halong_embedding_finetuned / README.md

TTHDZ

Add new SentenceTransformer model

fd61fd9 verified 4 months ago

preview code

raw

history blame contribute delete

70.9 kB

metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - dense
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:6765
  - loss:TripletLoss
base_model: hiieu/halong_embedding
widget:
  - source_sentence: >-
      Việc tích hợp siêu tụ với pin truyền thống có tác dụng gì đối với tuổi thọ
      pin?
    sentences:
      - >-
        Public_066

        Các phương pháp đặc tả mô hình

        Máy trạng thái UML

        Các phương pháp đặc tả hình thức như máy hữu hạn trạng thái, biểu đồ
        trạng thái, v.v. giúp ta đặc tả các hệ thống một cách chính xác với ý
        nghĩa duy nhất (vì chúng sử dụng các công cụ toán học). Tuy nhiên, các
        phương pháp này thường khó được áp dụng trong công nghiệp vì chúng đòi
        hỏi các chuyên gia về đặc tả hình thức.

        Máy trạng thái UML được xem là giải pháp tốt để giải quyết vấn đề này.
        Nó có thể được sử dụng để đặc tả hành vi động (chuyển trạng thái) của
        các lớp đối tượng, các ca sử dụng (use cases), các hệ thống con và thậm
        chí là toàn bộ hệ thống. Tuy nhiên, máy trạng thái UML thường được sử
        dụng cho các lớp đối tượng. Theo [AJ00], biểu đồ cộng tác đặc tả bằng
        UML là một mô hình quan trọng trong việc kiểm thử hệ thống bởi mô hình
        này đặc tả chính xác hành vi (tương tác giữa các đối tượng) của hệ thống
        cần kiểm thử.

        Trong UML, một trạng thái ứng với một điều kiện quan trọng của một đối
        tượng. Trạng thái này được quyết định bởi các giá trị hiện thời của đối
        tượng, các mối quan hệ với các đối tượng khác và các hành động (phương
        thức) mà đối tượng này thực hiện. Một phép chuyển trạng thái là mối quan
        hệ giữa hai trạng thái. Một phép chuyển trạng thái trong UML bao gồm một
        sự kiện được kích hoạt, điều kiện và hành động tương ứng. Các sự kiện
        được kích hoạt của các phép chuyển trạng thái có thể là một trong các sự
        kiện sau:
          * Một lời gọi ứng với một phương thức
          * Một tín hiệu nhận được từ các trạng thái khác trong máy trạng thái
          * Một sự thay đổi giá trị của một thuộc tính nào đó của một đối tượng
          * Hết thời gian (timeout)
        Hình 8.4 là ví dụ về một máy trạng thái UML đặc tả hành vi của hệ thống
        quản lý bán hàng.

        **Hình 8.4: Một ví dụ về máy trạng thái UML.** |<image_4>|
      - >-
        Public_098

        Tích hợp với pin truyền thống


        * Hệ thống song song: Siêu tụ xử lý các xung công suất cao, trong khi
        pin đảm nhận lưu trữ năng lượng dài hạn.
          * Tăng tuổi thọ pin: Giảm căng thẳng dòng điện và nhiệt cho pin, kéo dài thời gian sử dụng.
          * Tối ưu hiệu suất năng lượng tái tạo: Kết hợp với pin lưu trữ trong lưới điện gió, mặt trời.
      - >-
        Public_202

        TÁC DỤNG, VỊ TRÍ VÀ HÌNH DÁNG CÁC BỘ PHẬN CHỦ YẾU TRONG BUỒNG LÁI XE ÔTÔ

        Vô lăng lái

        Vô lăng lái dùng để điều khiển hướng chuyển động của xe ôtô.

        Vị trí của vô lăng lái trong buồng lái phụ thuộc vào quy định của mỗi
        nước. Khi quy định chiều thuận của chuyển động là bên phải (theo hướng
        đi của mình) thì vô lăng lái được bố trí ở phía bên trái (còn gọi là tay
        lái thuận). Khi quy định chiều thuận của chuyển động là bên trái thì vô
        lăng lái được bố trí ở phía bên phải (còn gọi là tay lái nghịch).

        Trong giáo trình này chỉ giới thiệu loại “tay lái thuận” theo đúng Luật
        Giao thông đường bộ của nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam.

        Vô lăng lái có dạng hình vành khăn tròn, các kiểu loại thông dụng được
        trình bày trên hình 1-2.

        |<image_1>|

        _Hình 1-3 : **Các kiểu vô lăng lái**_

        \- Điều chỉnh Vô lăng lái:

        Để người lái được thoải mái khi lái xe, nhà sản xuất cho phép người sử
        dụng có thể điều chỉnh vị trí vô lăng lái cho phù hợp

        |<image_2>|

        _Hình 1-4: Điều chỉnh vị trí vô lăng lái bằng cơ khí_

        Để điều chỉnh vô lăng lái, người lái xe cần kéo khóa 1 theo chiều mũi
        tên, điều chỉnh chiều cao vô lăng theo chiều mũi tên 2, điều chỉnh độ
        gần xa vô lăng theo chiều mũi tên 3 (như trên hình 1-4).

        |<image_3>|

        _Hình 1-5: Điều chỉnh vô lăng bằng điện_

        Để điều chỉnh vô lăng bên hông trụ lái có 4 nút điều chỉnh theo 4 hướng,
        người lái bấm nút để điều chỉnh vô lăng lên xuống và gần, xa như trên
        hình 1-5.

        \- Bật, tắt sưởi vô lăng: Ở trên một số xe đời mới hiện đại có trang bị
        hệ thống sưởi cho vô lăng lái như trên hình 1-6.

        |<image_4>|

        _Hình 1-6: Điều khiển sưởi vô lăng_
  - source_sentence: MTLT hoạt động dựa trên những nguyên tắc vật lý cơ bản nào?
    sentences:
      - >-
        Public_199

        Kết quả nghiên cứu và bài luận

        Nguyên lý hoạt động của MTLT

        ### Các nguyên tắc hoạt động của MTLT 

        MTLT hoạt động dựa trên một số nguyên tắc vật lý cơ bản, bao gồm nguyên
        lý siêu dẫn, nguyên lý bù trừ và nguyên lý siêu vị nhân [14] – [16].
        Nguyên lý siêu dẫn (superconductivity) là nguyên tắc vật lý mô tả sự dẫn
        điện hoàn toàn của vật liệu khi được làm lạnh đến một nhiệt độ rất thấp.
        Điều này cho phép các dòng điện chạy qua vật liệu mà không gặp phải sự
        trở kháng. Nguyên tắc này được sử dụng trong các quantum bit (qubit) của
        MTLT để giữ trạng thái của qubit với độ chính xác cao. Nguyên lý bù trừ
        (quantum entanglement) là nguyên tắc vật lý mô tả sự liên kết giữa các
        hạt với nhau, dù chúng có thể ở cách xa nhau đến hàng trăm nghìn
        kilômét. Khi hai qubit liên kết với nhau thông qua nguyên tắc này, thì
        sự thay đổi của một qubit sẽ ảnh hưởng đến trạng thái của qubit kia, bất
        kể khoảng cách giữa hai qubit đó. Nguyên lý siêu vị nhân (quantum
        tunneling) là nguyên tắc vật lý mô tả sự xuyên qua của các hạt qua một
        vật liệu mà không gặp sự trở kháng. Điều này cho phép qubit có khả năng
        chuyển trạng thái một cách rất nhanh chóng, mà không cần mất thời gian
        để vượt qua các vật liệu giữa. Các nguyên tắc này tạo nên cơ sở cho sự
        hoạt động của MTLT, giúp nó có thể giải quyết các bài toán phức tạp một
        cách nhanh chóng hơn so với MTTT.

        ### Thành phần cấu tạo của MTLT 

        MTLT được tạo ra để thực hiện tính toán bằng cách sử dụng các phép toán
        trên các trạng thái lượng tử. Các thành phần cấu tạo của MTLT bao gồm
        qubit, quantum gate và quantum register [1], [6], [16], [19], [20],
        [22].

        |<image_3>|

        Qubit: Qubit (quantum bit) là đơn vị cơ bản của MTLT và tương đương với
        bit trong máy tính cổ điển. Tuy nhiên, qubit không chỉ mang giá trị 0
        hoặc 1 như bit nhị phân, mà có thể tồn tại trong một trạng thái siêu dẫn
        của 0 và 1 đồng thời (superposition) (xem minh họa trên hình 1). Điều
        này cho phép qubit thực hiện các tính toán đồng thời trên nhiều giá trị
        hơn là một giá trị duy nhất như trên máy tính cổ điển.

        |<image_4>|

        Quantum gate: là các phép toán được sử dụng để thực hiện các tính toán
        trên qubit. Hình 2 mô tả tên các phép toán lượng tử tương ứng với các
        quantum gate và ma trận toán học tương ứng. Các quantum gate có thể được
        sử dụng để biến đổi trạng thái của qubit hoặc để tạo ra sự tương tác
        giữa các qubit. Các quantum gate phổ biến bao gồm X-gate, Y-gate,
        Z-gate, Hadamard gate, CNOT gate, SWAP gate, Toffoli gate và một số các
        cổng khác.

        Quantum register: là tập hợp các qubit được sử dụng để lưu trữ và thực
        hiện các tính toán. Quantum register có thể có từ một đến hàng trăm
        qubit, tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể. Các thành phần này cùng hoạt động
        để tạo ra sức mạnh tính toán của MTLT. Khi các qubit được kết hợp với
        các quantum gate và được tổ chức trong quantum register, các tính toán
        lượng tử phức tạp có thể được thực hiện. Ngoài các thành phần khác biệt
        như trình bày trên của MTLTT, các thành phần cấu tạo cơ bản khác của một
        hệ thống tính toán được giới thiệu và minh họa trong [36] (xem hình 3).

        |<image_5>|

        **3.2.3.** So sánh giữa MTLT và MTTT

        MTLT và MTTT đều là những công cụ để xử lý thông tin, tuy nhiên chúng
        khác nhau về cách thức hoạt động và cách tiếp cận vấn đề.

        Bảng 1 trình bày sự khác nhau theo một số cách tiếp cận chính tạo ra sự
        khác biệt vượt trội như: cách biểu diễn thông tin, thao tác lưu trữ,
        phương pháp giải quyết bài toán.

        Tóm lại, MTLT và MTTT đều có sức mạnh và hạn chế riêng, có thể được sử
        dụng để giải quyết các bài toán khác nhau. Tuy nhiên, vì tính đặc biệt
        của MTLT, nó có thể giải quyết các bài toán phức tạp và lớn hơn nhiều so
        với MTTT. Song việc phát triển và sử dụng MTLT vẫn còn rất khó khăn và
        đòi hỏi sự đầu tư lớn về kỹ thuật và tài chính. Hiện nay, MTLT được sử
        dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y học, và khoa học vật lý. Với
        sự phát triển của công nghệ, các ứng dụng của MTLT dự kiến sẽ tiếp tục
        mở rộng và đóng góp vào sự phát triển của nhiều lĩnh vực khác nhau.
      - >-
        Public_059

        include <stdio .h>

        nan

        void print_str( char* str){ printf("% s", str);

        }

        int main ( void ){

        print_str(" Hello ␣World !"); return 0;

        }
          * **Giao diện bộ nhớ chia sẻ (shared memory):** một khối bộ nhớ được chia sẻ giữa hai mô-đun. Khối bộ nhớ này có thể do một trong hai mô-đun cấp phát, hoặc cũng có thể do một mô-đun thứ ba cấp phát. Một mô-đun sẽ ghi dữ liệu lên khối bộ nhớ và mô-đun kia đọc dữ liệu từ khối bộ nhớ.
        Trong ví dụ dưới đây hàm main và hàm print_str sử dụng bộ nhớ chia sẻ là
        biến str để trao đổi dữ liệu giữa các hàm này. Hàm main() ghi dữ liệu và
        hàm print_str() đọc dữ liệu. Trong trường hợp này, bộ nhớ cho biến str
        không được cấp phát mà sử dụng hằng ký tự.

        **Đoạn mã 10.2: Giao diện bộ nhớ chia sẻ**
      - >-
        Public_014

        Biểu diễn dữ liệu trong máy tính

        Biểu diễn số trong các hệ đếm

        Hệ đếm là tập hợp các ký hiệu và qui tắc sử dụng tập ký hiệu đó để biểu
        diễn và xác định các giá trị các số. Mỗi hệ đếm có một số ký số (digits)
        hữu hạn. Tổng số ký số của mỗi hệ đếm được gọi là **cơ số** (base hay
        radix), ký hiệu là b.

        ### Hệ đếm cơ số b

        Hệ đếm cơ số b (b ≥ 2 và nguyên dương) mang tính chất sau :
          * Có b ký số để thể hiện giá trị số. Ký số nhỏ nhất là **0** và lớn nhất là **b-1**.
          * Giá trị vị trí thứ n trong một số của hệ đếm bằng cơ số b lũy thừa n
          * Số N(b) trong hệ đếm cơ số (b) được biểu diễn bởi:
        |<image_1>|

        trong đó, số N(b) có **n+1** ký số biểu diễn cho phần nguyên và **m** ký
        số lẻ biểu diễn cho phần b_phân, và có giá trị là:

        |<image_2>|

        Trong ngành toán - tin học hiện nay phổ biến 4 hệ đếm là hệ thập phân,
        hệ nhị phân, hệ bát phân và hệ thập lục phân.

        ### Hệ đếm thập phân (Decimal system, b=10)

        Hệ đếm thập phân hay hệ đếm cơ số 10 là một trong các phát minh của
        người Ả rập cổ, bao gồm 10 ký số theo ký hiệu sau:

        **0,1,2,3,4,5,6,7,8,9**

        Qui tắc tính giá trị của hệ đếm này là mỗi đơn vị ở một hàng bất kỳ có
        giá trị bằng 10 đơn vị của hàng kế cận bên phải. Ở đây b=10. Bất kỳ số
        nguyên dương trong hệ thập phân có thể biểu diễn như là một tổng các số
        hạng, mỗi số hạng là tích của một số với 10 lũy thừa, trong đó số mũ lũy
        thừa được tăng thêm 1 đơn vị kể từ số mũ lũy thừa phía bên phải nó. Số
        mũ lũy thừa của hàng đơn vị trong hệ thập phân là 0.

        Ví dụ: Số 5246 có thể được biểu diễn như sau:

        3 2 1 0

        5246 = 5 x 10 + 2 x 10 + 4 x 10 + 6 x 10

        = 5 x 1000 + 2 x 100 + 4 x 10 + 6 x 1

        Thể hiện như trên gọi là ký hiệu mở rộng của số nguyên vì

        5246 = 5000 + 200 + 40 + 6

        Như vậy, trong số 5246 : ký số 6 trong số nguyên đại diện cho giá trị 6
        đơn vị (1s), ký số 4 đại diện cho giá trị 4 chục (10s), ký số 2 đại diện
        cho giá trị 2 trăm (100s) và ký số 5 đại diện cho giá trị 5 ngàn
        (1000s). Nghĩa là, số lũy thừa của 10 tăng dần 1 đơn vị từ trái sang
        phải tương ứng với vị trí ký hiệu số,

        0 1 2 3 4

        10 = 1 10 = 10 10 = 100 10 = 1000 10 = 10000 ...

        Mỗi ký số ở thứ tự khác nhau trong số sẽ có giá trị khác nhau, ta gọi là
        giá trị vị trí (place value).

        Phần thập phân trong hệ thập phân sau dấu chấm phân cách thập phân (theo
        qui ước của Mỹ) thể hiện trong ký hiệu mở rộng bởi 10 lũy thừa âm tính
        từ phải sang trái kể từ dấu chấm phân cách:

        101101−= 1011002−= 10110003−= ...

        <table>

        <colgroup>

        <col/>

        <col/>

        <col/>

        <col/>

        <col/>

        </colgroup>

        <thead>

        <tr>

        <th>2</th>

        <th>1</th>

        <th>0</th>

        <th>-1</th>

        <th>-2</th>

        </tr>

        </thead>

        <tbody>

        <tr>

        <td colspan="3">Ví dụ: 254.68 = 2 x 10 + 5 x 10 + 4 x 10 + 6 x 10</td>

        <td></td>

        <td>+ 8 x 10</td>

        </tr>

        </tbody>

        </table> 

        ### Hệ đếm nhị phân (Binary system, b=2)

        Với cơ số b=2, chúng ta có hệ đếm nhị phân. Đây là hệ đếm đơn giản nhất
        với 2 chữ số là 0 và 1, mỗi chữ số nhị phân gọi là BIT (viết tắt từ chữ
        BInary digiT). Vì hệ nhị phân chỉ có 2 trị số là 0 và 1, nên khi muốn
        diễn tả một số lớn hơn, hoặc các ký tự phức tạp hơn thì cần kết hợp
        nhiều bit với nhau. Ta có thể chuyển đổi số trong hệ nhị phân sang số
        trong hệ thập phân quen thuộc.

        Ví dụ: Số 11101.11(2) sẽ tương đương với giá trị thập phân là :

        |<image_3>|

        ### Hệ đếm bát phân (Octal system, b=8)

        Nếu dùng 1 tập hợp 3 bit thì có thể biểu diễn 8 trị khác nhau : 000,
        001, 010, 011, 100, 101, 110, 111. Các trị này tương đương với 8 trị
        trong hệ thập phân là 0, 1, 2, 3, 4, 5, 7. Tập hợp các chữ

        3

        số này gọi là hệ bát phân, là hệ đếm với b = 8 = 2 . Trong hệ bát phân,
        trị vị trí là lũy thừa của 8.

        Ví dụ:

        <table>

        <colgroup>

        <col/>

        <col/>

        <col/>

        <col/>

        <col/>

        </colgroup>

        <thead>

        <tr>

        <th>2</th>

        <th>1</th>

        <th>0</th>

        <th>-1</th>

        <th>-2</th>

        </tr>

        </thead>

        <tbody>

        <tr>

        <td colspan="3">235 . 64<sub>(8)</sub> = <strong>2</strong>x8 +

        <strong>3</strong>x8 + <strong>5</strong>x8 + <strong>6</strong>x8</td>

        <td>+ <strong>4</strong>x8</td>

        <td>= 157. 8125<sub>(10)</sub></td>

        </tr>

        </tbody>

        </table> 

        ### Hệ đếm thập lục phân (Hexa-decimal system, b=16)

        4

        Hệ đếm thập lục phân là hệ cơ số b=16 = 2 , tương đương với tập hợp 4
        chữ số nhị phân (4 bit). Khi thể hiện ở dạng hexa-decimal, ta có 16 ký
        tự gồm 10 chữ số từ 0 đến 9, và 6 chữ in A, B, C, D, E, F để biểu diễn
        các giá trị số tương ứng là 10, 11, 12, 13, 14, 15. Với hệ thập lục
        phân, trị vị trí là lũy thừa của 16.

        Ví dụ:

        4 3 2 1 0

        34F5C(16) = 3x16 + 4x16 + 15x16 + 5x16 + 12x16 = 216294(10)

        _Ghi chú_ : Một số ngôn ngữ lập trình qui định viết số hexa phải có chữ
        H ở cuối chữ số. Ví dụ: Số 15 viết là FH.

        ### Chuyển đổi một số từ hệ thập phân sang hệ đếm cơ số b

        #### Đổi phần nguyên từ hệ thập phân sang hệ b

        Tổng quát: Lấy số nguyên thập phân N(10) lần lượt chia cho b cho đến khi
        thương số bằng 0. Kết

        quả số chuyển đổi N(b) là các dư số trong phép chia viết ra theo thứ tự
        ngược lại.. Ví dụ: Số 12(10)
          * ?(2). Dùng phép chia cho 2 liên tiếp, ta có một loạt các số dư như sau:
        |<image_4>|

        #### Đổi phần thập phân từ hệ thập phân sang hệ cơ số b

        |<image_5>|Tổng quát: Lấy phần thập phân N(10) lần lượt nhân với b cho
        đến khi phần thập phân của tích số bằng 0. Kết quả số chuyển đổi N(b) là
        các số phần nguyên trong phép nhân viết ra theo thứ tự

        tính toán.
  - source_sentence: >-
      Để đẩy mạnh xây dựng và phát triển hạ tầng quản lý đô thị thông minh, Bắc
      Giang dự kiến xây dựng những trung tâm nào?
    sentences:
      - >-
        Public_587

        Đánh giá hiện trạng và xây dựng định hướng phát triển

        Đánh giá hiện trạng phát triển của tỉnh khi xây dựng thành phố thông
        minh

        **a) Điểm mạnh**

        Bắc Giang có vị trí thuận lợi, nằm trên tuyến hành lang kinh tế Nam Ninh
        (Trung Quốc) - Lạng Sơn - Hà Nội - Hải Phòng - Quảng Ninh; nằm trong
        vùng Thủ đô Hà Nội, có hệ thống giao thông thuận tiện bao gồm cả đường
        bộ, đường sắt và đường thuỷ tới thủ đô Hà Nội, cửa khẩu quốc tế Lạng
        Sơn, sân bay quốc tế Nội Bài, cảng biển quốc tế Hải Phòng, Cái Lân… tạo
        thuận lợi trong phát triển kinh tế và giao lưu văn hoá với các nước
        trong khu vực.

        Bắc Giang đã có quy hoạch phát triển kinh tế xã hội, quy hoạch ngành
        công nghệ thông tin và các ngành khác đáp ứng yêu cầu phát triển của
        tỉnh; đã có những định hướng chủ trương để đẩy mạnh ứng dụng, phát triển
        công nghệ thông tin; đã có chính sách đẩy mạnh phát triển công nghiệp,
        chú trọng đến chính sách thu hút phát triển ngành công nghệ cao.

        Tốc độ tăng trưởng kinh tế của tỉnh Bắc Giang gia tăng liên tục nhờ sự
        phát triển của ngành công nghiệp xây dựng, sản xuất, thương mại, dịch
        vụ. Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm của tỉnh (GRDP) đạt 13,3% (gần gấp
        đôi bình quân cả nước), tăng cao nhất từ trước đến nay.

        Các đô thị trên địa bàn tỉnh đã được quan tâm quy hoạch, đầu tư xây
        dựng. Quy mô đô thị từng bước được mở rộng; hạ tầng kỹ thuật đô thị có
        nhiều cải thiện; kinh tế khu vực đô thị tăng nhanh, với định hướng phát
        triển thành phố Bắc Giang trở thành đô thị loại I trong thời gian tới.

        Ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông được đẩy mạnh phát triển
        trong các ngành, lĩnh vực, đặc biệt là trong việc xây dựng Chính quyền
        điện tử. Đạt 100% đơn vị sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân cấp tỉnh, huyện
        đã có cổng thông tin điện tử, ứng dụng công nghệ thông tin trong giải
        quyết thủ tục hành chính, triển khai một cửa điện tử (với 18 sở, ngành,
        10/10 huyện, thành phố, 230/230 xã, phường, thị trấn triển khai), rút
        ngắn thời gian xử lý nhà nước, tăng tính minh bạch trong hoạt động của
        cơ quan nhà nước; cung cấp 667 dịch vụ công mức độ 3 phục vụ người dân
        và doanh nghiệp. 100% các sở, ngành và Ủy ban nhân dân huyện cài đặt và
        sử dụng phần mềm quản lý văn bản và điều hành qua mạng (với 02 phần mềm
        mã nguồn mở BGO và phần mềm thương mại BGNetOffice).

        Hạ tầng kỹ thuật công nghệ thông tin tại các cơ quan, đơn vị đã được đầu
        tư xây dựng tương đối đầy đủ, cơ bản đáp ứng nhu cầu triển khai ứng dụng
        công nghệ thông tin. Mạng diện rộng (WAN) của tỉnh đã được triển khai và
        đưa vào khai thác tại 100% đơn vị sở, ban, ngành, địa phương. Hệ thống
        hội nghị trực tuyến đã được đầu tư xây dựng, kết nối từ tỉnh, đến huyện
        đáp ứng được các cuộc họp trực tuyến giữa Ủy ban nhân dân tỉnh với Chính
        phủ và các Bộ, ngành Trung ương và một số cuộc họp trực tuyến giữa Ủy
        ban nhân dân tỉnh với Ủy ban nhân dân các huyện, thành phố. 100% các cơ
        quan sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân cấp huyện và các đơn vị trực thuộc,
        100% Hội đồng nhân dân - Ủy ban nhân dân cấp xã đã triển khai sử dụng
        chứng thư số, chữ ký số trong việc gửi, nhận văn bản, tài liệu điện
        tử...

        Bước đầu triển khai lắp đặt hệ thống camera giám sát giao thông, an ninh
        trật tự tại các tuyến đường trọng điểm trên địa bàn thành phố Bắc Giang,
        các địa điểm công cộng đem lại nhiều hiệu quả tích cực, đảm bảo trật tự
        an toàn giao thông trên địa bàn tỉnh. Triển khai các mô hình sản xuất
        nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao để nâng cao năng suất như xây dựng mô
        hình nhà màng; áp dụng các quy trình sản xuất theo tiêu chuẩn VietGAP và
        GlobalGAP...

        Nguồn nhân lực công nghệ thông tin được nâng cao về chất lượng, số
        lượng. Bên cạnh đó, nhằm phát huy hiệu quả sử dụng các chương trình, dự
        án công nghệ thông tin đã được đầu tư, Sở Thông tin và Truyền thông
        thường xuyên tổ chức các lớp tập huấn, đào tạo người sử dụng.

        **b) Điểm yếu**

        Kinh tế của tỉnh phát triển, nhưng chưa bền vững. Số lượng doanh nghiệp
        trên địa bàn tỉnh tăng nhanh nhưng chủ yếu là doanh nghiệp nhỏ và vừa,
        trình độ công nghệ và khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp nhìn
        chung còn hạn chế; vì vậy chưa thu hút được nhiều sự quan tâm đầu tư của
        các doanh nghiệp trong và ngoài nước về phát triển công nghệ thông tin
        và truyền thông trên địa bàn tỉnh.

        Dân cư sống chủ yếu tại khu vực nông thôn, phân bố không đồng đều. Tuy
        đời sống vật chất, tinh thần của người dân ngày càng được cải thiện,
        nhưng chưa đồng đều, vẫn còn khoảng cách giữa các khu vực nông thôn và
        thành thị. Việc tiếp cận, sử dụng các công nghệ hiện đại trong đời sống
        xã hội còn hạn chế nên ảnh hưởng đến việc phát triển các dịch vụ thông
        minh phục vụ người dân.

        Công tác quản lý điều hành, đặc biệt quản lý đô thị vẫn còn nhiều khó
        khăn, chưa có công cụ hiện đại hóa, các hệ thống thông minh hỗ trợ quản
        lý đô thị. Còn phát sinh các vấn đề đô thị như thiếu cơ sở hạ tầng trong
        đô thị do đô thị hóa; tỷ lệ ô nhiễm môi trường tăng nhanh do thải nước
        và số xe máy tăng.

        Việc triển khai ứng dụng công nghệ thông tin trong nội bộ cơ quan, đơn
        vị vẫn còn nhiều hạn chế. Một số đơn vị sở, ban, ngành, địa phương chưa
        thực sự tích cực triển khai ứng dụng công nghệ thông tin. Vẫn còn thiếu
        các phần mềm chuyên ngành, các cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý điều hành,
        liên thông. Đa phần các ứng dụng công nghệ thông tin được triển khai tại
        các đơn vị vẫn mang tính rời rạc, chưa liên kết thành một hệ thống; dữ
        liệu chưa được chia sẻ và sử dụng chung.

        Hạ tầng thiết bị công nghệ thông tin tại cơ quan nhà nước vẫn chưa được
        đầu tư đồng bộ; một số thiết bị đã bị xuống cấp, hết hạn khấu hao, chưa
        được duy tu, bảo dưỡng đầy đủ nên chưa đáp ứng được nhiều cho việc ứng
        dụng công nghệ thông tin. Vấn đề bảo mật an toàn, an ninh thông tin vẫn
        còn chưa được quan tâm đúng mức do điều kiện kinh phí hạn hẹp.

        Nguồn nhân lực công nghệ thông tin trong các cơ quan, đơn vị vẫn còn
        thiếu và chưa đồng bộ, đặc biệt là thiếu cán bộ công nghệ thông tin có
        trình độ cao. Cán bộ chuyên trách công nghệ thông tin chủ yếu vẫn là
        kiêm nhiệm, vẫn còn hạn chế về kỹ năng chuyên môn.

        Chưa có cơ chế hỗ trợ, ưu đãi cho cán bộ chuyên trách công nghệ thông
        tin nên rất khó khăn trong việc tuyển dụng, thu hút nguồn nhân lực chất
        lượng cao vào làm việc trong cơ quan nhà nước tại tỉnh.

        **c) Cơ hội**

        Trong thời gian qua, Đảng, Chính phủ luôn quan tâm, coi trọng phát triển
        ứng dụng công nghệ thông tin, đặc biệt là xây dựng chính quyền điện tử
        và phát triển thành phố thông minh nhằm nâng cao năng lực quản lý, nâng
        cao chất lượng, hiệu quả hoạt động kinh tế - xã hội, tạo ra môi trường,
        cuộc sống tươi đẹp cho người dân, doanh nghiệp.

        Bên cạnh đó, các xu hướng ứng dụng công nghệ thông tin trong nước và
        trên thế giới ngày càng nhiều, với xu hướng cuộc cách mạng công nghiệp
        lần thứ tư, công nghệ dữ liệu lớn (Big data), kết nối Internet vạn vật
        (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), xu hướng xây dựng thành phố thông minh tại
        các nước trên thế giới và tại Việt Nam... Những mô hình thành công sẽ là
        những gợi ý cho tỉnh tham khảo, học tập trong quá trình phát triển thành
        phố thông minh trong thời gian tới.

        Nhận thức về môi trường, về an toàn vệ sinh thực phẩm của xã hội ngày
        càng cao, tạo ra nhu cầu đảm bảo môi trường, đảm bảo phát triển bền vững
        trở nên cấp thiết.

        **d) Thách thức**

        Với những lợi thế do gần thành phố Hà Nội, Hải Phòng và tỉnh Quảng Ninh,
        cũng đồng thời bị hạn chế rất lớn về việc huy động và thu hút các chuyên
        gia công nghệ thông tin, nguồn nhân lực chất lượng cao tại các tỉnh,
        thành trong cả nước về làm việc tại tỉnh Bắc Giang do chưa có chính sách
        thu hút sử dụng cán bộ hợp lý.

        Ngân sách tỉnh còn nhiều khó khăn nên đầu tư cho hoạt động công nghệ
        thông tin vẫn ở mức thấp. Việc đầu tư chủ yếu mang tính nhỏ lẻ, tự phát
        ở từng cơ quan đơn vị.

        Nhận thức về vai trò, tầm quan trọng của công nghệ thông tin của các cơ
        quan, đơn vị và doanh nghiệp chưa thực sự đầy đủ.

        _**Đề xuất phát triển:**_

        Từ các phân tích đánh giá thực trạng ở trên, có thể thấy thách thức đặt
        ra cho Bắc Giang là rất lớn nhưng có cơ hội để trong vòng 5 năm đến 10
        năm Bắc Giang có thể đạt được mục tiêu phát triển đột phá, xây dựng
        thành phố thông minh phù hợp với tiềm năng và thực tế của tỉnh.

        \- Xây dựng Kiến trúc ICT cho đô thị thông minh của tỉnh Bắc Giang.

        \- Đẩy mạnh sử dụng công nghệ thông minh và các ứng dụng thông minh
        trong xây dựng và quản lý đô thị. Cung cấp các dịch vụ thông minh trong
        các lĩnh vực như giáo dục, y tế, nông nghiệp, xây dựng, giao thông, môi
        trường, năng lượng, an toàn để phục vụ cho người dân và nâng cao hiệu
        quả quản lý nhà nước.

        \- Đẩy mạnh xây dựng và phát triển hạ tầng quản lý đô thị thông minh:

        \+ Xây dựng Trung tâm điều hành thành phố thông minh.

        \+ Xây dựng Trung tâm dữ liệu thành phố thông minh (trung tâm mới dành
        riêng kết nối tất cả các các ứng dụng thông minh của các lĩnh vực).

        \+ Xây dựng nền tảng tích hợp dữ liệu thành phố thông minh.

        \+ Xây dựng Trung tâm an toàn thông tin.

        \+ Xây dựng hệ thống chiếu sáng thông minh; hệ thống cấp nước thông
        minh; hệ thống thoát nước thông minh; hệ thống thu gom và xử lý rác thải
        thông minh; phát triển lưới điện thông minh.

        \+ Mở rộng hệ thống quan trắc và cảnh báo phóng xạ môi trường trong toàn
        tỉnh.

        \+ Xây dựng trung tâm điều hành giao thông thông minh của tỉnh.

        \+ Mở rộng hệ thống mạng lưới camera giám sát và thiết bị đo mật độ giao
        thông, giám sát an ninh; xây dựng hệ thống cung cấp thông tin, phổ biến
        tình hình giao thông tại các nút, đường giao thông quan trọng của tỉnh.

        \- Tỉnh cần có chiến lược quy hoạch, xây dựng và quản lý đô thị hiện đại
        đảm bảo sự phát triển bền vững.

        \- Cần có chính sách thu hút nguồn nhân lực cao về công nghệ thông tin.

        \- Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và đẩy mạnh liên kết trong nước và
        quốc tế. Đẩy mạnh tốc độ đô thị hóa có quy hoạch, môi trường trong sạch,
        an toàn, quản lý tốt cơ sở hạ tầng để thu hút nhân lực về làm việc tại
        tỉnh Bắc Giang.
      - >-
        Public_088

        Thách thức triển khai


        * **Tốc độ tính toán:** Dù xử lý song song mạnh mẽ, thời gian phản ứng
        hóa học vẫn chậm so với điện tử học tốc độ cao.
          * **Độ chính xác và sai số:** Lỗi lai ghép hoặc đột biến có thể gây sai kết quả.
          * **Chi phí tổng hợp DNA:** Dù giảm nhanh, hiện vẫn cao cho ứng dụng quy mô lớn.
          * **An toàn sinh học:** Cần kiểm soát nghiêm ngặt để tránh rủi ro sinh học và lây nhiễm.
          * **Chuẩn hóa và tích hợp:** Chưa có chuẩn chung để kết nối máy tính DNA với hệ thống điện tử truyền thống.
      - >-
        Public_119

        LDA cho bài toán với 2 classes

        Xây dựng hàm mục tiêu

        _Ký hiệu: dữ liệu x_n, phép chiếu y_n = w^T x_n._

        Kỳ vọng mỗi lớp: m_k = (1/N_k) ∑_{n∈C_k} x_n, k=1,2. (1)

        Hiệu kỳ vọng sau chiếu: m_1 − m_2 ⇒ w^T(m_1−m_2). (2)

        Within-class variances (không lấy trung bình): s_k^2 = ∑_{n∈C_k} (y_n −
        m_k)^2. (3)

        Ma trận between-class: S_B = (m_1−m_2)(m_1−m_2)^T. (5)

        Ma trận within-class: S_W = ∑_{k=1}^2 ∑_{n∈C_k} (x_n−m_k)(x_n−m_k)^T.
        (6)

        **Hàm mục tiêu Fisher (2 lớp):**

        J(w) = (w^T S_B w) / (w^T S_W w). (4,7)
  - source_sentence: Hai dạng chính tấn công khai thác lỗi không kiểm tra đầu vào là gì?
    sentences:
      - >-
        Public_264

        Các loại kiểu Logic bomb

        Logic bomb dựa theo thời gian

        Logic bomb phổ biến nhất là logic bomb theo thời gian, chúng được lập
        trình để tự động kích hoạt vào một thời điểm cụ thể, chẳng hạn như vào
        ngày kỷ niệm của một sự kiện quan trọng. Những logic bomb này có thể gây
        ra thiệt hại lớn nếu không được phát hiện và ngăn chặn kịp thời.
      - >-
        Public_155

        Tấn công bằng mã độc

        Tấn công khai thác lỗi không kiểm tra đầu vào

        ### Giới thiệu

        Lỗi không kiểm tra đầu vào (Unvalidated input) là một trong các dạng lỗ
        hổng bảo mật phổ biến, trong đó ứng dụng không kiểm tra, hoặc kiểm tra
        không đầy đủ các dữ liệu đầu vào, nhờ đó tin tặc có thể khai thác lỗi để
        tấn công ứng dụng và hệ thống. Dữ liệu đầu vào (Input data) cho ứng dụng
        rất đa dạng, có thể đến từ nhiều nguồn với nhiều định dạng khác nhau.
        Các dạng dữ liệu đầu vào điển hình cho ứng dụng:
          * Các trường dữ liệu văn bản (text);
          * Các lệnh được truyền qua địa chỉ URL để kích hoạt chương trình;
          * Các file âm thanh, hình ảnh, hoặc đồ họa do người dùng, hoặc các tiến trình khác cung cấp;
          * Các đối số đầu vào trong dòng lệnh;
          * Các dữ liệu từ mạng hoặc từ các nguồn không tin cậy.
        Trên thực tế, tin tặc có thể sử dụng phương pháp thủ công, hoặc tự động
        để kiểm tra các dữ liệu đầu vào và thử tất cả các khả năng có thể để
        khai thác lỗi không kiểm tra đầu vào. Theo thống kê của trang web OWASP
        [(http://www.owasp.org),](http://www.owasp.org/) một trang web chuyên về
        thông kê các lỗi bảo mật ứng dụng web, lỗi không kiểm tra đầu vào luôn
        chiếm vị trí nhóm dẫn đầu các lỗi bảo mật các trang web trong khoảng 5
        năm trở lại đây.

        ### Tấn công khai thác

        Có hai dạng chính tấn công khai thác lỗi không kiểm tra đầu vào: (1)
        cung cấp dữ liệu quá lớn hoặc sai định dạng để gây lỗi cho ứng dụng, và
        (2) chèn mã khai thác vào dữ liệu đầu vào để thực hiện trên hệ thống của
        nạn nhân, nhằm đánh cắp dữ liệu nhạy cảm hoặc thực hiện các hành vi phá
        hoại. Hình 2.18 minh họa tấn công khai thác lỗi không kiểm tra đầu vào
        dạng (1) thông qua việc nhập dữ liệu quá lớn, gây lỗi thực hiện cho
        trang web.

        |<image_11>||<image_12>|

        _Hình 2.18. Cung cấp dữ liệu quá lớn để gây lỗi cho ứng dụng_

        Chúng ta minh họa tấn công khai thác lỗi không kiểm tra đầu vào dạng (2)
        bằng việc chèn mã tấn công SQL vào dữ liệu đầu vào, được thực hiện trên
        hệ quản trị cơ sở dữ liệu nhằm đánh cắp, hoặc phá hủy dữ liệu trong cơ
        sở dữ liệu. Giả thiết một trang web tìm kiếm sản phẩm sử dụng câu lệnh
        SQL sau để tìm kiếm các sản phẩm:

        "SELECT * FROM tbl_products WHERE product_name like '%" + keyword + "%'"
        trong đó _tbl_products_ là bảng lưu thông tin các sản phẩm,
        _product_name_ là trường tên

        sản phẩm và _keyword_ là từ khóa cung cấp từ người dùng form tìm kiếm.
        Nếu người dùng

        nhập từ khóa là "iPhone 7", khi đó câu lệnh SQL trở thành:

        "SELECT * FROM tbl_products WHERE product_name like '%iPhone 7%'"

        Nếu trong bảng có sản phẩm thỏa mãn điều kiện tìm kiếm, câu lệnh SQL sẽ
        trả về tập bản ghi. Nếu không có sản phẩm nào thỏa mãn điều kiện tìm
        kiếm, câu lệnh SQL sẽ trả về tập bản ghi rỗng. Nếu người dùng nhập từ
        khóa "iPhone 7'; _DELETE FROM tbl_products;--_ ", khi đó câu lệnh SQL
        trở thành:

        "SELECT * FROM tbl_products WHERE product_name like '%iPhone 7'; _DELETE
        FROM tbl_products;--_ %'"

        Như vậy, câu lệnh SQL được thực hiện trên cơ sở dữ liệu gồm 2 câu lệnh:
        câu lệnh chọn SELECT ban đầu và câu lệnh xóa DELETE do tin tặc chèn
        thêm. Câu lệnh “ _DELETE FROM tbl_products_ ” sẽ xóa tất cả các bản ghi
        trong bảng _tbl_products_. Sở dĩ tin tặc có thể thực hiện điều này là do
        hầu hết các hệ quản trị cơ sở dữ liệu cho phép thực

        hiện nhiều câu lệnh SQL theo _mẻ_ (batch), trong đó các câu lệnh được
        ngăn cách bởi dấu (;). Ngoài ra, dấu “--” ở cuối dữ liệu nhập để loại bỏ
        hiệu lực của phần lệnh còn lại do “-- ” là ký hiệu bắt đầu phần chú
        thích của dòng lệnh. Ngoài DELETE, tin tặc có thể chèn thêm các lệnh SQL
        khác, như INSERT, UPDATE để thực hiện việc chèn thêm bản ghi hoặc sửa
        đổi dữ liệu theo ý đồ tấn công của mình.

        ### Phòng chống

        Biện pháp chủ yếu phòng chống tấn công khai thác lỗi không kiểm tra đầu
        vào là lọc dữ liệu đầu vào. Tất cả các dữ liệu đầu vào, đặc biệt dữ liệu
        nhập từ người dùng và từ các nguồn không tin cậy cần được kiểm tra kỹ
        lưỡng. Các biện pháp cụ thể bao gồm:
          * Kiểm tra kích thước và định dạng dữ liệu đầu vào;
          * Kiểm tra sự hợp lý của nội dung dữ liệu;
          * Tạo các bộ lọc để lọc bỏ các ký tự đặc biệt và các từ khóa của các ngôn ngữ trong các trường hợp cần thiết mà kẻ tấn công có thể sử dụng:
        \+ Các ký tự đặc biệt: *, ', =, --

        \+ Các từ khóa ngôn ngữ: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP,....

        (với dạng tấn công chèn mã SQL).
      - >-
        Public_158

        Khái quát về mã hóa khóa đối xứng

        nan

        Mã hóa khóa đối xứng (Symmetric key encryption) hay còn gọi là mã hóa
        khóa bí mật (Secret key encryption) sử dụng một khóa bí mật (Secret key)
        duy nhất cho cả quá trình mã hóa và giải mã. Khóa bí mật được sử dụng
        trong quá trình mã hóa và giải mã còn được gọi là _khóa chia sẻ_ (Shared
        key) do bên gửi và bên nhận cần chia sẻ khóa bí mật một cách an toàn
        trước khi có thể thực hiện việc mã hóa và giải mã. Hình 3.14 minh họa
        quá trình mã hóa và giải mã sử dụng chung một khóa bí mật chia sẻ.

        |<image_1>|

        _Hình 3.14. Mã hóa khóa đối xứng (Symmetric key encryption)_

        Các hệ mã hóa khóa đối xứng thường sử dụng khóa với kích thước tương đối
        ngắn. Một số kích thước khóa được sử dụng phổ biến là 64, 128, 192 và
        256 bit. Do sự phát triển nhanh về tốc độ tính toán của máy tính, nên
        các khóa có kích thước nhỏ hơn 128 bit được xem là không an toàn và hầu
        hết các hệ mã hóa khóa đối xứng đảm bảo an toàn hiện tại sử dụng khóa có
        kích thước từ 128 bit trở lên. Ưu điểm nổi bật của các hệ mã hóa khóa
        đối xứng là có độ an toàn cao và tốc độ thực thi nhanh. Tuy nhiên, nhược
        điểm lớn nhất của các hệ mã hóa khóa đối xứng là việc quản lý và phân
        phối khóa rất khó khăn, đặc biệt là trong các môi trường mở như mạng
        Internet do các bên tham gia phiên truyền thông cần thực hiện việc trao
        đổi các khóa bí mật một cách an toàn trước khi có thể sử dụng chúng để
        mã hóa và giải mã các thông điệp trao đổi.

        Một số hệ mã hóa khóa đối xứng tiêu biểu, gồm DES (Data Encryption
        Standard), 3- DES (Triple-DES), AES (Advanced Encryption Standard), IDEA
        (International Data Encryption Algorithm), Blowfish, Twofish, RC4 và
        RC5. Phần tiếp theo của mục này là mô tả các giải thuật mã hóa DES,
        3-DES và AES do chúng là các giải thuật đã và đang được sử dụng rộng rãi
        nhất trên thực tế.
  - source_sentence: Theo tài liệu Public_119, mục tiêu của LDA là gì?
    sentences:
      - >-
        Public_496

        MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO

        Mục đích của phần thí nghiệm

        <table>

        <colgroup>

        <col/>

        </colgroup>

        <thead>

        <tr>

        <th><p>Mục đích của phần thí nghiệm:</p>

        <ul>

        <li><p>Hiểu rõ khái niệm Markov Decision Process (MDP).</p></li>

        <li><p>Nắm được các hàm giá trị

        <math><semantics><msup><mi>V</mi><mi>π</mi></msup><annotation>V^{\pi}</annotation></semantics></math>(s),

        <math><semantics><msup><mi>Q</mi><mi>π</mi></msup><annotation>Q^{\pi}</annotation></semantics></math>(s,a)</p></li>

        <li><p>Làm quen với các phương trình Bellman và ý nghĩa tối ưu.</p></li>

        <li><p>Áp dụng các thuật toán Q-learning, SARSA, Policy Gradient,

        Actor-Critic.</p></li>

        <li><p>Biết các kỹ thuật regularization và exploration trong

        RL.</p></li>

        </ul></th>

        </tr>

        </thead>

        <tbody>

        </tbody>

        </table>
      - >-
        Public_033

        Nguồn gốc của dòng điện (The Origin of the Current)

        Giới thiệu về điện (Introduction to Electricity)

        Mọi vật, từ nước và không khí đến đá, thực vật và động vật, đều được tạo
        thành từ các hạt nhỏ gọi là **nguyên tử**. Nguyên tử gồm **proton,
        neutron và electron**. Hạt nhân chứa proton (dương) và neutron (trung
        hòa), các electron (âm) quay quanh hạt nhân. Nguyên tử có thể được so
        sánh với hệ mặt trời, hạt nhân là Mặt Trời, electron là các hành tinh
        quay quanh.

        Các electron có thể bị giải phóng bởi lực từ bên ngoài: từ trường, nhiệt
        độ, ma sát hoặc phản ứng hóa học. Khi electron tự do chuyển từ nguyên tử
        này sang nguyên tử khác, **dòng điện tử** được tạo ra – cơ sở của **dòng
        điện**.
      - >-
        Public_119

        Giới thiệu


        Trong hai bài viết trước, PCA (unsupervised) giữ lại tổng phương sai lớn
        nhất nhưng không dùng nhãn. Trong phân lớp (supervised), tận dụng nhãn
        thường cho kết quả tốt hơn. Ví dụ chiếu lên các hướng d1 (gần PC1) và d2
        (gần thành phần phụ): d1 có thể làm hai lớp chồng lấn, trong khi d2 tách
        tốt hơn cho classification. Điều này cho thấy giữ lại nhiều phương sai
        nhất không phải lúc nào cũng tốt cho phân lớp. LDA ra đời để tìm phép
        chiếu tuyến tính (projection matrix) tối đa hóa khả năng phân biệt
        (discriminant). Với C lớp, số chiều mới không vượt quá C−1.
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers

SentenceTransformer based on hiieu/halong_embedding

This is a sentence-transformers model finetuned from hiieu/halong_embedding. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: hiieu/halong_embedding
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'XLMRobertaModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("TTHDZ/halong_embedding_finetuned")
# Run inference
sentences = [
    'Theo tài liệu Public_119, mục tiêu của LDA là gì?',
    'Public_119\nGiới thiệu\n\nTrong hai bài viết trước, PCA (unsupervised) giữ lại tổng phương sai lớn nhất nhưng không dùng nhãn. Trong phân lớp (supervised), tận dụng nhãn thường cho kết quả tốt hơn. Ví dụ chiếu lên các hướng d1 (gần PC1) và d2 (gần thành phần phụ): d1 có thể làm hai lớp chồng lấn, trong khi d2 tách tốt hơn cho classification. Điều này cho thấy giữ lại nhiều phương sai nhất không phải lúc nào cũng tốt cho phân lớp. LDA ra đời để tìm phép chiếu tuyến tính (projection matrix) tối đa hóa khả năng phân biệt (discriminant). Với C lớp, số chiều mới không vượt quá C−1.',
    'Public_496\nMẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO\nMục đích của phần thí nghiệm\n<table>\n<colgroup>\n<col/>\n</colgroup>\n<thead>\n<tr>\n<th><p>Mục đích của phần thí nghiệm:</p>\n<ul>\n<li><p>Hiểu rõ khái niệm Markov Decision Process (MDP).</p></li>\n<li><p>Nắm được các hàm giá trị\n<math><semantics><msup><mi>V</mi><mi>π</mi></msup><annotation>V^{\\pi}</annotation></semantics></math>(s),\n<math><semantics><msup><mi>Q</mi><mi>π</mi></msup><annotation>Q^{\\pi}</annotation></semantics></math>(s,a)</p></li>\n<li><p>Làm quen với các phương trình Bellman và ý nghĩa tối ưu.</p></li>\n<li><p>Áp dụng các thuật toán Q-learning, SARSA, Policy Gradient,\nActor-Critic.</p></li>\n<li><p>Biết các kỹ thuật regularization và exploration trong\nRL.</p></li>\n</ul></th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n</tbody>\n</table>',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 1.0000, 1.0000],
#         [1.0000, 1.0000, 1.0000],
#         [1.0000, 1.0000, 1.0000]])

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 6,765 training samples
Columns: sentence_0, sentence_1, and sentence_2

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	sentence_0	sentence_1	sentence_2
type	string	string	string
details	min: 9 tokens mean: 25.48 tokens max: 77 tokens	min: 21 tokens mean: 324.91 tokens max: 512 tokens	min: 23 tokens mean: 306.9 tokens max: 512 tokens

Samples:

sentence_0 sentence_1 sentence_2

Transistor NPN có các cực được sắp xếp như thế nào? Public_574 Các loại linh kiện điện tử phổ biến Transitor Transistor hay còn gọi là tranzito là một loại linh kiện bán dẫn chủ động. Thường được sử dụng như một phần tử khuếch đại hay khóa điện tử. Với khả năng đáp ứng nhanh, chính xác nên transistor được sử dụng nhiều trong ứng dụng tương tự và số như: mạch khuếch đại, điều chỉnh điện áp, tạo dao động và điều khiển tín hiệu. Tên gọi transistor chính là từ ghép trong Tiếng Anh của “Transfer” và “resistor” cũng tức là điện trở chuyển đổi. Tên gọi này được John R. Pierce đặt năm 1948 sau khi linh kiện này ra đời. Nó có ý nghĩa rằng thực hiện khuếch đại thông qua chuyển đổi điện trở. Chúng ta có thể nói transistor là một linh kiện bán dẫn chủ động được sử dụng trong mạch khuếch đại, đóng ngắt…. Về mặt cấu tạo, transistor được tạo thành từ hai lớp bán dẫn điện ghép lại với nhau. Như hình trên chúng ta có thể thấy có hai loại bán dẫn điện là loại p và loại n. Khi ghép một bán dẫn điện âm nằm giữa hai bán dẫn điện dương ta được Transistor... Public_028 Nguyên lý hoạt động Nguyên lý làm việc của Transistor NPN Khi không có điện áp cấp cho transistor NPN → không phân cực. * Lớp N (Emitter & Collector): điện tử tự do là hạt dẫn đa số, lỗ trống là hạt mang điện thiểu số. * Lớp P (Base): điện tử tự do là hạt mang điện thiểu số, lỗ trống là hạt dẫn đa số. Các hạt mang điện luôn di chuyển từ vùng nồng độ cao → nồng độ thấp: * Điện tử: từ N (n-region) → P (p-region) * Lỗ trống: từ P (p-region) → N (n-region) Quá trình này tạo ra vùng nghèo kiệt (depletion region) tại mối nối B-E và B-C. ### Tại sao vùng nghèo kiệt thâm nhập nhiều hơn về phía pha tạp nhẹ? * Doping là quá trình thêm tạp chất vào chất bán dẫn để tăng dẫn điện. * Pha tạp nặng: nhiều hạt mang điện, dẫn điện cao * Pha tạp nhẹ: ít hạt mang điện, dẫn điện thấp Trong Transistor NPN : * Emitter (N): pha tạp nặng → nhiều điện tử tự do * Base (P): pha tạp nhẹ → ít lỗ trống * Collector (N): pha tạp vừa phải → ...

Theo tài liệu Public_087, ô nhiễm không khí là thách thức môi trường nghiêm trọng nhất tại đâu ở Việt Nam? Public_087 Ô nhiễm không khí hiện đang là một trong những thách thức môi trường nghiêm trọng nhất tại Việt Nam, đặc biệt tại các đô thị lớn như Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Sự gia tăng nồng độ bụi mịn PM2.5 vượt ngưỡng cho phép tại nhiều khu vực không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe cộng đồng mà còn đe dọa sự phát triển kinh tế - xã hội bền vững. Trong bối cảnh toàn cầu đang ứng phó với biến đổi khí hậu và các hệ lụy của quá trình đô thị hóa nhanh, nhận diện rõ thực trạng, xác định chính xác nguyên nhân, đánh giá mức độ đóng góp của từng nguồn thải và hiệu quả các giải pháp đã triển khai là cơ sở quan trọng để xây dựng chính sách phù hợp, góp phần nâng cao hiệu lực quản lý chất lượng không khí quốc gia. Public_100 Xu hướng tương lai nan * Thiết bị nhẹ và gọn: Kính AR dạng kính mắt thông thường, pin lâu hơn. * Tích hợp AI và học máy: Tự động nhận diện và tái tạo môi trường thực với độ chính xác cao. * Tương tác đa giác quan: Hỗ trợ cảm giác chạm, âm thanh 3D, mùi hương. * Metaverse chuyên biệt: Ứng dụng cho giáo dục, y tế, thương mại chứ không chỉ giải trí. * Hợp tác từ xa nâng cao: Cuộc họp ảo với hình đại diện 3D chân thực, tăng tính kết nối toàn cầu.

Theo tài liệu Public_107, nếu learning rate quá nhỏ, kết quả của thuật toán GD sẽ như thế nào?

Public_107
Gradient Descent cho hàm nhiều biến

Giả sử ta cần tìm global minimum cho hàm f(θ) trong đó θ ( theta ) là một vector, thường được dùng để ký hiệu tập hợp các tham số của một mô hình cần tối ưu (trong Linear Regression thì các tham số chính là hệ số w). Đạo hàm của hàm số đó tại một điểm θ bất kỳ được ký hiệu là ∇θf(θ) (hình tam giác ngược đọc là nabla ). Tương tự như hàm 1 biến, thuật toán GD cho hàm nhiều biến cũng bắt đầu bằng một điểm dự đoán θ0, sau đó, ở vòng lặp thứ t, quy tắc cập nhật là:
θt+1=θt−η∇θf(θt)
Hoặc viết dưới dạng đơn giản hơn: θ=θ−η∇θf(θ).
Quy tắc cần nhớ: luôn luôn đi ngược hướng với đạo hàm.
Việc tính toán đạo hàm của các hàm nhiều biến là một kỹ năng cần thiết. Một vài đạo hàm đơn giản có thể được tìm thấy ở đây.
Quay lại với bài toán Linear Regression
Trong mục này, chúng ta quay lại với bài toán Linear Regression ...

Public_582
Thông số và kích thước cơ bản
nan
Các thông số và kích thước cơ bản của trụ nước được quy định tại Bảng 1 và Phụ lục A
Bảng 1 - Thông số và kích thước cơ bản của trụ nước chữa cháy











































Thông số Trụ nổi Trụ ngầm
Áp suất làm việc, MPa (bar), không lớn hơn 1(10) 1(10)
Đường kính trong thân trụ nước, mm 125 ± 2 125 ± 2
Chiều cao nâng của van, mm Từ 24 đến 30 Từ 24 đến 30
Chiều cao trụ nước, mm 1 500 ± 20 970 ± 20
Số vòng quay cần thiết để van mở hoàn toàn, vòng, không lớn hơn 15 15
Hệ số tổn thất áp suất trong trụ nước, s²m^-5,
không lớn hơn 1,2x10³ 1,2x10³
...


	


Loss: TripletLoss with these parameters:{
    "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
    "triplet_margin": 5
}




	
		
	
	
		Training Hyperparameters
	


	
		
	
	
		Non-Default Hyperparameters
	


fp16: True
multi_dataset_batch_sampler: round_robin


	
		
	
	
		All Hyperparameters
	

Click to expand


overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 8
per_device_eval_batch_size: 8
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 1
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 3
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
warmup_steps: 0
log_level: passive
log_level_replica: warning
log_on_each_node: True
logging_nan_inf_filter: True
save_safetensors: True
save_on_each_node: False
save_only_model: False
restore_callback_states_from_checkpoint: False
no_cuda: False
use_cpu: False
use_mps_device: False
seed: 42
data_seed: None
jit_mode_eval: False
bf16: False
fp16: True
fp16_opt_level: O1
half_precision_backend: auto
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
local_rank: 0
ddp_backend: None
tpu_num_cores: None
tpu_metrics_debug: False
debug: []
dataloader_drop_last: False
dataloader_num_workers: 0
dataloader_prefetch_factor: None
past_index: -1
disable_tqdm: False
remove_unused_columns: True
label_names: None
load_best_model_at_end: False
ignore_data_skip: False
fsdp: []
fsdp_min_num_params: 0
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
parallelism_config: None
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch
optim_args: None
adafactor: False
group_by_length: False
length_column_name: length
project: huggingface
trackio_space_id: trackio
ddp_find_unused_parameters: None
ddp_bucket_cap_mb: None
ddp_broadcast_buffers: False
dataloader_pin_memory: True
dataloader_persistent_workers: False
skip_memory_metrics: True
use_legacy_prediction_loop: False
push_to_hub: False
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: None
hub_strategy: every_save
hub_private_repo: None
hub_always_push: False
hub_revision: None
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
include_for_metrics: []
eval_do_concat_batches: True
fp16_backend: auto
push_to_hub_model_id: None
push_to_hub_organization: None
mp_parameters: 
auto_find_batch_size: False
full_determinism: False
torchdynamo: None
ray_scope: last
ddp_timeout: 1800
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
include_tokens_per_second: False
include_num_input_tokens_seen: no
neftune_noise_alpha: None
optim_target_modules: None
batch_eval_metrics: False
eval_on_start: False
use_liger_kernel: False
liger_kernel_config: None
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: True
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}




	
		
	
	
		Training Logs
	


	
		
Epoch
Step
Training Loss


		

0.5910
500
4.997


1.1820
1000
5.0017


1.7730
1500
5.0006


2.3641
2000
5.0006


2.9551
2500
5.0005


	


	
		
	
	
		Framework Versions
	


Python: 3.12.11
Sentence Transformers: 5.1.0
Transformers: 4.57.1
PyTorch: 2.7.0+cu126
Accelerate: 1.11.0
Datasets: 3.6.0
Tokenizers: 0.22.1


	
		
	
	
		Citation
	


	
		
	
	
		BibTeX
	


	
		
	
	
		Sentence Transformers
	

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}


	
		
	
	
		TripletLoss
	

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}