Hệ quả là không ít gia đình phải đối mặt với những tình huống dở khóc dở cười: Kệ quá hẹp khiến chiếc TV đắt tiền trông lỏng lẻo như sắp lật, hoặc kệ quá cao khiến người xem phải ngửa cổ liên tục dẫn đến các bệnh về đốt sống cổ. Đáng lo ngại hơn, một chiếc kệ có chiều ngang bằng hoặc nhỏ hơn viền TV sẽ làm mất trọng tâm, chỉ cần một va chạm nhỏ cũng có thể khiến chiếc TV hàng chục triệu đồng đổ sập.
Để giải quyết triệt để bài toán này, các chuyên gia thiết kế nội thất đã đưa ra một công thức tính kích thước kệ TV chuẩn xác, dựa trên hai yếu tố cốt lõi: Tầm mắt của người xem và chiều rộng thực tế của thiết bị.
1. Chiều cao của kệ (Bảo vệ đốt sống cổ)
Nguyên tắc then chốt sẽ là tâm màn hình TV phải nằm ngay đúng tầm mắt của bạn khi ngồi. Để tính toán, bạn hãy làm theo 3 bước đơn giản:
2. Chiều rộng của kệ (Hàng rào an toàn cho thiết bị)
Rất nhiều người nhầm tưởng TV 65 inch nghĩa là chiều ngang dài 65 inch. Thực tế, con số rao bán đó là số đo đường chéo màn hình và chưa tính phần viền. Bạn bắt buộc phải dùng thước dây đo chiều ngang thực tế từ cạnh trái sang cạnh phải của TV. Để đảm bảo tính cân đối về mặt thị giác và giúp TV đứng vững, chiếc kệ phải có chiều rộng lớn hơn chiều ngang thực tế của TV ít nhất từ 8 – 10 cm.
Bên cạnh kích thước kệ, khoảng cách từ sofa đến TV cũng quyết định việc bạn có bị mỏi mắt khi xem hay không. Các chuyên gia nhãn khoa khuyên bạn nên áp dụng quy tắc nhân đôi số inch được quảng cáo của tivi để ra khoảng cách ngồi hợp lý. Ví dụ, nếu sở hữu TV 65 inch, khoảng cách an toàn từ vị trí ngồi đến màn hình là 130 inch (khoảng 3,3 mét).
Việc áp dụng các công thức toán học đơn giản này không chỉ giúp không gian phòng khách của bạn trở nên sang trọng, gọn gàng đúng chuẩn kiến trúc mà quan trọng nhất là bảo vệ thị lực và sức khỏe cơ xương khớp cho các thành viên trong gia đình về lâu dài.
Theo Smithsonian, công ty công nghệ sinh học Colossal Biosciences tại Texas (Mỹ) ngày 19/5 thông báo 26 gà con đã nở từ cấu trúc tổ ong in 3D mô phỏng vỏ trứng. Ben Lamm, Giám đốc điều hành kiêm nhà đồng sáng lập công ty, chia sẻ hệ thống có thể mở rộng để phù hợp với những loài chim tuyệt chủng có trứng lớn hơn nhiều.
Mục tiêu của các nhà nghiên cứu là hồi sinh chim moa khổng lồ ở Đảo Nam của New Zealand, tuyệt chủng năm 1380-1445. Ước tính trứng chim moa có thể tích lớn gấp 80 lần trứng gà và 8 lần trứng đà điểu, có nghĩa không loài chim nào đủ lớn để chứa hộ. Công nghệ của Colossal Biosciences cho phép tăng kích thước trứng nhân tạo để phù hợp với chim moa non.
Tuy có vẻ đơn giản, trứng có cấu trúc phức tạp giúp bảo vệ phôi đang phát triển khỏi tổn thương và nhiễm trùng. Vỏ trứng có hàng nghìn lỗ nhỏ cho khí oxy đi qua, đồng thời để khí carbon dioxide và độ ẩm thoát ra. Khi phát triển bên trong trứng, phổi của phôi không hoạt động, thay vào đó một mạng lưới mạch máu áp sát vào thành trứng sẽ hút oxy vào máu và lọc carbon dioxide ra ngoài.
Telegraph cho biết trứng nhân tạo từng được thử nghiệm, nhưng các nhà khoa học gặp khó khăn trong việc cung cấp đủ oxy cho phôi. Colossal Biosciences giải quyết vấn đề bằng cách thiết kế vỏ lưới in 3D chứa màng silicone sinh học trong suốt mô phỏng khả năng chuyển oxy của vỏ trứng tự nhiên. Nhưng họ không tích hợp các yếu tố khác của trứng thật như màng phôi hỗ trợ dinh dưỡng, hô hấp và bài tiết khi gà con phát triển.
Theo Nature, các nhà nghiên cứu chuyển phôi gà, lòng đỏ và lòng trắng vào vỏ nhân tạo trong vòng 36-40 giờ sau khi chúng được đẻ. Họ đặt những thùng chứa trong lồng ấp và thêm canxi. Sau khoảng 18 ngày, gà con bắt đầu mổ lớp vỏ và cuối cùng chui ra khỏi vỏ nhân tạo. Công ty Colossal Biosciences cho biết những con gà nở ra sẽ được chuyển đến một trang trại lớn. Trong tương lai, họ dự định thử nghiệm trứng nhân tạo với phôi đà điểu và emu.
Công ty Colossal Biosciences từng hồi sinh sói trắng tuyệt chủng khoảng 12.000 năm trước và lên kế hoạch hồi sinh chim dodo, voi ma mút lông xoăn, hổ Tasmania và linh dương lam. Theo công ty, trứng nhân tạo có thể giúp bảo tồn nhiều loài chim cực kỳ nguy cấp, khó nuôi trong điều kiện nuôi nhốt, cung cấp môi trường kiểm soát hỗ trợ phôi dễ tổn thương.
Tuy nhiên, Colossal Biosciences không tiết lộ tỷ lệ trứng gà nở thành công. Họ cũng chưa công bố bài báo đã qua thẩm duyệt của hội đồng chuyên gia về công nghệ vỏ trứng nhân tạo, vì vậy các nhà nghiên cứu bên ngoài khó đánh giá quy trình và kết quả.
Một trong những vấn đề phổ biến nhất trên Smart TV chính là dung lượng lưu trữ hạn chế, với con số có thể khác nhau giữa các thiết bị. Việc giải phóng dung lượng lưu trữ không chỉ giúp người dùng tải xuống nhiều ứng dụng và nội dung hơn mà còn cải thiện hiệu suất của Smart TV, giúp tránh tình trạng ứng dụng mở chậm hay gián đoạn khi phát video.
Để tối ưu hóa dung lượng lưu trữ, người dùng nên xem xét các ứng dụng không còn cần thiết. Qua thời gian, nhiều người có thể đã tải xuống những ứng dụng mà họ không sử dụng thường xuyên. Việc xóa những ứng dụng này có thể thực hiện dễ dàng qua menu cài đặt trên Smart TV.
Ngoài ra, việc thường xuyên cập nhật phần mềm cũng rất quan trọng, bởi các bản cập nhật không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn đảm bảo khả năng tương thích với các ứng dụng mới, đồng thời giúp khắc phục các vấn đề bảo mật. Tùy thuộc vào loại Smart TV mà người dùng có thể chọn cập nhật tự động hoặc kiểm tra thủ công.
Một biện pháp khác để giải phóng dung lượng là xóa bộ nhớ đệm. Đây là thành phần trên Smart TV nhằm cải thiện hiệu suất xử lý tức thời, nhưng khi đầy có thể gây ra vấn đề về dung lượng lưu trữ. Các chuyên gia khuyến cáo người dùng nên định kỳ xóa bộ nhớ đệm để duy trì hiệu suất hoạt động của TV.
Cuối cùng, nếu dung lượng lưu trữ vẫn không đủ, người dùng có thể xem xét sử dụng thiết bị lưu trữ ngoài như ổ cứng hoặc ổ USB. Tuy nhiên, khả năng này chỉ hoạt động trong trường hợp Smart TV có hỗ trợ tính năng mở rộng không gian lưu trữ qua ổ cứng ngoài.
Lưu ý việc giải phóng dung lượng chỉ là một trong nhiều cách để cải thiện hiệu suất của Smart TV. Hiểu rõ các vấn đề thường gặp cũng sẽ giúp người dùng dễ dàng khắc phục sự cố và tối ưu hóa trải nghiệm sử dụng.
Được ra mắt tại Google I/O 2026 diễn ra từ ngày 19 - 20.5, Gemini for Science là một bộ công cụ thử nghiệm được thiết kế để hỗ trợ quy trình nghiên cứu khoa học từ giai đoạn hình thành ý tưởng đến thử nghiệm và phân tích tài liệu. Sự tích hợp này nhằm giảm bớt công việc thủ công trong quá trình khám phá, bao gồm việc xây dựng giả thuyết, kiểm thử tính toán và xem xét tài liệu.
Google cho biết, việc truy cập vào bộ công cụ này sẽ được thực hiện dần qua Google Labs, với một lộ trình riêng dành cho các tổ chức doanh nghiệp thông qua Google Cloud. Mặc dù các công cụ vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển, nhưng Google đã tiết lộ một số thông tin các tính năng chính.
Theo đó, Gemini for Science được xây dựng dựa trên 3 tính năng chính giúp quy trình nghiên cứu trở nên hiệu quả hơn so với các chatbot thông thường. Đầu tiên, Hypothesis Generation cho phép tìm kiếm trên hàng triệu bài báo, giúp các nhà khoa học hình thành ý tưởng mới với kết quả tìm kiếm được hỗ trợ bởi các trích dẫn có thể nhấp chuột.
Computational Discovery là tính năng hoạt động như một công cụ tìm kiếm tự động có khả năng tạo ra hàng nghìn bài kiểm tra nhanh chóng, thay vì yêu cầu các nhóm tự thiết kế từng thử nghiệm. Cuối cùng, tính năng Literature Insights giúp các nhà nghiên cứu tra cứu các công trình đã xuất bản và chuyển đổi phát hiện thành báo cáo, đồ họa thông tin, tóm tắt âm thanh hoặc video.
Đặc biệt, Google cũng giới thiệu tính năng Science Skills cho phép trích xuất thông tin từ hơn 30 cơ sở dữ liệu và công cụ nghiên cứu hàng đầu, từ đó giúp bộ sưu tập thí nghiệm trở nên hữu ích hơn cho các quy trình làm việc phức tạp.
Việc ra mắt Gemini for Science không chỉ là một sản phẩm mới mà còn là một phần trong hệ sinh thái nghiên cứu AI (trí tuệ nhân tạo) rộng lớn hơn của Google, bao gồm các dự án như Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA và NotebookLM. Nếu AI của Google có thể đẩy nhanh các công việc thường nhật mà không làm giảm tính chính xác, nó sẽ giúp các phòng thí nghiệm có thêm thời gian để tập trung vào việc đánh giá và diễn giải.
Quá trình triển khai hạn chế đối với Gemini for Science phản ánh sự thận trọng của Google, bởi các hệ thống AI cần đảm bảo tính chính xác, minh bạch và khả năng tái tạo kết quả để các nhà nghiên cứu có thể tin tưởng vào thông tin mà họ nhận được.
Thách thức tiếp theo cho Google là liệu công ty có thể biến tác nhân AI trở nên hữu ích trong các quy trình khoa học thực tế hay không.
