Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
mình tên là:nguyễn thị khánh nguyên
Sắp xếp các điều ước quốc tế dưới đây theo các cột tương ứng
|
STT |
Tên điều ước quốc tế |
Điều ước quốc tế về quyền con người (1) |
Điều ước quốc tế về hòa bình, hữu nghị và hợp tác giữa các quốc gia (2) |
Điều ước quốc tế về hội nhập kinh tế khu vực và quốc tế (3) |
|
1 |
Công ước của Liên hợp quốc về Quyền trẻ em |
|
|
|
|
2 |
Công ước của Liên hợp quốc về Luật Biển |
|
|
|
|
3 |
Nghị định thư Ki -ô –tô về môi trường |
|
|
|
|
4 |
Hiệp ước về biên giới trên bộ giữa Việt Nam với các nước láng giềng |
|
|
|
|
5 |
Hiệp định về khuyến khích và bảo hộ đầu tư |
|
|
|
|
6 |
Hiệp đinh thương mại Việt Nam – Nhật Bản |
|
|
|
|
7 |
Hiệp định về giáo dục và đào tạo giữa Việt Nam và Ô-xtrây-li-a |
|
|
|
|
8 |
Công ước về chống phân biệt đối xử với phụ nữ |
|
|
|
GỢI Ý LÀM BÀI
|
STT |
Tên điều ước quốc tế |
Điều ước quốc tế về quyền con người (1) |
Điều ước quốc tế về hòa bình, hữu nghị và hợp tác giữa các quốc gia (2) |
Điều ước quốc tế về hội nhập kinh tế khu vực và quốc tế (3) |
|
1 |
Công ước của Liên hợp quốc về Quyền trẻ em |
(1) |
|
|
|
2 |
Công ước của Liên hợp quốc về Luật Biển |
|
(2) |
|
|
3 |
Nghị định thư Ki -ô –tô về môi trường |
|
(2) |
|
|
4 |
Hiệp ước về biên giới trên bộ giữa Việt Nam với các nước láng giềng |
|
(2) |
|
|
5 |
Hiệp định về khuyến khích và bảo hộ đầu tư |
|
|
(3) |
|
6 |
Hiệp đinh thương mại Việt Nam – Nhật Bản |
|
|
(3) |
|
7 |
Hiệp định về giáo dục và đào tạo giữa Việt Nam và Ô-xtrây-li-a |
|
|
(3) |
|
8 |
Công ước về chống phân biệt đối xử với phụ nữ |
(1) |
|
|
|
STT |
Tên điều ước quốc tế |
Điều ước quốc tế về quyền con người (1) |
Điều ước quốc tế về hòa bình, hữu nghị và hợp tác giữa các quốc gia (2) |
Điều ước quốc tế về hội nhập kinh tế khu vực và quốc tế (3) |
|
1 |
Công ước của Liên hợp quốc về Quyền trẻ em |
(1) |
|
|
|
2 |
Công ước của Liên hợp quốc về Luật Biển |
|
(2) |
|
|
3 |
Nghị định thư Ki -ô –tô về môi trường |
|
(2) |
|
|
4 |
Hiệp ước về biên giới trên bộ giữa Việt Nam với các nước láng giềng |
|
(2) |
|
|
5 |
Hiệp định về khuyến khích và bảo hộ đầu tư |
|
|
(3) |
|
6 |
Hiệp đinh thương mại Việt Nam – Nhật Bản |
|
|
(3) |
|
7 |
Hiệp định về giáo dục và đào tạo giữa Việt Nam và Ô-xtrây-li-a |
|
|
(3) |
|
8 |
Công ước về chống phân biệt đối xử với phụ nữ |
(1) |
|
|
Em cảm ơn bản tổ chức rất nhiều ạ, khi em có tên trong danh sách nhận thưởng, thực sự em cảm ơn các thầy cô đã tổ chức ra chương trình này ạ. Em cảm ơn rất nhiều
Em xin chân thành cảm ơn BTC OLM, cô giáo Nguyễn Thị Thương Hoàii đã đồng hành cùng chúng em- những học viên của OLM. Em thực sự rất vui và cảm thấy hạnh phúc khi nhìn thấy mình trong danh sách. Em thấy những sân chơi của olm rất bổ ích góp phần làm các bạn thiếu nhi có những động lực học tập. Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn OLM một lần nũa và em mong OLM sẽ có những sân chơi, cuộc vuii ko kém phần thú vị ạ 😋😋😋
Thắc mắc của gia đình N là sai, vì:
- Đối với Nguyễn Văn N : Toà án đã căn cứ vào quy định tại Điều 171, khoản 4, mục b, Bộ luật Hình sự 2015 về tội cướp tài sản: “Gây thương tích hoặc gây tổn hại cho sức khỏe của 01 người mà tỷ lệ tổn thương cơ thể 61% trở lên hoặc gây thương tích hoặc gây tổn hại cho sức khỏe của 02 người trở lên mà tỷ lệ tổn thương cơ thể của mỗi người 31% trở lên” thì bị phạt tù từ 12 năm đến 20 năm hoặc tù chung thân. Căn cứ vào các tình tiết của vụ án, Toà đã xử Nguyễn Văn N (19 tuổi) tù chung thân là đúng.
- Đối với Trần Văn A: Trần Văn A tuy cùng thực hiện một tội phạm với Nguyễn Văn N, nhưng vì mới 17 tuổi, nên ngoài việc áp Điều 171, khoản 4, mục b, Bộ luật Hình sự 2015 về tội cướp tài sản, Toà còn áp dụng Điều 91, Bộ luật Hình sự về “Nguyên tắc xử lý đối với người dưới 18 tuổi phạm tội”, theo đó, mức hình phạt cao nhất được áp dụng đối với hành vi phạm tội này là không quá mười tám năm tù.
Thắc mắc của gia đình N là sai, vì:
- Đối với Nguyễn Văn N : Toà án đã căn cứ vào quy định tại Điều 171, khoản 4, mục b, Bộ luật Hình sự 2015 về tội cướp tài sản: “Gây thương tích hoặc gây tổn hại cho sức khỏe của 01 người mà tỷ lệ tổn thương cơ thể 61% trở lên hoặc gây thương tích hoặc gây tổn hại cho sức khỏe của 02 người trở lên mà tỷ lệ tổn thương cơ thể của mỗi người 31% trở lên” thì bị phạt tù từ 12 năm đến 20 năm hoặc tù chung thân. Căn cứ vào các tình tiết của vụ án, Toà đã xử Nguyễn Văn N (19 tuổi) tù chung thân là đúng.
- Đối với Trần Văn A: Trần Văn A tuy cùng thực hiện một tội phạm với Nguyễn Văn N, nhưng vì mới 17 tuổi, nên ngoài việc áp Điều 171, khoản 4, mục b, Bộ luật Hình sự 2015 về tội cướp tài sản, Toà còn áp dụng Điều 91, Bộ luật Hình sự về “Nguyên tắc xử lý đối với người dưới 18 tuổi phạm tội”, theo đó, mức hình phạt cao nhất được áp dụng đối với hành vi phạm tội này là không quá mười tám năm tù.
|
|
Đạo đức |
Pháp luật |
|
Nguồn gốc (hình thành từ đâu?) |
Hình thành từ đời sống xã hội |
Các quy tắc xử sự trong đời sống xã hội, được nhà nước ghi nhận thành các quy phạm pháp luật. |
|
Nội dung |
Các chuẩn mực, quan niệm thuộc đời sống tinh thần con người (thiện ác, lương tâm, nhân phẩm, danh dự) |
Các quy tắc xử sự (việc được làm, việc phải làm, việc không phải làm) |
|
Hình thức thể hiện |
Nhận thức, tình cảm con người, ca dao, tục ngữ,.. |
Văn bản quy pháp pháp luật |
|
Phương thức tác động |
Dư luận xã hội, lương tâm |
Giáo dục, cưỡng chế bằng quyền lực nhà nước. |
|
|
Đạo đức |
Pháp luật |
|
Nguồn gốc (hình thành từ đâu?) |
Hình thành từ đời sống xã hội |
Các quy tắc xử sự trong đời sống xã hội, được nhà nước ghi nhận thành các quy phạm pháp luật. |
|
Nội dung |
Các chuẩn mực, quan niệm thuộc đời sống tinh thần con người (thiện ác, lương tâm, nhân phẩm, danh dự) |
Các quy tắc xử sự (việc được làm, việc phải làm, việc không phải làm) |
|
Hình thức thể hiện |
Nhận thức, tình cảm con người, ca dao, tục ngữ,.. |
Văn bản quy pháp pháp luật |
|
Phương thức tác động |
Dư luận xã hội, lương tâm |
Giáo dục, cưỡng chế bằng quyền lực nhà nước. |
Đã tải lên ảnh🤣 Chuyên viên kĩ thuật trong các công ty có ứng dụng công nghệ thông tin giữ vai trò rất quan trọng, cụ thể: Quản lí và vận hành hệ thống CNTT: Đảm bảo máy tính, mạng, phần mềm hoạt động ổn định, liên tục. Bảo trì và sửa chữa: Phát hiện, khắc phục sự cố kĩ thuật để không làm gián đoạn công việc. Hỗ trợ người dùng: Hướng dẫn nhân viên sử dụng phần mềm, thiết bị công nghệ hiệu quả. Đảm bảo an toàn dữ liệu: Bảo mật thông tin, phòng chống virus và các nguy cơ mất dữ liệu. Đề xuất, cải tiến công nghệ: Cập nhật và áp dụng các giải pháp mới giúp nâng cao hiệu quả làm việc. 👉 Tóm lại, họ là người giúp hệ thống công nghệ của công ty hoạt động trơn tru, an toàn và hiệu quả. Đã tải lên ảnh Quy trình sử dụng mô hình Học máy để xếp khách hàng vào các nhóm có thể mô tả ngắn gọn như sau: Thu thập dữ liệu: Lấy thông tin khách hàng như giới tính, tuổi, thu nhập, sở thích, hành vi mua sắm,… Tiền xử lí dữ liệu: Làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa, mã hóa các thông tin cần thiết. Xây dựng mô hình: Chọn thuật toán học máy phù hợp (phân loại hoặc phân cụm). Huấn luyện mô hình: Dùng dữ liệu đã có để “dạy” mô hình nhận biết đặc điểm từng nhóm khách hàng. Dự đoán/Phân nhóm: Đưa dữ liệu khách hàng mới vào mô hình → mô hình sẽ gán vào nhóm (1 - Mới, 2 - Tiềm năng, 3 - Thân thiết). Đánh giá và cải thiện: Kiểm tra độ chính xác và điều chỉnh mô hình nếu cần.
Quy trình sử dụng mô hình học máy để xếp khách hàng gồm:
1. Thu thập dữ liệu: Thu thập thông tin khách hàng (giới tính, tuổi, thu nhập, sở thích, hành vi mua sắm,…).
2. Tiền xử lí dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hoá và mã hoá dữ liệu.
3. Xây dựng và huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã gán nhãn (mới, tiềm năng, thân thiết) để huấn luyện mô hình.
4. Dự đoán/Phân loại: Đưa dữ liệu khách hàng mới vào mô hình để xếp vào các nhóm tương ứng.
5. Đánh giá và cải thiện: Kiểm tra độ chính xác và điều chỉnh mô hình nếu cần.
1. Thu thập dữ liệu khách hàng Thu thập các thông tin liên quan như: Giới tính Tuổi tác Sở thích Thu nhập Thói quen chi tiêu Hành vi mua sắm Dữ liệu có thể lấy từ hệ thống bán hàng, website, ứng dụng, khảo sát khách hàng,… 2. Tiền xử lí dữ liệu Làm sạch dữ liệu: loại bỏ dữ liệu thiếu hoặc sai. Chuẩn hóa và mã hóa dữ liệu (ví dụ: mã hóa giới tính, sở thích). Chọn các đặc trưng quan trọng phục vụ cho việc phân loại. 3. Xây dựng và huấn luyện mô hình Chọn thuật toán học máy phù hợp (ví dụ: phân loại – classification). Dùng dữ liệu đã xử lí để huấn luyện mô hình nhằm học cách nhận biết từng nhóm khách hàng. 4. Đánh giá mô hình Kiểm tra độ chính xác của mô hình bằng tập dữ liệu kiểm thử. Điều chỉnh mô hình nếu kết quả chưa tốt. 5. Dự đoán và phân nhóm khách hàng Đưa dữ liệu khách hàng mới vào mô hình. Mô hình sẽ dự đoán và xếp khách hàng vào một trong ba nhóm: – Khách hàng mới – Khách hàng tiềm năng – Khách hàng thân thiết 6. Ứng dụng kết quả Sử dụng kết quả phân nhóm để: Xây dựng chiến lược marketing phù hợp. Chăm sóc khách hàng thân thiết. Thu hút và chuyển đổi khách hàng mới thành khách hàng tiềm năng.
1. Thu thập dữ liệu khách hàng Thu thập các thông tin liên quan như: Giới tính Tuổi tác Sở thích Thu nhập Thói quen chi tiêu Hành vi mua sắm Dữ liệu có thể lấy từ hệ thống bán hàng, website, ứng dụng, khảo sát khách hàng,… 2. Tiền xử lí dữ liệu Làm sạch dữ liệu: loại bỏ dữ liệu thiếu hoặc sai. Chuẩn hóa và mã hóa dữ liệu (ví dụ: mã hóa giới tính, sở thích). Chọn các đặc trưng quan trọng phục vụ cho việc phân loại. 3. Xây dựng và huấn luyện mô hình Chọn thuật toán học máy phù hợp (ví dụ: phân loại – classification). Dùng dữ liệu đã xử lí để huấn luyện mô hình nhằm học cách nhận biết từng nhóm khách hàng. 4. Đánh giá mô hình Kiểm tra độ chính xác của mô hình bằng tập dữ liệu kiểm thử. Điều chỉnh mô hình nếu kết quả chưa tốt. 5. Dự đoán và phân nhóm khách hàng Đưa dữ liệu khách hàng mới vào mô hình. Mô hình sẽ dự đoán và xếp khách hàng vào một trong ba nhóm: – Khách hàng mới – Khách hàng tiềm năng – Khách hàng thân thiết 6. Ứng dụng kết quả Sử dụng kết quả phân nhóm để: Xây dựng chiến lược marketing phù hợp. Chăm sóc khách hàng thân thiết. Thu hút và chuyển đổi khách hàng mới thành khách hàng tiềm năng.