Tags Văn hóa Champa
Tag: Văn hóa Champa
Nghề thủ công truyền thống trên dòng chảy văn hóa Sa Huỳnh – Champa
Sa Huỳnh là di chỉ khảo cổ học tiêu biểu cho giai đoạn tiền Champa ở miền Trung Việt Nam. Đây là một nền văn hóa được hình thành bắt đầu vào khoảng thế kỷ X TCN kéo dài đến cuối thế kỷ II. Văn hóa Sa Huỳnh góp phần cùng văn hóa Đông Sơn (người Kinh) ở phía Bắc và văn hóa Óc Eo (Phù Nam) ở phía Nam làm phong phú, đa dạng nền văn minh cổ Việt Nam. Sau năm 1975 các nhà khảo cổ Việt Nam và học giả khác của nước ngoài đã phát hiện nhiều di chỉ cư trú của người Sa Huỳnh với nhiều hiện vật phong phú, đa dạng liên quan đến nghề biển, nghề khai thác lâm sản, nghề nông và đặc biệt là nghề thủ công truyền thống.
Phó giáo sư Trương Văn Món (Sakaya): “Trong nghiên cứu, đi sâu vào chi tiết sẽ làm nên sự khác biệt!”
“Lý thuyết cũng là quan trọng mở đường cho việc nghiên cứu nhưng chỉ có lý thuyết sẽ không tạo ra được sự khác biệt mà phải đi sâu vào chi tiết để có khám phá mới, đóng góp thực sự cho khoa học”. Ngạn ngữ phương Tây có câu” Chúa nằm trong chi tiết”- PGS.TS. Trương Văn Món, nhà nghiên cứu văn hóa Chăm hơn 30 năm, rút ra từ quá trình nghiên cứu của mình.
Bài viết 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.