Sở Khoa học và Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

View Original

Ám ảnh vì bạn cùng phòng ở bẩn, Đại học Trung Quốc làm cả thuật toán tự động ghép nhóm cho sinh viên "hợp cạ" nhau

See this content in the original post

Một hệ thống bao gồm thuật toán tự động phân tích sẽ tìm ra ngay những nhóm bạn hợp tính và sở thích nhất để ghép vào chung ký túc xá với nhau.

Ở các nước phương Tây, hầu hết ký túc xá được chia thành phòng chỉ dành cho tối đa 2 học sinh/sinh viên là chủ yếu. Tuy nhiên, ở các nước như Việt Nam, Trung Quốc... thì lại khác: Từ 4-8 người "nhồi" chung một phòng là chuyện quá bình thường.

Điều này đồng nghĩa với việc khả năng bạn bị ở ghép với một ai đó tính khí thất thường, không hợp cạ và thường xuyên xích mích là rất cao. Hôm nay 28 độ C nhưng người ta không muốn tắt đi điều hòa vì như vậy vẫn được coi là nóng, hay chỉ riêng việc phân chia công việc dọn dẹp thôi cũng đủ sinh ra cả tỷ thứ chuyện rồi. Đặc biệt, vấn đề ở bẩn và vệ sinh sạch sẽ được coi là nỗi ác mộng của nhiều bạn trẻ khi gặp phải những người bạn cùng phòng đáng sợ đến như vậy.

Đó là lý do vì sao một công nghệ mới ở Trung Quốc đang được rất nhiều sinh viên hưởng ứng hơn cả tình yêu dành cho idol:

Đây là thông báo chính thức ở Đại học Nam Kinh (Trung Quốc), với công nghệ nhận diện và phân tích dữ liệu mới được đưa vào áp dụng mỗi đợt đầu năm học. Thuật toán này sẽ lướt qua một loạt dữ liệu về tính tình, sở thích, thói quen của từng người, sau đó tính toán để sắp xếp cùng nhau sao cho hợp tình hợp lý nhất, không còn bị xếp ngẫu nhiên hên xui như ngày trước.

Thông tin trên được một trang tin địa phương đăng tải đầu tiên trên Weibo, ngay lập tức thu hút hàng chục nghìn Like và hàng nghìn comment hưởng ứng. Rõ ràng, Đại học Nam Kinh đang được tung hô như một hiện tượng mới của cộng đồng mạng và sinh viên Trung Quốc, khi cuối cùng cũng đến lúc họ được thoải mái bớt lo nghĩ về cơn ác mộng "bạn cùng phòng ở bẩn" trong suốt những năm tháng Đại học.

Các chuyên gia từ Đại học Nam Kinh cũng tiết lộ họ sử dụng một hệ thống giống như ứng dụng NetEase Music, với thuật toán nhận biết tương tự như của Spotify nhằm tự học hỏi và nhận biết sở thích cá nhân của từng người. Dĩ nhiên, nguồn dữ liệu sẽ được nhập vào thông qua một mẫu điều tra online, gửi đến toàn thể sinh viên để làm.

Theo ICTNews

Bài gốc

See this content in the original post

Xem thêm

See this content in the original post