Đầu tiên, phải nói đến thiết kế của toà nhà. Waterina Suites được thiết kế với tất cả các tầng có ban công uốn lượn. Ngoài tác dụng đón gió và nắng tự nhiên, các ban công này còn có tác dụng không cho lửa và khói lan từ tầng dưới lên tầng trên. Và khói sẽ theo hướng ban công thoát ra ngoài.

Thứ đến là kết cấu bên trong của toà nhà. Khác với đa số chung cư tại Việt Nam, tường và vách ngăn phòng tại Waterina Suites được làm bằng tấm bê tông với chất lượng cách âm và chống lửa cao hơn tường xây bằng gạch thông thường.

Trong các vụ cháy, nguy hiểm nhất là khói độc. Ở Waterina Suites thì vấn đề này được giải quyết triệt để khi các cánh cửa ra vào và cửa sổ của các căn hộ được thiết kế kín, vừa để cách âm, đồng thời có thể cản được khí độc tràn vào.

Ngoài các ưu điểm độc đáo kể trên, tại dự án Waterina Suites có hệ thống phòng cháy chữa cháy cao cấp ưu việt hơn các nơi khác. Ngoài hệ thống báo cháy tại hành lang mỗi tầng, mỗi căn hộ đều có cảm biến nhiệt và hệ thống phun nước chống cháy, đặc biệt có hệ thống báo khói ở tất cả phòng ngủ và phòng khách mà không phải dự án nào cũng được lắp đặt.

Khi có sự cố cháy nổ xảy ra, hệ thống sẽ tự động báo về trung tâm điều khiển đồng thời chuông báo cháy sẽ báo động cho cư dân. Và cư dân có thể dễ dàng thoát khỏi toà nhà thông qua 2 cầu thang thoát hiểm được đặt ở trung tâm toà nhà.

Chủ đầu tư dự án - công ty TNHH Maeda Thiên Đức - cam kết đáp ứng tất cả các tiêu chuẩn PCCC theo quy định, phối hợp các cơ quan chức năng để kiểm tra định kỳ các thiết bị PCCC và tập huấn cư dân các kiến thức PCCC cần thiết.

Dự án Waterina Suites áp dụng công nghệ hiện đại như hệ thống an ninh 3 lớp, hệ thống smartphone điều khiển căn hộ cùng với các dịch vụ như nhà hàng, spa, cửa hàng tiện ích, phòng gym, café, 2 tầng đậu xe, tầng tiện ích Sky Diamond với bể bơi vô cực, sky bar, thư viện và phòng khám quốc tế (dự kiến). Điểm đặc biệt của dự án là 100% căn hộ đều có hướng nhìn sông Sài Gòn. Đây là một thiết kế ấn tượng,sang trọng và quyến rũ của kiến trúc sư Nhật Bản nổi tiếng thế giới  Kengo Kuma và cộng sự.

Waterina Suites gồm 1 tòa tháp cao 25 tầng riêng khối đế tương đương 5 tầng và chỉ có 98 căn bao gồm các căn hộ cao cấp hạng sang, Penthouse, Duplex, căn hộ đơn tầng. Dự án hiện đã xây đến tầng 8/25, dự kiến sẽ bàn giao nhà cho khách hàng vào quý III/2019.

Thông tin chi tiết hoặc đăng ký tham quan nhà mẫu, liên hệ hotline 0981 36 27 27.

Website www.waterinasuites.vn

Lệ Thanh

Để làm được việc này, hình ảnh thu từ các camera giao thông sẽ được máy tính phân tích theo thời gian thực, dùng trí tuệ nhân tạo và học sâu để dự báo kẹt xe và vi phạm giao thông.

Nhóm tác giả cho rằng, kẹt xe và ùn tắc tại TP.HCM phần lớn do lưu lượng giao thông quá lớn. Bên cạnh đó, ý thức của người đi đường còn kém, dẫn đến ùn ứ và tai nạn. Trong khi đó, lực lượng cảnh sát giao thông không đủ để giám sát mọi lúc, mọi ngõ ngách để phát hiện vi phạm hay phân luồng xe cộ.

Trong giải pháp đưa ra, hai sinh viên dùng công nghệ thị giác máy tính để tính lưu lượng xe trong một khoảng thời gian nhất định. Từ đó đưa ra đề xuất tuyến đường thay thế trong trường hợp lưu lượng giao thông lớn. Đồng thời ghi nhận lại các trường hợp người tham gia giao thông vi phạm luật giao thông đường bộ.

Cụ thể, hình ảnh từ camera giao thông sẽ được thuật toán YOLOv4 với mô hình học sâu theo thời gian thực phát hiện và nhận diện phương tiện. Mỗi phương tiện sau đó được gắn nhãn và theo dõi. Hành vi sai luật sẽ được trích xuất và lưu lại để phục vụ việc xử lý. Cùng với đó, dựa trên số lượng phương tiện trong một đơn vị thời gian, thuật toán sẽ phân tích nguy cơ kẹt xe và đề xuất hướng di chuyển mới, cảnh báo phân luồng xe cộ.

Giải pháp này của nhóm sinh viên được giải khuyến khích trong cuộc thi sáng tạo trẻ “Giao thông xanh” năm 2020.

Trả lời ICTnews, Thiên Thảo cho biết, từ ý tưởng đến triển khai thực tế sẽ gặp nhiều khó khăn. Lượng hình ảnh, video thu được từ camera chiếm một lượng dữ liệu lớn nên cần có hạ tầng, máy tính mạnh để xử lý trong thời gian rất ngắn.

Bên cạnh đó, dữ liệu nói trên thuộc quản lý của cơ quan nhà nước nên khó tiếp cận. Lượng dữ liệu này rất quan trọng để máy tính học và phân tích để có kết quả dự báo chính xác.

Ngoài ra, thiết bị ghi hình phải đủ tốt để nhận diện được chính xác các phương tiện tại thời điểm mật độ giao thông lớn.

Nhóm đưa ra ý tưởng còn ngồi ghế nhà trường nên khá bận bịu với việc học. Việc thiếu vốn và các nguồn lực khác cũng khiến dự án này chỉ mới dừng ở mức đề xuất.

Hải Đăng

Những ứng dụng công nghệ giải quyết bài toán giao thông đô thị

Nhiều startup trên thế giới đang tìm kiếm những giải pháp giảm ùn tắc, cải thiện bộ mặt giao thông đô thị.