Tứ điện đều ABCD có cạnh a. Mặt cầu (S) tiếp xúc với AB, AC, AD lần lượt tại B, C, D giới hạn nên một hình cầu có thể tích là:

Thí sinh đọc bài 1 và trả lời câu hỏi từ 1 – 8:

Thuốc trừ sâu từ cỏ ngọt?

Phát hiện này xuất phát từ ý tưởng của nhà nghiên cứu Simon D. Kaschock–Marenda. Ông đã cho ruồi giấm ăn chất làm ngọt Truvia (do Tập đoàn Cargill sản xuất) và một số chất ngọt khác, rồi giữ chúng trong lọ cùng với ruồi giấm trưởng thành. Gần một tuần sau, ông thấy những con ruồi ăn chất làm ngọt Truvia đã chết, nhưng những con ruồi ăn các chất ngọt khác vẫn sống. Ban đầu ông nghĩ rằng đây có thể chỉ là một sự tình cờ, nhưng những lần thí nghiệm sau vẫn cho kết quả tương tự. Những con ruồi được nuôi bằng Truvia chỉ sống khoảng sáu ngày, còn những con ruồi ăn đường cát bình thường thì sống đến tuổi thọ bình thường, khoảng 40 – 50 ngày.

Truvia là chất làm ngọt tự nhiên, được chiết xuất từ cỏ ngọt Nam Mỹ, nên các nhà khoa học nghĩ rằng loại cỏ ngọt này có chứa các thành phần có khả năng tiêu diệt ruồi giấm.

Nhưng khi ruồi giấm ăn thức ăn có chứa Purevia – một chất làm ngọt khác cũng được chiết xuất từ cỏ ngọt, chúng không có phản ứng giống như khi ăn chất làm ngọt Truvia. Tuổi thọ của chúng vẫn không thay đổi.

Vì vậy, các nhà nghiên cứu tại Drexel đã sử dụng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC) để phân tích Truvia. Kết quả cho thấy hơn 90% hàm lượng của Truvia là erytritol.

Erythritol là một chất làm ngọt “không calo”, được tìm thấy trong trái cây và thực phẩm lên men. Nó đóng vai trò như chất độn trong Truvia. Chiết xuất lá cỏ ngọt có vị ngọt gấp khoảng 200 lần đường, nên erythritol giúp tạo ra độ ngọt đồng đều trong toàn bộ sản phẩm được làm ngọt. Ngoài ra, erytritol đã được Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) công nhận là an toàn và được chấp thuận làm phụ gia thực phẩm trên toàn cầu.

Để xác định xem liệu erytritol có phải là thủ phạm thực sự gây độc cho ruồi giấm hay không, nhóm nghiên cứu đã cho ruồi giấm vào trong các lọ chứa erythritol ở nồng độ cao hơn. Kết quả là, sau một hoặc hai ngày ăn thức ăn tẩm erythritol có nồng độ cao nhất (2M), tất cả các con ruồi đều chết.

Nhóm của Marenda đã nhận được bằng sáng chế tạm thời đối với việc sử dụng erythritol làm thuốc diệt ruồi giấm và một số côn trùng khác. Theo nhóm nghiên cứu, phương pháp mới này rất hứa hẹn vì khi cho ruồi giấm lựa chọn giữa erythritol và sucroza thì chúng ăn cả hai loại. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể nhử mồi ngay cả khi côn trùng đang có thực phẩm khác.

Tuy nhiên, hợp chất mới còn phải trải qua một chặng đường dài trước khi có thể trở thành một loại thuốc trừ sâu. Các nhà nghiên cứu sẽ phải chứng minh rằng erythritol không độc hại đối với các loài côn trùng có ích như ong và nhiều động vật khác như chim.

Ý chính của bài viết trên là gì?

Tuổi thọ trung bình của một con ruồi giấm là bao nhiêu? 

Phương pháp HPLC được nhắc đến trong đoạn 4 là:

Một màn hình trong rạp chiếu phim có chiều rộng AB bằng 2,0 mét, đặt cao so với mặt đất một khoảng BH bằng 2,2 mét. C là điểm trên mặt đất có góc nhìn đối với đoạn thẳng AB là lớn nhất. Tính khoảng cách CH từ điểm C tới màn hình.

Cuộc khảo sát vào năm 1994 đã thể hiện điều gì?

Cho dãy số (u_n) thỏa mãn thỏa mãn $\left\{\begin{array}{l}{u}_1=1\\ u_{n+1}=\frac{n+1}{n+2}{u}_n+\frac{3}{n+2}\end{array},\forall n\in \mathbb{N}*\right.$. Số hạng thứ 2022 của đãy là:

Vai trò của Oxytocin trong hành vi của con người được phát hiện lần đầu vào năm nào? 

Thí sinh đọc bài 2 và trả lời câu hỏi từ 9 – 16:

Tương lai cho nghề nghiệp của con người:

Theo một công ty tư vấn kinh doanh hàng đầu, 3–14% lực lượng lao động toàn cầu sẽ cần chuyển sang một nghề nghiệp khác trong vòng 10–15 năm tới và tất cả người lao động sẽ cần phải thích nghi khi nghề nghiệp của họ phát triển cùng với máy móc. Tự động hóa – hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo (AI) – là một khía cạnh của những tác động đột phá của công nghệ đối với thị trường lao động. ‘AI tách rời’, giống như các thuật toán chạy trong điện thoại thông minh của chúng ta, là một khía cạnh khác.

Tiến sĩ Stella Pachidi từ Trường Kinh doanh Cambridge Judge tin rằng một số thay đổi cơ bản nhất đang xảy ra do “thuật toán hóa” các công việc phụ thuộc vào dữ liệu hơn là sản xuất – cái gọi là nền kinh tế tri thức. Các thuật toán có khả năng học hỏi từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây cần đến sự phán xét của con người, chẳng hạn như đọc các hợp đồng pháp lý, phân tích y tế và thu thập thông tin tình báo thị trường.

Pachidi nói: “Trong nhiều trường hợp, chúng có thể vượt trội hơn con người. Các tổ chức rất hào hứng với việc sử dụng các thuật toán bởi vì họ muốn đưa ra lựa chọn dựa trên những gì họ coi là “thông tin hoàn hảo”, cũng như để giảm chi phí và nâng cao năng suất.”

Pachidi nói: “Nhưng những cải tiến này không phải là không có hậu quả. Một cách để học về một công việc là” tham gia quan sát hợp pháp “– một người mới học đứng cạnh các chuyên gia và học bằng cách quan sát. Nếu điều này không xảy ra thì bạn cần phải tìm những cách mới để học.”

Một vấn đề khác là mức độ ảnh hưởng hoặc thậm chí kiểm soát của công nghệ với lực lượng lao động. Trong hơn hai năm, Pachidi theo dõi một công ty viễn thông. “Cách nhân viên bán hàng viễn thông làm việc là thông qua tiếp xúc một cách cá nhân và thường xuyên với khách hàng, sử dụng kinh nghiệm để đánh giá tình huống và đưa ra quyết định. Tuy nhiên, công ty đã bắt đầu sử dụng thuật toán nhằm xác định thời điểm người quản lý tài khoản nên liên hệ với một số khách hàng nhất định về loại cung cấp cho họ chiến dịch nào hay cái gì.

Cô giải thích rằng thuật toán – thường được xây dựng bởi các nhà thiết kế bên ngoài – thường trở thành người lưu giữ kiến thức. Pachidi tin rằng trong những trường hợp như thế này, một cái nhìn thiển cận bắt đầu len lỏi vào thực tiễn công việc, theo đó người lao động học thông qua ‘con mắt của thuật toán’ và trở nên phụ thuộc vào các hướng dẫn của nó. Sự khám phá – nơi thử nghiệm và bản năng con người dẫn đến sự tiến bộ và ý tưởng mới – thực sự không được khuyến khích.

Pachidi và các đồng nghiệp thậm chí còn quan sát những người phát triển các chiến lược để làm cho thuật toán hoạt động theo lợi ích của họ. Bà nói: ‘Chúng tôi đang chứng kiến những trường hợp công nhân cung cấp dữ liệu sai cho thuật toán để đạt được mục tiêu của họ.’

Các nhà nghiên cứu đang làm việc để tránh những tình huống như thế này. Mục tiêu của họ là làm cho các công nghệ AI trở nên đáng tin cậy và minh bạch hơn, để các tổ chức và cá nhân hiểu được cách thức đưa ra các quyết định của AI. Pachidi nói, “Chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi hiểu rõ về những tình huống khó xử mà thế giới mới này đặt ra liên quan đến chuyên môn, ranh giới nghề nghiệp và sự kiểm soát.”

Nghiên cứu được công bố gần đây của ông trả lời câu hỏi liệu tự động hóa, AI và robot có đồng nghĩa với một tương lai thất nghiệp hay không bằng cách xem xét các nguyên nhân của thất nghiệp. “Lịch sử rõ ràng rằng thay đổi có thể có nghĩa là dư thừa. Nhưng các chính sách xã hội có thể giải quyết vấn đề này thông qua đào tạo lại và triển khai lại.”

Ý chính của bài viết trên là gì?