Lập luận chính nào sau đây được đưa vào để phản đối thí nghiệm trên động vật?
Lập luận chính được đưa vào để phản đối thí nghiệm trên động vật: Gây đau đớn, tổn thương cho động vật mà không phải lúc nào kết quả cũng chính xác.
Thuật ngữ “Hệ thống sống” ở đoạn 5 có ý nghĩa gì?
Hệ thống sống: Mỗi hệ cơ quan trong cơ thể là một hệ thống hoàn thiện, thực hiện một chức năng nhất định.
Ý nào sau đây là đúng khi nói về sử dụng chuột trong nghiên cứu tác động của thuốc chống ung thư?
Theo bài đọc, chuột trong phòng thí nghiệm chỉ sống được hai đến ba năm, vì vậy các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu tác động của các phương pháp điều trị hoặc thao tác di truyền trong toàn bộ tuổi thọ hoặc qua nhiều thế hệ.
=> Chuột có vòng đời ngắn giúp nhanh thu được kết quả nghiên cứu tác động thuốc điều trị ung thư.
Loại thuốc nào sau đây thử nghiệm an toàn trên chuột nhưng lại không an toàn trên người?
Thí nghiệm trên động vật về thuốc viêm khớp Vioxx cho thấy có tác dụng bảo vệ tim ở chuột, tuy nhiên loại thuốc này đã gây ra hơn 27.000 cơn đau tim và tử vong
do tim đột ngột ở người trước khi bị rút khỏi thị trường.
Dùng động vật thuộc lớp thú để làm thí nghiệm về thuốc vì giữa động vật và người có
Dùng động vật thuộc lớp thú để làm thí nghiệm về thuốc vì giữa động vật và người có quá trình sinh lí tương tự nhau.
Số lượng động vật bị tổn thương không được giảm đau khi làm thí nghiệm?
Theo bài đọc, có đến 71.370 động vật bị tổn thương không được giảm đau khi làm thí nghiệm.
Diễn đạt nào dưới đây thể hiện rõ nhất ý chính của bài đọc trên?
Nội dung chính: Những lợi ích và hạn chế của việc thí nghiệm trên động vật.
Để dung hòa giữa lợi ích khoa học và giá trị đạo đức của con người trong thí nghiệm ở động vật, chúng ta cần làm điều gì sau đây?
Để dung hòa giữa lợi ích khoa học và giá trị đạo đức của con người trong thí nghiệm ở động vật, chúng ta cần kiểm soát các thí nghiệm và đưa ra các tiêu chuẩn, quy trình sử dụng động vật làm thí nghiệm.
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Đâu là nội dung chính của bài đọc trên?
Bài đọc đã tóm tắt kết quả nghiên cứu việc đeo khẩu trang của người dân
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Theo bài đọc, việc đeo khẩu trang nơi công cộng có tác dụng gì trong dịch bệnh COVID-19?
Khẩu trang giúp hạn chế sự lây lan của dịch bệnh.
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Theo bài đọc, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã gọi COVID-19 là?
Theo bài đọc, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã gọi COVID-19 là “Đại dịch toàn cầu”
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Theo bài đọc, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát việc đeo khẩu trang trong thành phố nào?
Theo bài đọc, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát việc đeo khẩu trang trong thành phố Hải Phòng.
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm mục đích gì?
Đề tài nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Từ Python trong văn bản là tên gọi?
Python là một loại ngôn ngữ lập trình bậc cao.
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Tác giả muốn truyền tải thông điệp gì qua đoạn (6)?
Đoạn trích truyền tải thông điệp về ý thức của mỗi người trong dịch bệnh.
Thí sinh đọc bài đọc và trả lời các câu hỏi dưới đây:
PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG TRONG THỜI GIAN THỰC
(1) Việc đeo khẩu trang nơi công cộng đã góp phần hạn chế được sự lây lan của dịch bệnh COVID-19 trên toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người dân chủ quan, thờ ơ không đeo khẩu trang nơi công cộng, đây là một trong những nguyên nhân gây ra sự lây lan dịch bệnh. Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải đã thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN). Chương trình sẽ phát hiện người dân có đeo khẩu trang hay không và nhắc nhở những người không đeo khẩu trang bằng giọng nói. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình CNN đạt độ chính xác tới 98,28% khi phát hiện người không đeo khẩu trang ngay cả trên điện thoại hoặc thực tế.
(2) Ngày 11/3/2020, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ra tuyên bố gọi COVID-19 là "Đại dịch toàn cầu" . Để ngăn chặn tình trạng lây lan nhanh chóng của đại dịch, bên cạnh khuyến nghị mà WHO đưa ra về việc đeo khẩu trang ở nơi đông người, Chính phủ Việt Nam cũng đã yêu cầu người dân phải đeo khẩu trang tại các điểm công cộng để hạn chế sự lây lan của dịch bệnh. Khẩu trang giúp hạn chế việc hít thở trực tiếp các giọt không khí có chứa virus và các tác nhân gây bệnh khác hoặc khi tiếp xúc với người mang mầm bệnh; việc đeo khẩu trang cũng giúp ngăn ngừa virus xâm nhập trực tiếp qua đường hít thở khi người đó hắt hơi, ho hoặc nói chuyện.
(3) Hải Phòng là một trong những đô thị lớn của cả nước với mật độ dân số cao, lượng hàng hóa lưu thông ra vào thành phố lớn, là địa phương có nguy cơ lây lan virus SARS-CoV-2 cao. Nhận thấy số ca nhiễm trong cộng đồng ngày càng gia tăng, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tiến hành khảo sát thực tế vào tháng 4/2021 tại 5 tuyến phố chính trên địa bàn thành phố Hải Phòng bao gồm: Lạch Tray, Lê Lợi, Quang Trung, Tô Hiệu và Tôn Đức Thắng (những tuyến phố có mật độ dân cư đông). Khảo sát cho thấy, người dân vẫn còn lơ là, chủ quan với việc phòng, chống dịch COVID-19. Đặc biệt tại các khu chợ (Con và Lương Văn Can) vẫn còn tình trạng có người không đeo khẩu trang, hoặc có đeo khẩu trang trong quá trình đến chợ, nhưng khi hỏi mua hàng, tiếp xúc với tiểu thương lại bỏ khẩu trang xuống để giao tiếp. Nhiều người đeo khẩu trang nhưng không đúng quy định, không có tác dụng phòng chống dịch bệnh, tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ lây nhiễm. Để giám sát người dân thực hiện theo đúng chỉ đạo của Chính phủ là khá khó khăn và tốn kém vì thiếu nguồn nhân lực để thực hiện. Nhằm hỗ trợ, nâng cao công tác giám sát và nhắc nhở người dân, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Hàng hải đã triển khai thực hiện đề tài “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực” nhằm góp phần nhắc nhở, quản lý người đeo khẩu trang, cùng chung tay nâng cao ý thức cộng đồng, đẩy lùi đại dịch COVID.
(4) Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu (một chi của ngành học máy), đặc biệt là mô hình CNN, thị giác máy tính đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây về nhận dạng và phát hiện đối tượng. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện người không đeo khẩu trang dựa trên mô hình CNN. Cụ thể, chương trình sẽ đưa ra cảnh báo trực tiếp nhắc nhở người không đeo khẩu trang nơi công cộng bằng giọng nói kết hợp gửi thông tin người vi phạm tới cơ quan giám sát.
(5) Nhóm nghiên cứu đã xây dựng cấu trúc chương trình gồm 3 bước sau:
- Bước 1: thu thập dữ liệu chương trình bằng Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao), sử dụng thư viện phần mềm mã nguồn mở OpenCV để phát hiện khuôn mặt người. Dữ liệu sau khi thu thập dưới dạng file ảnh (JPG) sẽ được lưu trữ ở hai file riêng biệt gồm: một file chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt đeo khẩu trang, file còn lại chứa 500 bức ảnh mô tả khuôn mặt không đeo khẩu trang. Các bức ảnh này sẽ đi qua tập Training set (chiếm 80% quá trình phân tích). Ở đây, nếu đầu vào (input) của bức ảnh là con người thì đầu ra (output) cũng sẽ là con người, ngược lại nếu input là bức ảnh con mèo thì output cũng sẽ trả kết quả con mèo. Mục đích của tập này nhằm phân biệt giữa con người và con vật. Sau đó, các bức ảnh một lần nữa qua tập Validation set (chiếm 20%) để kiểm thử độ chính xác của mô hình trong điều kiện ánh sáng, nhằm loại trừ trường hợp ánh sáng của bức ảnh làm ảnh hưởng tới chất lượng mô hình.
- Bước 2: sử dụng nguồn dữ liệu đã thu thập được ở bước 1 để phân tích dựa trên mô hình CNN. Ở giai đoạn này, xử lý tiền dữ liệu nhằm đưa tất cả các ảnh về cùng kích thước, sau đó các ảnh này sẽ được chuyển đổi để phục vụ cho quá trình xử lý ảnh ở bước sau. Dựa vào mô hình CNN, các nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý các phần tử quan trọng nhất trên bức ảnh nhằm đưa ra kết quả dữ liệu chính xác.
- Bước 3: phát hiện người đeo khẩu trang hay không. Bước này sẽ tiến hành phân tích so sánh dữ liệu được trích xuất từ camera (sau khi đã được xử lý dữ liệu đầu vào) với kết quả dữ liệu đã được phân tích để cảnh báo bằng giọng nói. Dựa vào kết quả thu được từ bước 2, dữ liệu sẽ hiển thị lên màn hình kết quả người dân có đeo khẩu trang hay không. Nếu người đó không đeo khẩu trang thì sẽ lập tức nhắc nhở thông qua lời nói trực tiếp. Việc nhắc nhở này sẽ được thực thi nhờ sự hỗ trợ của thư viện “pyttxs3 - thư viện hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói”.
(6) Có thể nói, việc xây dựng thành công chương trình phát hiện và nhắc nhở người không đeo khẩu trang có ý nghĩa quan trọng trong việc góp phần thực hiện nghiêm túc các biện pháp phòng chống dịch COVID-19, bởi khẩu trang chính là rào chắn đơn giản nhưng hiệu quả giúp ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp của người tiếp xúc với người khác, từ đó hạn chế được sự lây lan dịch bệnh tới cộng đồng, nhất là vào thời điểm hiện tại, khi dịch bệnh còn diễn biến rất phức tạp. Bên cạnh đó, dựa vào những kết quả thu được, có thể kết hợp chương trình này với các thiết bị phần cứng như Raspberry, Arduino… để xây dựng hệ thống giám sát và nhắc nhở người dân đeo khẩu trang ở những nơi đông người như: trung tâm thương mại, trường học, công viên
(Nguồn: “Phát hiện người đeo khẩu trang trong thời gian thực”, Trần Sinh Biên, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, số 10, năm 2021)
Trong đoạn (6), phép liên kết nào đã được sử dụng?
Đoạn văn sử dụng phép nối và phép lặp.
- Phép nối: dùng từ nối ở câu (2) “bên cạnh đó”.
- Phép lặp: lặp từ “chương trình”, “khẩu trang”.
Đọc văn bản dưới đây và trả lời câu hỏi:
1. Thí nghiệm trên động vật được biết đến là phương pháp thử nghiệm giúp nghiên cứu và phát triển nhiều lĩnh vực, đặc biệt là thuốc và các phương pháp điều trị bệnh trước khi áp dụng trên con người. Hãy cùng tìm hiểu về những lợi ích và bất lợi của thí nghiệm trên động vật để bạn có được góc nhìn đa chiều về vấn đề này.
2. Con người là một loài động vật thuộc lớp thú và là sản phẩm của quá trình tiến hóa như bao loài khác. Nhiều loài động vật trong lớp thú (như khỉ, thỏ, chuột, lợn, ...) có cấu tạo, quá trình sinh lí, bệnh tật tương tự như con người. Vì vậy, chọn động vật để thực hiện các thí nghiệm khoa học trước khi tác động trực tiếp lên con người là cần thiết để tránh các rủi ro không lường trước được.
3. Vậy, sử dụng động vật làm thí nghiệm có vai trò như thế nào?
Thứ nhất, động vật là đối tượng rất phù hợp với nghiên cứu khoa học sinh học. Đa số động vật được dùng làm thí nghiệm thường có vòng đời ngắn, dễ nuôi. Chẳng hạn, chuột trong phòng thí nghiệm chỉ sống được hai đến ba năm, vì vậy các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu tác động của các phương pháp điều trị hoặc thao tác di truyền trong toàn bộ tuổi thọ hoặc qua nhiều thế hệ. Đây là điều không thể thực hiện được trên đối tượng là con người. Đối với nghiên cứu ung thư dài hạn, nhờ vào tuổi thọ ngắn mà chuột đặc biệt phù hợp với loại nghiên cứu này.
4. Thứ hai, hình thành và phát triển nhiều phương pháp điều trị mới. Gần như mọi đột phá y tế trong 100 năm qua đều có kết quả trực tiếp đến từ nghiên cứu sử dụng động vật. Nghiên cứu trên động vật cũng góp phần vào những tiến bộ lớn trong việc tìm hiểu và điều trị các tình trạng như ung thư vú, chấn thương não, bệnh bạch cầu ở trẻ em, bệnh xơ nang, sốt rét, ... và nhiều bệnh khác.
5. Thứ ba, động vật được sử dụng phổ biến trong các thử nghiệm tác dụng thuốc. Hệ thống sống như con người và động vật là vô cùng phức tạp. Việc nghiên cứu thuốc lên tế bào đích trong đĩa thí nghiệm chỉ cho thấy tác động lên tế bào đơn lẻ, mà không cho thấy được tác động tổng thể lên các cơ quan và nhiều quá trình sinh lí trong một cơ thể thống nhất. Vì vậy, việc thử nghiệm tác dụng chính, tác dụng phụ và liều dùng của thuốc lên một cơ thể toàn vẹn là cần thiết và không thể thay thế.
6. Thứ tư, thí nghiệm trên động vật để đảm bảo độ an toàn sản phẩm về thực phẩm, mỹ phẩm dùng cho con người. Một số mỹ phẩm và các sản phẩm chăm sóc sức khỏe phải được thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn trước khi sử dụng trên người. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đồng ý việc sử dụng thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn khi sử dụng mỹ phẩm.
7. Ngoài những vai trò to lớn, việc sử dụng động vật làm thí nghiệm gây ra nhiều tranh cãi. Đặc biệt là trên khía cạnh chuẩn mực đạo đức, giá trị nhân văn của con người. Dưới góc nhìn về đạo đức, thí nghiệm trên động vật bị coi là tàn nhẫn và vô nhân đạo. Theo tổ chức Hội Nhân đạo Quốc tế (Humane Society International), động vật được sử dụng trong các thí nghiệm thường bị ép ăn, sống trong điều kiện thiếu thức ăn và nước, bị gây tổn thương để nghiên cứu quá trình chữa bệnh. Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA) đã báo cáo vào năm 2016 rằng có đến 71.370 động vật bị tổn thương nhưng không được dùng giảm đau, bao gồm 1.272 động vật linh trưởng, 5.771 con thỏ, 24.566
chuột lang và 33.280 chuột hamster.
8. Một ý kiến phản đối khác về việc sử dụng động vật làm thí nghiệm liên quan đến một số thuốc thử nghiệm thành công trên động vật nhưng không thành công ở người. Các thí nghiệm an toàn trên động vật không có nghĩa là an toàn với người. Việc sử dụng thuốc ngủ thalidomide vào những năm 1950 đã khiến 10.000 trẻ sơ sinh bị dị tật nghiêm trọng, dù đã được thử nghiệm đẩy đủ trên động vật trước khi phát hành rộng rãi. Thí nghiệm trên động vật về thuốc viêm khớp Vioxx cho thấy có tác dụng bảo vệ tim ở chuột, tuy nhiên loại thuốc này đã gây ra hơn 27.000 cơn đau tim và tử vong
do tim đột ngột ở người trước khi bị rút khỏi thị trường.
9. Theo đánh giá tổng thể, thí nghiệm trên động vật mang đến lợi ích nghiên cứu khoa học, tuy nhiên cần có sự kiểm soát và sử dụng có mục đích. Bản thân động vật cũng có cảm xúc và có quyền được lựa chọn sống theo cách tạo hoá ban tặng. Do đó, việc sử dụng động vật cho mục đích nghiên cứu cần được kiểm tra, cân nhắc và xin phép trước khi thực hiện.
Diễn đạt nào dưới đây thể hiện rõ nhất ý chính của bài đọc trên?
Nội dung chính: Những lợi ích và hạn chế của việc thí nghiệm trên động vật.
Đọc văn bản dưới đây và trả lời câu hỏi:
1. Thí nghiệm trên động vật được biết đến là phương pháp thử nghiệm giúp nghiên cứu và phát triển nhiều lĩnh vực, đặc biệt là thuốc và các phương pháp điều trị bệnh trước khi áp dụng trên con người. Hãy cùng tìm hiểu về những lợi ích và bất lợi của thí nghiệm trên động vật để bạn có được góc nhìn đa chiều về vấn đề này.
2. Con người là một loài động vật thuộc lớp thú và là sản phẩm của quá trình tiến hóa như bao loài khác. Nhiều loài động vật trong lớp thú (như khỉ, thỏ, chuột, lợn, ...) có cấu tạo, quá trình sinh lí, bệnh tật tương tự như con người. Vì vậy, chọn động vật để thực hiện các thí nghiệm khoa học trước khi tác động trực tiếp lên con người là cần thiết để tránh các rủi ro không lường trước được.
3. Vậy, sử dụng động vật làm thí nghiệm có vai trò như thế nào?
Thứ nhất, động vật là đối tượng rất phù hợp với nghiên cứu khoa học sinh học. Đa số động vật được dùng làm thí nghiệm thường có vòng đời ngắn, dễ nuôi. Chẳng hạn, chuột trong phòng thí nghiệm chỉ sống được hai đến ba năm, vì vậy các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu tác động của các phương pháp điều trị hoặc thao tác di truyền trong toàn bộ tuổi thọ hoặc qua nhiều thế hệ. Đây là điều không thể thực hiện được trên đối tượng là con người. Đối với nghiên cứu ung thư dài hạn, nhờ vào tuổi thọ ngắn mà chuột đặc biệt phù hợp với loại nghiên cứu này.
4. Thứ hai, hình thành và phát triển nhiều phương pháp điều trị mới. Gần như mọi đột phá y tế trong 100 năm qua đều có kết quả trực tiếp đến từ nghiên cứu sử dụng động vật. Nghiên cứu trên động vật cũng góp phần vào những tiến bộ lớn trong việc tìm hiểu và điều trị các tình trạng như ung thư vú, chấn thương não, bệnh bạch cầu ở trẻ em, bệnh xơ nang, sốt rét, ... và nhiều bệnh khác.
5. Thứ ba, động vật được sử dụng phổ biến trong các thử nghiệm tác dụng thuốc. Hệ thống sống như con người và động vật là vô cùng phức tạp. Việc nghiên cứu thuốc lên tế bào đích trong đĩa thí nghiệm chỉ cho thấy tác động lên tế bào đơn lẻ, mà không cho thấy được tác động tổng thể lên các cơ quan và nhiều quá trình sinh lí trong một cơ thể thống nhất. Vì vậy, việc thử nghiệm tác dụng chính, tác dụng phụ và liều dùng của thuốc lên một cơ thể toàn vẹn là cần thiết và không thể thay thế.
6. Thứ tư, thí nghiệm trên động vật để đảm bảo độ an toàn sản phẩm về thực phẩm, mỹ phẩm dùng cho con người. Một số mỹ phẩm và các sản phẩm chăm sóc sức khỏe phải được thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn trước khi sử dụng trên người. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đồng ý việc sử dụng thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn khi sử dụng mỹ phẩm.
7. Ngoài những vai trò to lớn, việc sử dụng động vật làm thí nghiệm gây ra nhiều tranh cãi. Đặc biệt là trên khía cạnh chuẩn mực đạo đức, giá trị nhân văn của con người. Dưới góc nhìn về đạo đức, thí nghiệm trên động vật bị coi là tàn nhẫn và vô nhân đạo. Theo tổ chức Hội Nhân đạo Quốc tế (Humane Society International), động vật được sử dụng trong các thí nghiệm thường bị ép ăn, sống trong điều kiện thiếu thức ăn và nước, bị gây tổn thương để nghiên cứu quá trình chữa bệnh. Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA) đã báo cáo vào năm 2016 rằng có đến 71.370 động vật bị tổn thương nhưng không được dùng giảm đau, bao gồm 1.272 động vật linh trưởng, 5.771 con thỏ, 24.566
chuột lang và 33.280 chuột hamster.
8. Một ý kiến phản đối khác về việc sử dụng động vật làm thí nghiệm liên quan đến một số thuốc thử nghiệm thành công trên động vật nhưng không thành công ở người. Các thí nghiệm an toàn trên động vật không có nghĩa là an toàn với người. Việc sử dụng thuốc ngủ thalidomide vào những năm 1950 đã khiến 10.000 trẻ sơ sinh bị dị tật nghiêm trọng, dù đã được thử nghiệm đẩy đủ trên động vật trước khi phát hành rộng rãi. Thí nghiệm trên động vật về thuốc viêm khớp Vioxx cho thấy có tác dụng bảo vệ tim ở chuột, tuy nhiên loại thuốc này đã gây ra hơn 27.000 cơn đau tim và tử vong
do tim đột ngột ở người trước khi bị rút khỏi thị trường.
9. Theo đánh giá tổng thể, thí nghiệm trên động vật mang đến lợi ích nghiên cứu khoa học, tuy nhiên cần có sự kiểm soát và sử dụng có mục đích. Bản thân động vật cũng có cảm xúc và có quyền được lựa chọn sống theo cách tạo hoá ban tặng. Do đó, việc sử dụng động vật cho mục đích nghiên cứu cần được kiểm tra, cân nhắc và xin phép trước khi thực hiện.
Số lượng động vật bị tổn thương không được giảm đau khi làm thí nghiệm?
Theo bài đọc, có đến 71.370 động vật bị tổn thương không được giảm đau khi làm thí nghiệm.
Đọc văn bản dưới đây và trả lời câu hỏi:
1. Thí nghiệm trên động vật được biết đến là phương pháp thử nghiệm giúp nghiên cứu và phát triển nhiều lĩnh vực, đặc biệt là thuốc và các phương pháp điều trị bệnh trước khi áp dụng trên con người. Hãy cùng tìm hiểu về những lợi ích và bất lợi của thí nghiệm trên động vật để bạn có được góc nhìn đa chiều về vấn đề này.
2. Con người là một loài động vật thuộc lớp thú và là sản phẩm của quá trình tiến hóa như bao loài khác. Nhiều loài động vật trong lớp thú (như khỉ, thỏ, chuột, lợn, ...) có cấu tạo, quá trình sinh lí, bệnh tật tương tự như con người. Vì vậy, chọn động vật để thực hiện các thí nghiệm khoa học trước khi tác động trực tiếp lên con người là cần thiết để tránh các rủi ro không lường trước được.
3. Vậy, sử dụng động vật làm thí nghiệm có vai trò như thế nào?
Thứ nhất, động vật là đối tượng rất phù hợp với nghiên cứu khoa học sinh học. Đa số động vật được dùng làm thí nghiệm thường có vòng đời ngắn, dễ nuôi. Chẳng hạn, chuột trong phòng thí nghiệm chỉ sống được hai đến ba năm, vì vậy các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu tác động của các phương pháp điều trị hoặc thao tác di truyền trong toàn bộ tuổi thọ hoặc qua nhiều thế hệ. Đây là điều không thể thực hiện được trên đối tượng là con người. Đối với nghiên cứu ung thư dài hạn, nhờ vào tuổi thọ ngắn mà chuột đặc biệt phù hợp với loại nghiên cứu này.
4. Thứ hai, hình thành và phát triển nhiều phương pháp điều trị mới. Gần như mọi đột phá y tế trong 100 năm qua đều có kết quả trực tiếp đến từ nghiên cứu sử dụng động vật. Nghiên cứu trên động vật cũng góp phần vào những tiến bộ lớn trong việc tìm hiểu và điều trị các tình trạng như ung thư vú, chấn thương não, bệnh bạch cầu ở trẻ em, bệnh xơ nang, sốt rét, ... và nhiều bệnh khác.
5. Thứ ba, động vật được sử dụng phổ biến trong các thử nghiệm tác dụng thuốc. Hệ thống sống như con người và động vật là vô cùng phức tạp. Việc nghiên cứu thuốc lên tế bào đích trong đĩa thí nghiệm chỉ cho thấy tác động lên tế bào đơn lẻ, mà không cho thấy được tác động tổng thể lên các cơ quan và nhiều quá trình sinh lí trong một cơ thể thống nhất. Vì vậy, việc thử nghiệm tác dụng chính, tác dụng phụ và liều dùng của thuốc lên một cơ thể toàn vẹn là cần thiết và không thể thay thế.
6. Thứ tư, thí nghiệm trên động vật để đảm bảo độ an toàn sản phẩm về thực phẩm, mỹ phẩm dùng cho con người. Một số mỹ phẩm và các sản phẩm chăm sóc sức khỏe phải được thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn trước khi sử dụng trên người. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đồng ý việc sử dụng thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn khi sử dụng mỹ phẩm.
7. Ngoài những vai trò to lớn, việc sử dụng động vật làm thí nghiệm gây ra nhiều tranh cãi. Đặc biệt là trên khía cạnh chuẩn mực đạo đức, giá trị nhân văn của con người. Dưới góc nhìn về đạo đức, thí nghiệm trên động vật bị coi là tàn nhẫn và vô nhân đạo. Theo tổ chức Hội Nhân đạo Quốc tế (Humane Society International), động vật được sử dụng trong các thí nghiệm thường bị ép ăn, sống trong điều kiện thiếu thức ăn và nước, bị gây tổn thương để nghiên cứu quá trình chữa bệnh. Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA) đã báo cáo vào năm 2016 rằng có đến 71.370 động vật bị tổn thương nhưng không được dùng giảm đau, bao gồm 1.272 động vật linh trưởng, 5.771 con thỏ, 24.566
chuột lang và 33.280 chuột hamster.
8. Một ý kiến phản đối khác về việc sử dụng động vật làm thí nghiệm liên quan đến một số thuốc thử nghiệm thành công trên động vật nhưng không thành công ở người. Các thí nghiệm an toàn trên động vật không có nghĩa là an toàn với người. Việc sử dụng thuốc ngủ thalidomide vào những năm 1950 đã khiến 10.000 trẻ sơ sinh bị dị tật nghiêm trọng, dù đã được thử nghiệm đẩy đủ trên động vật trước khi phát hành rộng rãi. Thí nghiệm trên động vật về thuốc viêm khớp Vioxx cho thấy có tác dụng bảo vệ tim ở chuột, tuy nhiên loại thuốc này đã gây ra hơn 27.000 cơn đau tim và tử vong
do tim đột ngột ở người trước khi bị rút khỏi thị trường.
9. Theo đánh giá tổng thể, thí nghiệm trên động vật mang đến lợi ích nghiên cứu khoa học, tuy nhiên cần có sự kiểm soát và sử dụng có mục đích. Bản thân động vật cũng có cảm xúc và có quyền được lựa chọn sống theo cách tạo hoá ban tặng. Do đó, việc sử dụng động vật cho mục đích nghiên cứu cần được kiểm tra, cân nhắc và xin phép trước khi thực hiện.
Dùng động vật thuộc lớp thú để làm thí nghiệm về thuốc vì giữa động vật và người có
Dùng động vật thuộc lớp thú để làm thí nghiệm về thuốc vì giữa động vật và người có quá trình sinh lí tương tự nhau.
Đọc văn bản dưới đây và trả lời câu hỏi:
1. Thí nghiệm trên động vật được biết đến là phương pháp thử nghiệm giúp nghiên cứu và phát triển nhiều lĩnh vực, đặc biệt là thuốc và các phương pháp điều trị bệnh trước khi áp dụng trên con người. Hãy cùng tìm hiểu về những lợi ích và bất lợi của thí nghiệm trên động vật để bạn có được góc nhìn đa chiều về vấn đề này.
2. Con người là một loài động vật thuộc lớp thú và là sản phẩm của quá trình tiến hóa như bao loài khác. Nhiều loài động vật trong lớp thú (như khỉ, thỏ, chuột, lợn, ...) có cấu tạo, quá trình sinh lí, bệnh tật tương tự như con người. Vì vậy, chọn động vật để thực hiện các thí nghiệm khoa học trước khi tác động trực tiếp lên con người là cần thiết để tránh các rủi ro không lường trước được.
3. Vậy, sử dụng động vật làm thí nghiệm có vai trò như thế nào?
Thứ nhất, động vật là đối tượng rất phù hợp với nghiên cứu khoa học sinh học. Đa số động vật được dùng làm thí nghiệm thường có vòng đời ngắn, dễ nuôi. Chẳng hạn, chuột trong phòng thí nghiệm chỉ sống được hai đến ba năm, vì vậy các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu tác động của các phương pháp điều trị hoặc thao tác di truyền trong toàn bộ tuổi thọ hoặc qua nhiều thế hệ. Đây là điều không thể thực hiện được trên đối tượng là con người. Đối với nghiên cứu ung thư dài hạn, nhờ vào tuổi thọ ngắn mà chuột đặc biệt phù hợp với loại nghiên cứu này.
4. Thứ hai, hình thành và phát triển nhiều phương pháp điều trị mới. Gần như mọi đột phá y tế trong 100 năm qua đều có kết quả trực tiếp đến từ nghiên cứu sử dụng động vật. Nghiên cứu trên động vật cũng góp phần vào những tiến bộ lớn trong việc tìm hiểu và điều trị các tình trạng như ung thư vú, chấn thương não, bệnh bạch cầu ở trẻ em, bệnh xơ nang, sốt rét, ... và nhiều bệnh khác.
5. Thứ ba, động vật được sử dụng phổ biến trong các thử nghiệm tác dụng thuốc. Hệ thống sống như con người và động vật là vô cùng phức tạp. Việc nghiên cứu thuốc lên tế bào đích trong đĩa thí nghiệm chỉ cho thấy tác động lên tế bào đơn lẻ, mà không cho thấy được tác động tổng thể lên các cơ quan và nhiều quá trình sinh lí trong một cơ thể thống nhất. Vì vậy, việc thử nghiệm tác dụng chính, tác dụng phụ và liều dùng của thuốc lên một cơ thể toàn vẹn là cần thiết và không thể thay thế.
6. Thứ tư, thí nghiệm trên động vật để đảm bảo độ an toàn sản phẩm về thực phẩm, mỹ phẩm dùng cho con người. Một số mỹ phẩm và các sản phẩm chăm sóc sức khỏe phải được thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn trước khi sử dụng trên người. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đồng ý việc sử dụng thử nghiệm trên động vật để đảm bảo an toàn khi sử dụng mỹ phẩm.
7. Ngoài những vai trò to lớn, việc sử dụng động vật làm thí nghiệm gây ra nhiều tranh cãi. Đặc biệt là trên khía cạnh chuẩn mực đạo đức, giá trị nhân văn của con người. Dưới góc nhìn về đạo đức, thí nghiệm trên động vật bị coi là tàn nhẫn và vô nhân đạo. Theo tổ chức Hội Nhân đạo Quốc tế (Humane Society International), động vật được sử dụng trong các thí nghiệm thường bị ép ăn, sống trong điều kiện thiếu thức ăn và nước, bị gây tổn thương để nghiên cứu quá trình chữa bệnh. Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA) đã báo cáo vào năm 2016 rằng có đến 71.370 động vật bị tổn thương nhưng không được dùng giảm đau, bao gồm 1.272 động vật linh trưởng, 5.771 con thỏ, 24.566
chuột lang và 33.280 chuột hamster.
8. Một ý kiến phản đối khác về việc sử dụng động vật làm thí nghiệm liên quan đến một số thuốc thử nghiệm thành công trên động vật nhưng không thành công ở người. Các thí nghiệm an toàn trên động vật không có nghĩa là an toàn với người. Việc sử dụng thuốc ngủ thalidomide vào những năm 1950 đã khiến 10.000 trẻ sơ sinh bị dị tật nghiêm trọng, dù đã được thử nghiệm đẩy đủ trên động vật trước khi phát hành rộng rãi. Thí nghiệm trên động vật về thuốc viêm khớp Vioxx cho thấy có tác dụng bảo vệ tim ở chuột, tuy nhiên loại thuốc này đã gây ra hơn 27.000 cơn đau tim và tử vong
do tim đột ngột ở người trước khi bị rút khỏi thị trường.
9. Theo đánh giá tổng thể, thí nghiệm trên động vật mang đến lợi ích nghiên cứu khoa học, tuy nhiên cần có sự kiểm soát và sử dụng có mục đích. Bản thân động vật cũng có cảm xúc và có quyền được lựa chọn sống theo cách tạo hoá ban tặng. Do đó, việc sử dụng động vật cho mục đích nghiên cứu cần được kiểm tra, cân nhắc và xin phép trước khi thực hiện.
Loại thuốc nào sau đây thử nghiệm an toàn trên chuột nhưng lại không an toàn trên người?
Thí nghiệm trên động vật về thuốc viêm khớp Vioxx cho thấy có tác dụng bảo vệ tim ở chuột, tuy nhiên loại thuốc này đã gây ra hơn 27.000 cơn đau tim và tử vong
do tim đột ngột ở người trước khi bị rút khỏi thị trường.
