Trang chủ Các hoạt động Lễ công bố các chương trình tài trợ của Quỹ VINIF năm...

Lễ công bố các chương trình tài trợ của Quỹ VINIF năm 2023

🌟 Ngày 16/01/2024, Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF) chính thức công bố danh sách 16 dự án khoa học công nghệ, 08 dự án văn hóa lịch sử được tài trợ, 390 học viên, nghiên cứu sinh và tiến sĩ được nhận học bổng của Quỹ VINIF trong năm 2023.

🎯 Đây là lần đầu tiên Quỹ VINIF tổ chức Lễ công bố cho tất cả các chương trình tài trợ khoa học công nghệ và giáo dục đào tạo, tạo điều kiện gặp gỡ, giao lưu, trao đổi giữa các nhà khoa học uy tín, chủ nhiệm các dự án, lãnh đạo các trường, viện và các ứng viên trẻ nhận học bổng sau đại học. Đến nay, Quỹ VINIF đã triển khai các chương trình tài trợ 5 năm liên tiếp, trợ lực cho hơn 3.000 nhà khoa học, nhà nghiên cứu và các bạn trẻ.

📌Các đại biểu chia sẻ tại buổi lễ:

▪ Thứ trưởng Trần Hồng Thái – Bộ Khoa học và Công nghệ

▪ GS. Vũ Hà Văn – Giám đốc khoa học Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup

▪ PGS. Phan Thị Hà Dương – Giám đốc điều hành Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup

▪ PGS. Trần Minh Điển – Giám đốc Bệnh viện Nhi Trung ương

▪ KTS. Hoàng Việt Trung – Giám đốc Trung tâm bảo tồn di tích Cố đô Huế và 01 nhà khoa học trẻ được nhận học bổng của VINIF năm 2023

▪ NCS. Châu Ngọc Mai – Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

👉 Tìm hiểu thêm về sự kiện trên thông qua một số phóng sự và bài viết nổi bật trên truyền hình, báo chí:

VnExpress: https://vnexpress.net/quy-vinif-tai-t…

Báo Dân trí: https://dantri.com.vn/khoa-hoc-cong-n…

Báo Thanh niên: https://thanhnien.vn/vinif-dong-hanh-…

Báo Tiền phong: https://tienphong.vn/quy-vinif-tai-tr…

VOV2: https://vov2.vov.vn/giao-duc-dao-tao/…

Trang tin Bộ Khoa học và Công nghệ: https://www.most.gov.vn/vn/tin-tuc/24…

Báo Khoa học & Phát triển: https://khoahocphattrien.vn/su-kien/v…

Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam: https://vjst.vn/vn/tin-tuc/8863/quy-v… .v.v..

BÀI MỚI NHẤT

Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển

Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ,...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng

Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)

Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...