đề số 2 tiếng anh

"Mình thông cảm cho người bán dạo, nhưng đại lý cấp trên đâu hiểu cho mình, họ chỉ biết đưa vé xuống tiêu thụ. Nếu lỡ ngày nào mình tiêu thụ không hết và trả vé về thì sau đó họ sẽ cắt luôn vé của mình để đưa người khác bán, tức là đại lý tự "giết" nhau".

Nhiều cư dân mạng đã vô cùng bức xúc khi xem qua đoạn video, ghi lại tình huống giao thông nguy hiểm, khi một xe ben "hổ vồ" vượt ẩu kiểu "giết người" trên cao tốc, suýt gây tai nạn kinh hoàng với ô tô con di chuyển chiều ngược lại.

Khi lập Wonder Rates, ngay từ cái tên, Phạm Minh Đức đã muốn nhấn mạnh sản phẩm của mình cung cấp dịch vụ với "lãi suất tuyệt vời", thấp nhất thị trường với tiêu chí "Có lãi suất thấp thì bà con mới dễ mua được nhà". Anh gầy dựng cho mình đội ngũ có kiến thức chuyên sâu về công nghệ, tài chính và tâm lý người dùng. Bên cạnh đó, Wonder Rates cũng được áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất dựa trên thông tin cá nhân của người dùng một cách nhanh chóng, chính xác. Tuy nhiên, vốn là kỹ sư phần mềm, Phạm Minh Đức còn mong muốn xa hơn khi tham gia xây dựng thuật toán và công nghệ để tự động hóa quy trình vay mua nhà với app cho ngành "loan" sắp ra mắt thị trường với tên gọi One AMO. One AMO được dự đoán sẽ là nền tảng công cụ giúp các tư vấn viên thực hiện nghiệp vụ tốt hơn.

200 gr cùi bí ngô

Sau thông tin Sở GD-ĐT TP.HCM phúc đáp với Trường Phổ thông Năng khiếu ĐH Quốc gia TP.HCM về việc tổ chức kỳ thi chương trình dự bị ĐH Mỹ Advanced Placement (chứng chỉ AP), trong đó có yêu cầu trường này không tổ chức kỳ thi vào đầu tháng 5, phóng viên Báo Thanh Niên đã liên hệ với tiến sĩ Nguyễn Thị Thanh Mai, Hiệu trưởng Trường Phổ thông Năng khiếu, để tìm hiểu lý do trường này bị Sở GD-ĐT "tuýt còi" và học sinh đã đăng ký bị ảnh hưởng ra sao?

Ví dụ, một thương hiệu giày dép và quần áo nổi tiếng dành cho giới trẻ đã thành công vang dội nhờ sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng. Thay vì chỉ thu thập thông tin liên lạc, độ tuổi, giới tính của khách hàng, thương hiệu này đã thu thập các dữ liệu chăm sóc khách hàng trong quá khứ, lịch sử hoạt động, lịch sử tìm kiếm, hành vi, sở thích của khách hàng trên các mạng xã hội, gu âm nhạc…