Giải pháp thống nhất các tài khoản lưu trữ đám mây về làm một
Nếu bạn đang tìm giải pháp để quản lý tất cả các dữ liệu đám mây của mình ở một nơi duy nhất thì đây là gợi ý dành cho bạn.
Ngày nay, việc sử dụng các dịch vụ lưu trữ đám mây đã không còn quá xa lạ đối với người dùng máy tính và di động. Bên cạnh việc cung cấp dung lượng lưu trữ cao, các dịch vụ này còn có thể hoạt động đa nền tảng nên người dùng có thể sử dụng để sao lưu và đồng bộ dữ liệu trên tất cả các thiết bị lại với nhau, qua đó truy xuất dữ liệu bất cứ khi nào cần thông qua kết nối internet một cách nhanh chóng.
Tuy nhiên, nếu như bạn sử dụng quá nhiều dịch vụ lưu trữ đám mây và không muốn mất thời gian để chuyển đổi qua lại giữa các dịch vụ để quản lý dữ liệu thì AnyTrans for Cloud sẽ là gợi ý dành cho bạn.
AnyTrans for Cloud cho phép người dùng kết nối tất cả các tài khoản trên các dịch vụ lưu trữ đám mây như OneDrive, Google Drive,… lại với nhau, qua đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý và di chuyển dữ liệu qua lại giữa các dịch vụ một cách đơn giản nhất có thể. Và hơn hết, AnyTrans for Cloud hoàn toàn miễn phí. Nếu bạn quan tâm, sau đây sẽ là nội dung tham khảo cách sử dụng dịch vụ AnyTrans for Cloud.
Để bắt đầu, bạn hãy truy cập vào trang web của AnyTrans for Cloud qua địa chỉ “cloud.imobie.com” và đăng ký cho mình một tài khoản sử dụng. Bạn cũng có thể lựa chọn sử dụng tài khoản mạng xã hội là Facebook, Twitter hoặc Google để đăng nhập sử dụng dịch vụ.
Sau khi hoàn tất việc đăng ký và đăng nhập, giao diện chính của AnyTrans for Cloud sẽ hiện ra với một danh sách các dịch vụ đám mây, cũng như mạng xã hội mà dịch vụ này hỗ trợ. Để thực hiện việc kết nối, bạn hãy tìm đến dịch vụ mình muốn và nhấp vào tùy chọn “Connect”.
Hộp thoại đăng nhập và cấp phép kết nối dữ liệu xuất hiện, bạn hãy nhấn “Yes” (hoặc “Allow” ở một số dịch vụ) để xác nhận.
Khi đã hoàn tất việc kết nối, biểu tượng của dịch vụ đám mây bạn chọn sẽ xuất hiện ở thanh công cụ bên trái giao diện Cloud Manager.
Video đang HOT
Nhấp vào biểu tượng dịch vụ đám mây đã kết nối ở thanh công cụ, AnyTrans for Cloud sẽ tiến hành quét và hiển thị toàn bộ các thư mục, cũng như tập tin đang hiện diện trong dịch vụ đó.
Từ đây bạn có thể thực hiện các thao tác quản lý dữ liệu như tải lên, tải xuống, di chuyển, đổi tên, chỉnh sửa,… một cách thoải mái, tương tự như đang thao tác trong giao diện quản lý dữ liệu chính trong dịch vụ mà bạn đang sử dụng. Tất nhiên các thay đổi sẽ được đồng bộ một cách tự động.
Để thực hiện việc di chuyển dữ liệu từ đám mây này sang đám mây khác, bạn hãy nhấp chọn dữ liệu mình cần, sau đó nhấp vào biểu tượng Sync to Cloud.
Lựa chọn dịch vụ và vị trí mà bạn muốn di chuyển dữ liệu.
Tiếp theo sẽ là lựa chọn tác vụ chuyển dời dữ liệu.
Quá trình chuyển dời dữ liệu sẽ được diễn ra một cách tự động trên máy chủ của AnyTrans for Cloud.
Và bạn sẽ nhận được thông báo khi quá trình làm việc được hoàn tất.
Với tài khoản miễn phí, bạn sẽ có giới hạn 30GB băng thông để sử dụng, nếu cần nhiều hơn, bạn cần phải nâng cấp lên tài khoản Pro. Để nhận thêm thời gian sử dụng, bạn hãy tận dụng chương trình Friends Program để giới thiệu bạn bè tham gia dịch vụ. Với mỗi tài khoản đăng ký qua liên kết chia sẻ, bạn sẽ có thể 05 ngày để sử dụng.
Theo Tri Thuc Tre
Mối nguy hiểm thực sự của Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trong khuôn khổ Hội thảo 'Quản lý dữ liệu: Thách thức vượt tầm công nghiệp 4.0' do công ty Orchestra Networks và Smart-up tổ chức ngày 13/12, ông Nguyễn Xuân Hoài, Đồng sáng lập và Giám đốc Học viện AI đã cảnh báo vấn đề xoay quanh Trí tuệ nhân tạo: 'Chúng ta đã lắng nghe rất nhiều về AI và trên thực tế, AI cũng đang dần lên lỏi vào trong cuộc sống và tác động đến quyết định của con người. Tuy nhiên, đã đến lúc để chúng ta giao phó nhiệm vụ này cho AI hay chưa, và nên hay không tin vào sự trợ giúp của AI?'
Đồng sáng lập và Giám đốc Học viện AI Nguyễn Xuân Hoài phát biểu tại Hội thảo "Quản lý dữ liệu: Thách thức vượt tầm công nghiệp 4.0" do Orchestra Networks và Smart-up đồng tổ chức
Không phải tất cả AI đều giống nhau
Artifacial Inteligence hay trí tuệ nhân tạo là công nghệ mô phỏng quá trình suy nghĩ, học tập của con người cho máy móc. Đây là lĩnh vực quan trọng của ngành Khoa học Máy tính và được chia làm 2 loại là: Trí tuệ nhân tạo mạnh - Strong AI (Artifacial General Inteligence) và Trí tuệ nhân tạo yếu - Weak AI (Artifacial Specific Intelligence).
Strong AI là khái niệm Trí tuệ nhân tạo đươc xây dựng có khả năng suy nghĩ như con người, tự nhận thức và tự nhận diện bản thân. Strong AI là đề tài hấp dẫn trên các bộ phim viễn tưởng nhưng thực tế chúng ta mới chỉ có cơ hội tiếp xúc với Weak AI, loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để mô phỏng một số chức năng của con người. Ví dụ, AI chơi cờ có thể đánh bại các nhà vô địch, hay AI lái xe trên hệ thống xe tự hành...
AI và mối quan hệ mật thiết với dữ liệu
Ngày nay, con người sản sinh ra lượng dữ liệu vô cùng lớn. Đồng thời, công nghệ hỗ trợ cho Cách mạng 4.0 đã xóa bỏ rào cản trong việc thu thập Big Data. Chúng ta đang khai thác giá trị lớn nhất là thông tin và tri thức từ dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo là công cụ chính để phân tích, trích rút thông tin từ nhiều loại dữ liệu khác nhau. TS. Hoài nhận định: "AI mô phỏng cho cách chúng ta nhận diện và đưa ra dự báo. AI giúp tối ưu hoạt động của con người. Hiện nay, AI cần rất nhiều dữ liệu để làm được điều đó".
TS. Hoài cho biết AI và dữ liệu có quan hệ mật thiết với nhau: "Những công nghệ AI khai thác dữ liệu (data mining) hiện nay như học sâu (deep learning) cần lượng dữ liệu rất lớn. Chính vì thế, các hệ thống AI hiện nay là AI hướng dữ liệu (data driven AI)".
Dữ liệu mang đặc trưng phi truyền thống. Trong đó, chất lượng dữ liệu được quyết định bởi nguyên tắc 5"V", bao gồm: Value - Giá trị, Velocity - Tốc độ, Volume - Số lượng, Veracity - Tính chính xác và Variety - Tính đa dạng. Xử lý dữ liệu lớn (Big Data) cần thực hiện qua nhiều tiến trình và trí tuệ nhân tạo chỉ đảm đương giai đoạn cuối. Vì vậy, AI hướng dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào số lượng mà còn cần rất nhiều ở chất lượng dữ liệu.
TS. Hòa cho biết các dự án để phân tích dữ liệu lớn phụ thuộc vào AI có thể tổng kết bằng một công thức: Big Data Analytic = 80% Data Engine 20% Data Analysis. TS. Hoài nói: "Có thể thấy rằng trong tiến trình từ khi lấy dữ liệu đến khi trích xuất được thông tin, tri thức từ dữ liệu khổng lồ, có đến 80% quy trình này liên quan đến quản trị dữ liệu, trong đó có quản lý chất lượng của dữ liệu".
Thiên lệch dữ liệu và hậu quả khó lường đối với AI
Trong quá trình phân tích và sử dụng dữ liệu, thật khó để định nghĩa chính xác khái niệm dữ liệu chất lượng tốt. Ông Hoài chỉ rõ rằng: "Một dữ liệu chất lượng là dữ liệu phù hợp cho nhu cầu của người cần dữ liệu", nghĩa là chất lượng dữ liệu chỉ bộc lộ trong cách thức trình bày và cách con người truy cập sử dụng dữ liệu. Đặc tính chung của dữ liệu là độ chính xác, tin cậy, khách quan. Dữ liệu được coi là khách quan khi trích xuất từ quá trình doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Dữ liệu mang tính chủ quan như lấy ý kiến khảo sát cá nhân.
Trong công nghệ Trí tuệ nhân tạo và học máy (machine learning) tồn tại 1 ngạn ngữ nổi tiếng "GIGO" (Garbage in - Garbage out). Nó mô tả chất lượng thông tin đầu vào không thể vượt quá chất lượng thông tin của đầu ra. Hiện nay, một trong những thách thức đối với AI, hay cụ thể hơn là AI hướng dữ liệu là sự thiên lệch dữ liệu (data bias). Về bản chất của thiên lệch về dữ liệu là một trong những vấn đề nghiêm trọng của chất lượng dữ liệu, khi dữ liệu sử dụng để huấn luyện hệ thống AI mang tính thiên lệch.
Theo thống kê của Đại học Tài chính Harvard, nước Mỹ tổn thất Mỹ 3 nghìn tỷ USD vì dữ liệu thiên lệch. Năm 2015, Google I/O tạo ra một cú sốc khi nhận diện khuôn mặt trong ảnh mang tính chất phân biệt chủng tộc vì dữ liệu dùng để huấn luyện hệ thống AI quá ít ảnh người da màu. Năm 2017, IBM Watson - Hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán và điều trị đã bị nhiều bệnh viện tố cáo là đưa cảnh báo không chuẩn xác. Nguyên nhân chính là do các kỹ sư xây dựng hệ thống của IBM Watson Technology đã giả mạo bệnh án để huấn luyện cho AI. Tất cả sự cố trên được tạo ra bởi dữ liệu thiên lệch.
Càng ngày chúng ta càng sống phụ thuộc vào công nghệ hướng dữ liệu, đưa ra những quyết định nhờ sự trợ giúp của AI. Tạp chí The National thậm chí còn cho biết Trung Quốc đang phát triển hệ thống đánh giá điểm tín dụng xã hội - Social Predicting System, dùng AI để phân tích Big Data ra quyết định chấp nhận hay từ chối mỗi công dân vào hoạt động của xã hội phụ thuộc vào hành vi và điểm tín dụng xã hội đó.
"Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu quyết định dựa trên dữ liệu chất lượng kém, bị thiên lệch. Lấy giả thiết, con tôi không được vào cấp 3 vì hệ thống AI đánh giá công dân đánh giá tôi là người tệ hại. Do có một lần hệ thống CCTV nhận diện nhầm tôi và một kẻ tội phạm. Vậy ai sẽ chịu trách nhiệm? Trí tuệ nhân tạo, dữ liệu hay ai?" Đây là câu hỏi không chỉ của TS. Hoài mà còn là thử thách khó khăn nhân mà nhân loại sẽ phải đối mặt trong quá trình phát triển trí thông minh nhân tạo phục vụ con người.
ông Pierre Bonnet, Giám đốc vận hành Orchestra Networks, Giám đốc điều hành Orchestra Networks Việt Nam nói về vai trò của Dữ liệu lớn và AI
Theo ông Pierre Bonnet, Giám đốc vận hành Orchestra Networks, Giám đốc điều hành Orchestra Networks Việt Nam: "Ranh giới giữa ứng dụng tích cực hoặc tiêu cực của Big Data và AI rất mong manh. Một mặt, xã hội tiếp tục tăng trưởng chóng mặt để đáp ứng nhu cầu của mình bằng cách loại bỏ các ảnh hưởng từ bên ngoài, và Big Data và AI được sử dụng để theo đuổi một sự phát triển không bền vững cho hành tinh này. Mặt khác, xã hội sử dụng Big Data và AI để thúc đẩy tăng trưởng tương thích với một hành tinh bền vững, phục vụ tất cả mọi người như nhau, và tận dụng lợi thế của việc quản lý kiến thức tốt hơn".
Theo Báo Mới
Microsoft Office và những điều bạn có thể chưa biết Microsoft Office là công cụ giúp tăng hiệu quả làm việc trên máy tính cho hàng triệu người dùng trên thế giới. Tuy nó đã khá quen thuộc với nhiều người nhưng chắc chắn sẽ có bạn chưa biết hết các đặc điểm, lợi ích của từng phiên bản trong đó. Vì thế mời các bạn xem qua bài viết này để lựa...