽瓢峄 nh岷璸 kh岷﹗ v峄 Vi峄噒 Nam, t霉y phi锚n b岷 v脿 danh s谩ch trang b峄 m脿 gi谩 b谩n c峄 xe c贸 th峄 l锚n 膽岷縩 h啤n 3 t峄 膽峄搉g.
Nissan Leaf
Nissan Leaf l脿 m峄檛 trong nh峄痭g m岷玼 么t么 thu岷 膽i峄噉 s峄沵 膽瓢峄 膽瓢a v峄 th峄 tr瓢峄漬g n峄檌 膽峄媋. Chi岷縞 Nissan Leaf 膽岷 ti锚n xu岷 hi峄噉 t岷 Vi峄噒 Nam n膬m 2014 d瓢峄沬 d岷g nh岷璸 kh岷﹗ t瓢 nh芒n.
Nissan Leaf 2014. 岷h: Motor1.
N膬m 2014, gi谩 b谩n c峄 Nissan Leaf t岷 Vi峄噒 Nam v脿o kho岷g tr锚n 1,5 t峄 膽峄搉g. Kh谩c v峄沬 Tesla Model 3, Model S hay Model X, Nissan Leaf c贸 thi岷縯 k岷? l瓢峄g trang b峄 膽啤n gi岷 v脿 gi谩 r岷 h啤n.
Song song 膽贸, t岷 th峄漣 膽i峄僲 m峄沬 xu岷 hi峄噉, kh岷 n膬ng v岷璶 h脿nh c峄 Nissan Leaf kh么ng c贸 g矛 n峄昳 tr峄檌. Xe 膽瓢峄 trang b峄 g贸i pin 24 kWh, m峄檛 m么-t啤 膽i峄噉, c么ng su岷 107 m茫 l峄眂, m么-men xo岷痭 253 Nm v脿 膽i 膽瓢峄 kho岷g h啤n 150 km m峄梚 l岷 s岷 膽岷.
Th岷 h峄 th峄 hai c峄 Nissan Leaf 膽瓢峄 ra m岷痶 n膬m 2017 v峄沬 kh岷 n膬ng v岷璶 h脿nh v脿 trang b峄 膽瓢峄 n芒ng c岷. Tuy nhi锚n, m岷玼 xe n脿y hi峄噉 kh么ng c貌n xu岷 hi峄噉 nhi峄乽 t岷 Vi峄噒 Nam.
Porsche Taycan
Porsche Taycan l脿 m岷玼 么t么 膽i峄噉 b谩n ch铆nh h茫ng 膽岷 ti锚n t岷 Vi峄噒 Nam. 膼i k猫m v峄沬 膽贸 l脿 膽峄檌 ng农 chuy锚n vi锚n, tr岷 s岷 c么ng su岷 cao v脿 c谩c ch瓢啤ng tr矛nh h峄 tr峄 k峄 thu岷璽 v脿 s岷 nhanh mi峄卬 ph铆 cho kh谩ch mua xe.
Porsche Taycan l脿 m岷玼 么t么 膽i峄噉 膽岷 ti锚n 膽瓢峄 ph芒n ph峄慽 ch铆nh h茫ng t岷 Vi峄噒 Nam. 岷h: Porsche.
Taycan c农ng l脿 m岷玼 xe th峄 thao thu岷 膽i峄噉 膽岷 ti锚n c峄 Porsche, 膽瓢峄 trang b峄 g贸i pin 79,2 kWh, c峄 ly v岷璶 h脿nh 460 km m峄梚 l岷 s岷, c么ng su岷 429 m茫 l峄眂, m么-men xo岷痭 640 Nm (phi锚n b岷 4S) ho岷穋 g贸i pin 93,4 kWh, c峄 ly v岷璶 h脿nh 412-450 km m峄梚 l岷 s岷, c么ng su岷 616-751 m茫 l峄眂, m么-men xo岷痭 850-1.050 Nm (phi锚n b岷 Turbo v脿 Turbo S).
T岷 Vi峄噒 Nam, Porsche Taycan c贸 m峄ヽ gi谩 kh峄焛 膽i峄僲 5,72 t峄? 7,96 t峄 v脿 9,55 t峄 膽峄搉g t瓢啤ng 峄﹏g c谩c phi锚n b岷 4S, Turbo v脿 Turbo S.
Audi e-tron
Audi e-tron l脿 d貌ng 么t么 EV s岷 xu岷 s峄 l瓢峄g l峄沶 膽岷 ti锚n c峄 th瓢啤ng hi峄噓 4 v貌ng tr貌n. M岷玼 SUV c峄 trung n脿y t峄玭g c贸 th峄漣 gian 膽瓢峄 tr瓢ng b脿y t岷 showroom Audi Vi峄噒 Nam.
Model Audi e-tron t峄玭g xu岷 hi峄噉 t岷 Vi峄噒 Nam thu峄檆 phi锚n b岷 55 Quattro, 膽瓢峄 trang b峄 2 m么-t啤 膽i峄噉, cho t峄昻g c么ng su岷 402 m茫 l峄眂, m么-men xo岷痭 664 Nm. Xe t膬ng t峄慶 0-100 km/h trong 5,7 gi芒y tr瓢峄沜 khi 膽岷 t峄慶 膽峄 t峄慽 膽a 200 km/h.
V峄沬 g贸i pin 95 kWh, xe 膽i 膽瓢峄 400 km m峄梚 l岷 s岷 膽岷. Song song 膽贸, Audi e-tron c农ng c贸 nhi峄乽 trang b峄? ti峄噉 nghi nh瓢 massage, s瓢峄焛/th么ng gi贸 h脿ng gh岷 tr瓢峄沜, h峄 th峄憂g treo kh铆 n茅n, bu峄搉g l谩i 岷 Virtual Cockpit v脿 7 ch岷 膽峄 l谩i.
Nh峄痭g m岷玼 么t么 膽i峄噉 t峄玭g xu岷 hi峄噉 t岷 Vi峄噒 Nam
2025-02-23 10:27
-
Những bài vè 20/11 hay nhất để làm 'chất liệu' báo tường
2025-02-23 09:28
-
1. Siêu thực tế ảo:Vào năm 2100, những thiết bị thực tế ảo (VR) như Oculus Rift sẽ trở thành đồ cổ bởi công nghệ tái tạo hình ảnh ngay trong não người. Những trải nghiệm VR này được truyền đến người dùng thông qua cả 6 giác quan, khiến họ không phân biệt được đâu là thật, đâu là ảo. Bằng cách sử dụng nanobots - robot siêu nhỏ, có khả năng xâm nhập và điều khiển các bộ phận ở mức độ phân tử, các nhà khoa học sẽ tiến hành tác động đến não bộ, vốn là trung tâm điều khiển khả năng tri nhận môi trường xung quanh, từ màu sắc, mùi vị đến hình dáng...
2. Sương mù tiện ích:Với các nanobot liên kết trong không trung, “sương mù tiện ích” có hình dáng như những đám mây mỏng có khả năng thay đổi hình dạng để bao bọc, thậm chí là di chuyển các vật thể hữu hình. J. Storrs Hall – tác giả ý tưởng hy vọng công nghệ của mình trong tương lai sẽ sớm được áp dụng trong thực tế. 3. Trạm năng lượng mặt trời ngoài không gian: Khi loài người phải đối mặt với những hậu quả nghiêm trọng của biến đổi khí hậu, việc sử dụng nguồn năng lượng sạch, bền vững sẽ được các quốc gia nghiêm túc cân nhắc. Từ những năm 1960, ý tưởng về các vệ tinh có khả năng truyền năng lượng mặt trời xuống trái đất từ trong không gian đã xuất hiện. Với dự án tiên phong – hệ thống SBSP, vệ tinh của Nhật Bản bay theo quỹ đạo cố định dài 36.000 km quanh đường xích đạo tạo ra 1 gigawatt, đủ để cung cấp năng lượng cho nửa triệu gia đình. 4. Số hóa sự tồn tại: Bước sang thế kỷ XXII, nhiều khả năng con người sẽ sở hữu cuộc sống vĩnh hằng bằng việc số hóa não bộ (mind uploading). Bộ não, thông qua cách này hay cách khác, có thể được mã hóa tới cấp độ phân tử một phần hoặc toàn bộ. Mọi thứ thuộc về cá nhân một người từ các ký ức, thông tin và thậm chí là tính cách đều được lưu trữ trên máy vi tính. Các nhà khoa học khẳng định công nghệ này hoàn toàn có thể thực hiện được trong tương lai. Tuy nhiên, nhiều người vẫn băn khoăn về tính nhân văn của mind uploading cũng như khả năng xuất hiện những “con zombie ảo” trên mạng…
" width="175" height="115" alt="9 siêu công nghệ được kỳ vọng năm 2100" />5. Điều khiển thời tiết: Mặc dù không kiểm soát được hoàn toàn nhưng con người đang thay thế mẹ thiên nhiên từng bước điều khiển thời tiết. Nhằm duy trì thế vận hội mùa hè 2008 ở Bắc Kinh, chính phủ Trung Quốc đã bắn 1.100 quả tên lửa để kích hoạt các trận mưa lớn trước khi một cơn bão kịp đổ bộ. Thậm chí, một số nhà khoa học còn tiến hành bắn tia xung kích laser vào mây sét với hy vọng rút chúng ra thành từng sợi một cách có kiểm soát. Trong tương lai, các kỹ sư thời tiết có thể xây dựng những bức tường lớn hoặc trang trại cối xay gió để ngăn chặn sự hình thành lốc xoáy và giảm thiểu thiệt hại… Và xa hơn nữa, con người sẽ xây dựng những cỗ máy thời tiết có khả năng tạo ra một bầu không khí được lập trình sẵn với mức nắng, lượng mưa, hướng gió đều được tính toán trước. 9 siêu công nghệ được kỳ vọng năm 2100
2025-02-23 08:33
-
Xôn xao trước thông tin Faker sắp sang Việt Nam dạy học
2025-02-23 08:19


![]() |
Nhóm 4 sinh viên đã tạo ra tiện ích FiB nhằm giải quyết vấn đề tin giả trên Facebook tại cuộc thi hack ở Princeton. Ảnh: Mashable |
Nhóm 4 sinh viên lập trình gồm Nabanita De, 22 tuổi, Anant Goel, 18 tuổi, Qinglin Chen, 20 tuổi và Mark Craft, 19 tuổi đã tìm ra cách tháo gỡ vấn đề hóc búa của Facebook trong một cuộc thi hack kéo dài 3 ngày tại Đại học Princeton (Mỹ) hồi tuần trước. Họ đã tạo ra một tiện ích mở rộng dành cho trình duyệt Chrome, có tên gọi là FiB.
Nabanita De tiết lộ, cô đã nảy ra ý tưởng về FiB trên đường từ Đại học UMass Amherst tới Princeton dự thi. Cô đã thảo luận với 3 thành viên còn lại trong đội thi của mình về cách đối phó với các thông tin giả mạo đang lan tràn trên Facebook.
Sau 36 tiếng đồng hồ "marathon", nhóm rốt cuộc đã đưa ra được giải pháp xử lý tin tức giả mạo. Tiện ích mở rộng sẽ quét qua Newfeed và xác thực các nguồn tin tức, hình ảnh và những đường link khác. Các bài viết sau đó sẽ được gắn kèm "điểm đáng tin cậy" là "đã được xác thực" hoặc "chưa được xác thực" để gợi ý cho người dùng về việc bản tin đó có đúng sự thật hay không.
Tờ Washington Post đã cho thấy cách vận hành của FiB thông qua sử dụng công cụ duyệt web tân tiến, tìm kiếm và truy xuất API của các đường link, bài viết và hình ảnh được gửi tới chương trình trí thông minh nhân tạo. Kể từ khi cho trình làng FiB, nhóm của De ghi nhận đã có tới gần 50.000 lượt tải công cụ này.
"Các máy chủ gặp vấn đề vì chúng không thể xử lý nhiều đến như vậy", De giải thích. Nhóm của cô đã để mở mọi mã nguồn của FiB và phát hành tiện ích này miễn phí. Họ cũng hy vọng những người đang đảm nhiệm việc giải quyết vấn đề của Facebook sẽ liên lạc với nhóm.
Theo De, nhóm của cô vẫn chưa liên lạc với Facebook, nhưng sẵn sàng hợp tác phát triển Fib tương thích tốt hơn với nền tảng mạng xã hội này.
Cũng trong tuần vừa qua, các tiện ích mở rộng khác dành cho Chrome, kể cả "B.S. Detector" và "Fake News Alert" đã được tung ra như những giải pháp nhằm chống lại các tin tức giả mạo trên Facebook. Có lẽ, Facebook nên bắt tay với các tác giả của những công cụ này do công ty dường như vẫn chưa tìm ra cách tự giải quyết vấn đề.
Tuấn Anh(Theo Mashable)
" alt="4 sinh viên chỉ cần 36 giờ xử lý vấn đề tin giả trên Facebook" width="90" height="59"/>4 sinh viên chỉ cần 36 giờ xử lý vấn đề tin giả trên Facebook
Thực tế cho thấy, tốc độ nào cũng có khả năng gây tử vong. Tuy nhiên, tốc độ càng cao, nguy cơ chấn thương gây tử vong càng lớn.
Một nghiên cứu của Đại học Adelaide, Australia cho biết, ở tốc độ trên mức 60km/h thì lái xe tăng tốc độ mỗi 5km/h nguy cơ xảy ra một vụ va chạm gây tử vong sẽ tăng lên gấp 2 so với mức 60km/h. Ngược lại, ở mốc dưới 60km/h thì nếu lái xe giảm tốc độ 5km/h thì nguy cơ xảy ra va chạm gây tử vong cũng giảm tương ứng 2 lần.
Một nghiên cứu khác chỉ rõ, nếu như lái xe giảm tốc độ khoảng 1,6km/h thì nguy cơ xảy ra các vụ tai nạn giao thông sẽ giảm khoảng 5%. Tại Việt Nam, theo thống kế của Ủy ban An toàn Giao thông Quốc gia, năm 2014, cả nước có khoảng 9.000 người chết vì tai nạn giao thông. Trong đó, có tới 62% số vụ tai nạn giao thông là do đi quá tốc độ, vượt ẩu.
Tốc độ bao nhiêu sẽ gây tử vong?
![]() |
Tốc độ càng cao, nguy cơ tử vong càng lớn. |
Theo tính toán dựa trên lý thuyết thì với những va chạm trực diện, có khoảng 17% lái xe sẽ bị trọng thương ở tốc độ trên 60km/h. Nguy cơ này sẽ tăng lên tới 60% nếu tốc độ của xe là 80km/h. Một con số khác cho rằng, khoảng một nửa số lái xe sẽ bị chấn thương ở mức độ gây tử vong khi bị va chạm ở tốc độ 56km/h.
Trong trường hợp vụ va chạm từ bên hông chứ không phải trực diện, nguy cơ lái xe tử vong lớn hơn rất nhiều. Theo tính toán, một vụ va chạm ở tốc độ trên 60km/h từ bên hông thì tỉ lệ lái xe tử vong lên tới 85%.
Tuy nhiên, tỉ lệ lái xe tử vong thấp hơn nhiều so với những người đi bộ bị xe ô tô đâm phải. Một phân tích từ số liệu các vụ tai nạn giao thông gây tử vong cho người đi bộ tại Vương quốc Anh cho thấy, 85% số người đi bộ thiệt mạng khi bị xe ô ta đụng phải ở tốc độ trên 60km/h. 45% số người sẽ tử vong trong vụ va chạm ở tốc độ dưới 48km/h và chỉ 5% số người tử vong trong các vụ va chạm ở tốc độ dưới 32km/h.
Theo tính toán, nguy cơ người đi bộ tử vong khi bị xe ô tô đâm phải sẽ tăng dần cho tới tốc độ khoảng 48km/h. Trên tốc độ này, nguy cơ tử vong sẽ gia tăng nhanh chóng.
Thống kê cho thấy, nguy cơ tử vong khi một người đi bộ bị xe ô tô đâm phải ở tốc độ 48 km/h sẽ tăng khoảng 3,5 lần so với khi bị đâm ở tốc độ dưới 48km/h. Nếu tốc độ khi bị đụng xe là trên 60km/h, nguy cơ tử vong sẽ tăng lên 5,5 lần.
Tuy nhiên, thống kê cũng cho thấy, hơn một nửa số ca tử vong của người đi bộ do bị xe ô tâm đâm là ở tốc độ 48km/h hoặc thấp hơn. Những người đi bộ có tuổi tác cao hoặc trẻ em cũng có nguy cơ tử vong cao hơn so với những nhóm tuổi khác.
Khoảng cách phanh
Thực tế, tốc độ vào thời điểm va chạm khó có thể bằng tốc độ di chuyển của chiếc xe tại thời điểm trước khi va chạm do người lái xe thường có phản ứng đạp phanh để giảm tốc độ, tránh va chạm. Do đó, khi tính lực tác động của chiếc xe lên một nạn nhân của vụ tai nạn, cần tính đến cả khoảng cách phản ứng và khoảng cách phanh.
![]() |
Khoảng cách phản ứng và khoảng cách phanh theo các mốc tốc độ. |
Khoảng cách phản ứng là khoảng cách để người lái xe nhận ra chiếc xe có thể đâm phải một người đi bộ trước khi đạp phanh. Thông thường, với một người lái xe tỉnh táo và tập trung vào việc lái xe, họ có thể mất khoảng 0,67 giây để phát hiện ra nguy cơ này. Với những người mất tập trung, tinh thần mệt mỏi, thời gian có thể lâu hơn và từ đó, khoảng cách phản ứng cũng dài hơn.
Khoảng cách phanh là khoảng cách quãng đường kể từ khi người lái xe đạp phanh cho tới khi chiếc xe giảm tốc độ về 0.
Theo tính toán, nếu chiếc xe di chuyển với tốc độ khoảng 32km/h thì khoảng cách phản ứng là khoảng 6m và khoảng cách phanh cũng khoảng 6m. Nghĩa là, nếu như người lái xe phát hiện ra người đi bộ xuất hiện trước mũi xe của mình ở khoảng cách 12m (khoảng chiều dài của 3 chiếc xe) thì vẫn có thể phanh kịp trước khi đâm phải người đi bộ đó.
![]() |
Tốc độ va chạm với khoảng cách 3 chiếc xe ở các mốc tốc độ khác nhau. 1mph=1,6km/h |
Tuy nhiên, nếu như cùng khoảng cách đó mà chiếc xe di chuyển với tốc độ 40km/h thì ngay cả khi lái xe phát hiện người đi bộ và đạp phanh, chiếc xe vẫn sẽ đâm phải người đi bộ ở tốc độ 29km/h. Va chạm này tương đương với việc một người bị đẩy ngã rơi từ tầng 2 của căn nhà cao 4m xuống đất.
Tính toán theo giả định này, nếu tốc độ của chiếc xe tăng lên 48km/h thì tỉ lệ tử vong sẽ vào khoảng 20%. Nếu tốc độ là 56km/h thì tỉ lệ tử vong sẽ là hơn 30%.
Trên thực tế, như đã nói, nguy cơ tử vong trong các vụ va chạm giao thông giữa xe ô tô và người đi bộ phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. Không có tốc độ nào được cho là tối thiểu có thể gây tử vong. Do vậy, việc đi xe chậm, đúng tốc độ quy định sẽ giảm thiểu nguy cơ tử vong khi xảy ra va chạm.
Video lý giải mối liên quan giữa tốc độ và nguy cơ tai nạn giao thông:


- Bộ Xây dựng đề xuất bỏ quy định làm khó người mua nhà ở xã hội
- Cách sử dụng biểu tượng cảm xúc mới trên Facebook
- (Clip) Thú vị ca khúc DOTA 2 chế của game thủ Việt
- Nhân tài Đất Việt 2016: Tôn vinh 2 giải Nhất về CNTT
- Khi nhà mạng hỗ trợ nông dân Việt bước vào kỷ nguyên kỹ thuật số
- Vì sao hầu hết các smartphone bán ở Nhật đều có tính năng chống nước?
- [LMHT] BM thua tức tưởi BKT trong trận đấu bù
- Xu thế dùng mạng xã hội và “di động hóa” dịch vụ của cơ quan nhà nước
- Ăn nguyên quả táo đỏ chưng tổ yến, người phụ nữ bị thủng ruột
