Bà có lịch trình dày đặc với hàng loạt cuộc họp. Ngày làm việc của bà thường bắt dầu sau bữa sáng và kéo dài đến đêm. Tuy nhiên, cuộc sống của bà đã bị đảo lộn hoàn toàn.

Tháng 12/2018, theo yêu cầu từ phía Mỹ, cảnh sát Canada bắt giữ bà Mạnh. Con gái ông Nhậm Chính Phi đối mặt với những cáo buộc như lừa đảo, ăn cắp bí mật thương mại và không tuân thủ lệnh cấm vận của Mỹ. Cả bà Mạnh và Huawei đều phủ nhận cáo buộc này.

Bà Mạnh bị bắt giữ tại Canada vào tháng 12/2018. Ảnh: SCMP.

Sau một năm, bà Mạnh Vãn Châu vẫn đang bị quản thúc tại gia ở Vancouver, chờ đợi phiên tòa xét xử việc dẫn độ sang Mỹ. “Thời gian trôi qua chậm đến nỗi tôi quá rảnh rỗi và có thể đọc sách”, bà Mạnh cho biết trong một bức thư viết vào ngày 1/12.

“Tôi có thừa thời gian để thảo luận về một vấn đề bình thường với các đồng nghiệp hoặc tỉ mỉ hoàn thành một bức tranh sơn dầu. Trong năm nay, tôi đã học được cách mạnh mẽ, bình tĩnh đối mặt với tình huống xấu”, bà viết.

Bức thư xuất hiện lần đầu trên trang WeChat của bà Mạnh, sau đó nó được đăng lại trên nền tảng cộng đồng nội bộ của Huawei.

Sau vụ bắt giữ bà Mạnh, quan hệ ngoại giao giữa Canada và Trung Quốc đã trở nên căng thẳng. Trung Quốc bắt giữ cựu viên chức ngoại giao Michael Kovrig và doanh nhân Michael Spavor vì các cáo buộc về gián điệp, đe dọa an ninh Trung Quốc.

Họ bị từ chối quyền tiếp cận với luật sư và không thể gặp gia đình. Cuộc sống của họ trái ngược hoàn toàn với bà Mạnh. Theo SCMP, cuộc sống bị quản thúc tại gia của bà hiện tại được coi là khá thoải mái. Tờ BBC bình luận rằng bà ấy đang bị “mắc kẹt trong một cái lồng mạ vàng”.

Bà Mạnh có thể tự do di chuyển trong phạm vi gần 260 km2 của Vancouver, miễn là về trước giờ giới nghiêm, 23h. Bà cũng được tự do tiếp khách. Gần đây nhất, bà đã có cuộc gặp gỡ với Cong Peiwu, Đại sư Trung Quốc tại Canada.

Bà Mạnh bị quản thúc bằng một chiếc vòng theo dõi dưới chân. Ảnh: SCMP.

Ngoài ra, bà Mạnh phải đeo thiết bị định vị trên người, có giờ giới nghiêm từ 23h đến 6h sáng hôm sau và chịu sự giám sát cả ngày do một công ty an ninh cung cấp.

Công việc của Công ty an ninh Lions Gate là đảm bảo con gái ông Nhậm Chính Phi không vi phạm những điều khoản tại ngoại. Bà Mạnh phải chi trả chi phí giám sát, bao gồm tiền lương của 2 bảo vệ và một tài xế. Hiện tại, bà Mạnh đang chờ phiên tòa xét xử tiếp theo, dự kiến diễn ra vào ngày 20/1/2020.

“Trong mỗi phiên tòa, luôn có những hàng dài người bên ngoài tòa án và mọi người đều nhiệt tình hỗ trợ làm tôi cảm thấy ấm lòng”, bà Mạnh viết.

Vài giờ sau khi bức thư của bà Mạnh được đăng tải lên trang web nội bộ của Huawei, các nhân viên đã để lại gần 300 bình luận cùng những lời động viên và lời chúc tốt đẹp dành cho bà.

Khi ô tô giá rẻ vẫn đang còn là giấc mơ xa vời đối với người tiêu dùng Việt, thì việc bỏ ra vài trăm triệu đến vài tỉ đồng để sắm một chiếc ô tô luôn là một vấn đề đáng cân nhắc với những người mua ô tô tại Việt Nam.

Bởi bên cạnh giá bán, sự thay đổi của chính sách thuế phí luôn là vấn đề tác động rất lớn đến tâm lý của người mua.

Với nhiều người, sự thay đổi liên tục của các chính sách thuế phí luôn khiến họ băn khoăn, không biết phải đóng những khoản chi phí nào khi mua một chiếc ô tô mới.

Vấn đề đáng cân nhắc với những người mua ô tô tại Việt Nam là giá xe

Chính vì vậy, trước khi quyết định bỏ tiền tậu ô tô, người mua cần tìm hiểu kĩ càng giá bán, các loại phí liên quan để cân nhắc hầu bao của mình. Những tư vấn, ước tính dưới đây của chuyên gia sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về chi phí phải đóng khi mua một chiếc ô tô.

Với những điều chỉnh cách tính thuế phí đối với ô tô mới, người tiêu dùng mua ô tô mới trong năm 2016, ngoài giá bán xe sẽ phải đóng thêm thuế trước bạ từ 10% đến 12% giá bán công bố tùy thuộc từng địa phương, phí đăng kiểm (tùy loại xe), phí bảo trì đường bộ (tùy loại xe), lệ phí cấp biển số (tùy địa phương) và chi phí mua bảo hiểm trách nhiệm dân sự tùy loại xe.

Hiện nay, nhiều người đến các đại lý mua xe thường bất ngờ khi biết số tiền thực trả khi mua một chiếc ô tô thường cao hơn rất nhiều so với giá bán của xe. Điều này phần nào đến từ các chi phí về thuế, phí mà người mua xe phải đóng để xe có thể lăn bánh.

Ngoài ra người mua xe trả thêm chi phí dịch vụ đăng kí đăng kiểm xe khi họ không tự đi làm các thủ tục này.

Ví dụ thực tế khi khách hàng mua chiếc xe Ford EcoSport phiên bản Titanium tại TP HCM sẽ được tính toán mức chi phí như sau: Giá bán xe theo đề xuất của Ford Việt Nam 681 triệu đồng dành cho bản EcoSport Titanium.

Các bước mô phỏng từ ảnh vệ tinh sang bản đồ chi tiết bởi CycleGAN. Ảnh: TechCrunch.

Các nhà nghiên cứu từ hai tổ chức mong muốn cải tiến quá trình biến đổi ảnh chụp Google Maps thành những tấm bản đồ chi tiết. Đó là lý do CycleGAN, một mạng neuron máy học ra đời. Trí thông minh nhân tạo có khả năng biến chuyển hình ảnh loại X và Y sang các dạng khác với độ chính xác khá cao.

Sau khi thử nghiệm nhiều lần, AI hoàn thành công việc và cho ra kết quả tốt đến mức đáng nghi. Đội ngũ nghiên cứu nhận thấy trong quá trình mô phỏng ảnh vệ tinh có nhiều chi tiết ẩn mà những tấm ảnh thử nghiệm trước không hề xuất hiện. Chẳng hạn, các ánh đèn tỏa sáng trên mái nhà sẽ xuất hiện trở lại nếu AI được yêu cầu thực hiện lại quá trình tái tạo.

Ngay sau đó, Google và Stanford tiến hành thu lại quá trình phân tích của AI. Họ phát hiện ra rằng CycleGAN đã tự động tìm cách nhanh hơn để giải quyết vấn đề.

Lúc đầu, AI được xây dựng với khả năng "diễn dịch" những yếu tố có sẵn trên bản đồ và đặt chúng vào đúng vị trí được lập trình sẵn. Tuy nhiên, CycleGAN không làm như thế. AI tự học cách mã hóa những yếu tố trên bản đồ thành các "độ noise" như nhau.

Sau đó, CycleGAN so chiếu chúng qua 2 loại bản đồ khác nhau để tái tạo thành sản phẩm cuối cùng. Mắt thường không thể nhận thấy những đốm noise nhỏ nhưng máy tính thì có thể phân tích.

Tiếp theo, nhờ việc thử nghiệm nhiều lần, AI sử dụng những đốm noise đã phân tích và lưu trữ được tạo thành những bản đồ chi tiết cùng loại khác. CycleGAN bỏ qua bước nhận biết giữa các đối tượng khác nhau trên bản đồ, nó sử dụng data có sẵn để hoàn thành công việc.

Các loại bản đồ thay đổi theo từng tiến trình thực hiện. Ảnh: TechCrunch

Công nghệ mã hóa data thành hình ảnh đã có từ lâu, môn khoa học mang tên giấu tin trong ảnh (steganography) thường dùng để thêm watermark hay gắn kèm các chi tiết mã hóa khác nhau. Tuy nhiên, một loại trí thông minh nhân tạo có khả năng tự học steganography để rút gọn các bước làm việc là điều hoàn toàn mới lạ.

"Trí thông minh nhân tạo tuy phát triển nhưng vẫn còn hạn chế. Vấn đề của AI là vận hành bởi con người nên yếu tố con người cần đặt lên trên tất cả", Devin Coldewey chia sẻ trên TechCrunch.

Theo Zing