Respan Dataset Explorer

Select one behavior. Every returned turn has one binary label: Present or Absent. Source: final dense boolean release.

5,167,182physical rows
86shards
0.00%qualified row coverage
0.00%qualified cell coverage
Random row JSON API

turns-00051.parquet:16504

6af40f34a6ce007423e8a702
turn 1/1gpt-4o-2024-08-06VietnameseItaly2167 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
Bạn sẽ nhận được một đoạn ngữ cảnh mô tả một sự kiện hoặc khái niệm cụ thể. Dựa trên ngữ cảnh, hãy tạo ra 3 cặp câu hỏi và câu trả lời đi kèm. Hãy đảm bảo rằng câu trả lời có sự giải thích từng bước hoặc mô tả chi tiết (Chain of Thought) để người đọc hiểu rõ hơn về nội dung câu trả lời.
    Yêu cầu: Tạo 3 cặp câu hỏi và câu trả lời. Hãy lưu ý cung cấp câu trả lời theo từng bước suy luận, hoặc đưa ra các yếu tố giải thích rõ ràng liên quan đến câu trả lời (Chain of Thought). Bước suy luận sẽ lấy thông tin trực tiếp từ ngữ cảnh, thông tin được lấy từ ngữ cảnh sẽ được bỏ vào 2 tag đặc biệt ###begin_context### và ###end_context###. Câu trả lời sẽ ở dạng ngắn gọn, súc tích.

    Câu hỏi được bỏ vào tag ###Câu hỏi:
    Suy luận được bỏ vào tag ###Suy luận:
    Câu trả lời được bỏ vào tag đặc biệt ###Câu trả lời:
    Suy luận bắt buộc phải trích xuất thông tin từ ngữ cảnh và dùng ###begin_context### và ###end_context### để đánh dấu thông tin được trích xuất.

    Nếu ngữ cảnh không có ý nghĩa, bạn hãy output "Ngữ cảnh không giá trị".
    Trả lời bằng tiếng Việt.
    Trả cho tôi output dưới dạng json để có thể trích xuất một cách dễ dàng.

    Ví dụ:
    ###Ngữ cảnh: Tìm hiểu về nguyên nhân, triệu chứng và các phương pháp chữa hở mi mắt
Không chỉ mang tính thẩm mỹ, mi mắt còn có tác dụng bảo vệ đôi mắt khỏi các yếu tố bên ngoài. Nếu bộ phận này không thể đóng kín hoàn toàn thì hoạt động của mắt có thể bị ảnh hưởng. Vậy, bạn nên làm gì để chữa hở mi mắt? Hãy cùng chúng tôi theo dõi bài viết dưới đây để tìm hiểu một cách chi tiết về nguyên nhân, triệu chứng và các giải pháp khắc phục tình trạng này nhé!
1. Hở mi mắt là gì?
Đôi mắt là cửa sổ tâm hồn, là cơ quan tiếp nhận ánh sáng giúp con người nhìn thấy mọi vật xung quanh. Tuy nhiên, cơ quan này rất nhạy cảm và dễ bị tổn thương bởi các tác động của môi trường. Do đó, các thành phần bên trong mắt nhất là giác mạc cần được bảo vệ và che chở bởi các bộ phận khác như: lông mày, lông mi,…
Đặc biệt, mi mắt có thể tự động đóng kín nhằm ngăn chặn bụi bẩn, các vật lạ bay vào. Đồng thời thông qua phản xạ chớp mi liên tục, tuyến lệ sẽ điều tiết nước mắt và dàn đều khắp lòng đen và lòng trắng. Do đó, mắt được cung cấp đầy đủ độ ẩm nên luôn trơn ướt, không bị khô và nhìn ngắm mọi vật một cách rõ ràng.
Trong trường hợp bị hở, mi mắt sẽ không thể khép kín hoàn toàn như bình thường. Lúc này chức năng bảo vệ giảm sút, dị vật, bụi bẩn,… bên ngoài có thể xâm nhập vào mắt gây tổn thương và nhiễm trùng, từ đó ảnh hưởng nghiêm trọng đến thị lực.
Nguyên nhân:
Nguyên nhân gây hở mi mắt rất phức tạp, để có biện pháp khắc phục hiệu quả bạn nên tìm hiểu lý do tại sao mi mắt của mình không thể khép kín hoàn toàn.
Dây thần kinh vận động của mi mắt bị liệt, gây ảnh hưởng đến phản xạ đóng, mở tự nhiên.
Chấn thương mạnh làm tổn thương cơ mặt, cấu trúc tại vùng mắt,…
Rối loạn giấc ngủ, thiếu ngủ, mất ngủ cũng ảnh hưởng đến phản xạ khép mở mi mắt.
Mắc phải các bệnh về mắt như: lồi hoặc lõm mắt, có sẹo, khối u trong mắt,…
Thực hiện phẫu thuật thẩm mỹ cắt da thừa, lấy mỡ mắt nhưng gặp biến chứng ngay sau đó.
    ###Đầu ra: json```{
    "QA_pairs": [
        {
        "###Câu hỏi:": "Hở mi mắt là gì và nó ảnh hưởng như thế nào đến mắt?",
        "###Suy luận:": "Theo ngữ cảnh, hở mi mắt là khi mi mắt không thể khép kín hoàn toàn. ###begin_context###Trong trường hợp bị hở, mi mắt sẽ không thể khép kín hoàn toàn như bình thường. Lúc này chức năng bảo vệ giảm sút, dị vật, bụi bẩn,… bên ngoài có thể xâm nhập vào mắt gây tổn thương và nhiễm trùng, từ đó ảnh hưởng nghiêm trọng đến thị lực.###end_context### chỉ ra rằng hở mi mắt ảnh hưởng đến mắt bằng cách giảm khả năng bảo vệ và tăng nguy cơ tổn thương, nhiễm trùng.",
        "###Câu trả lời:": "Hở mi mắt là tình trạng mi mắt không thể khép kín hoàn toàn, làm giảm chức năng bảo vệ của mắt, dẫn đến nguy cơ dị vật, bụi bẩn xâm nhập, gây tổn thương và nhiễm trùng, ảnh hưởng nghiêm trọng đến thị lực."
        },
        {
        "###Câu hỏi:": "Những nguyên nhân nào gây ra hở mi mắt?",
        "###Suy luận:": "###begin_context###Nguyên nhân gây hở mi mắt rất phức tạp, để có biện pháp khắc phục hiệu quả bạn nên tìm hiểu lý do tại sao mi mắt của mình không thể khép kín hoàn toàn.
Dây thần kinh vận động của mi mắt bị liệt, gây ảnh hưởng đến phản xạ đóng, mở tự nhiên.
Chấn thương mạnh làm tổn thương cơ mặt, cấu trúc tại vùng mắt,…
Rối loạn giấc ngủ, thiếu ngủ, mất ngủ cũng ảnh hưởng đến phản xạ khép mở mi mắt.
Mắc phải các bệnh về mắt như: lồi hoặc lõm mắt, có sẹo, khối u trong mắt,…
Thực hiện phẫu thuật thẩm mỹ cắt da thừa, lấy mỡ mắt nhưng gặp biến chứng ngay sau đó.###end_context### chỉ ra rằng những nguyên nhân chính gây ra hở mi mắt bao gồm dây thần kinh vận động của mi mắt bị liệt; chấn thương mạnh làm tổn thương cơ mặt, cấu trúc tại vùng mắt; rối loạn giấc ngủ, thiếu ngủ, mất ngủ; mắc phải các bệnh về mắt như: lồi hoặc lõm mắt, có sẹo, khối u trong mắt.",
        "###Câu trả lời:": "Những nguyên nhân gây hở mi mắt bao gồm: liệt dây thần kinh vận động của mi mắt, chấn thương mạnh làm tổn thương cơ mặt hoặc cấu trúc vùng mắt, rối loạn giấc ngủ như thiếu ngủ hoặc mất ngủ, mắc các bệnh về mắt như lồi hoặc lõm mắt, có sẹo, khối u trong mắt, và biến chứng sau phẫu thuật thẩm mỹ vùng mắt."
        },
        {
        "###Câu hỏi:": "Mi mắt đóng kín có vai trò gì trong việc bảo vệ mắt?",
        "###Suy luận:": "Mi mắt đóng kín giúp ngăn chặn bụi bẩn và dị vật bay vào mắt. ###begin_context###Đặc biệt, mi mắt có thể tự động đóng kín nhằm ngăn chặn bụi bẩn, các vật lạ bay vào. Đồng thời thông qua phản xạ chớp mi liên tục, tuyến lệ sẽ điều tiết nước mắt và dàn đều khắp lòng đen và lòng trắng. Do đó, mắt được cung cấp đầy đủ độ ẩm nên luôn trơn ướt, không bị khô và nhìn ngắm mọi vật một cách rõ ràng.###end_context### chỉ ra rằng mi mắt đóng kín bảo vệ mắt khỏi các yếu tố bên ngoài và giữ ẩm cho mắt.",
        "###Câu trả lời:": "Mi mắt đóng kín có vai trò ngăn chặn bụi bẩn và dị vật xâm nhập vào mắt, đồng thời giúp tuyến lệ điều tiết nước mắt, giữ ẩm cho mắt và duy trì thị lực rõ ràng."
        }
    ]
}
```


    Đến lượt bạn:
    ###Ngữ cảnh: Nếu kéo dài, lượng tế bào não chết càng cao gây ra những tổn thương nặng, thậm chí tử vong cho người bệnh.
Tai biến được chia thành hai dạng: xuất huyết (chủ yếu do vỡ) và thiếu máu cục bộ (chủ yếu do tắc mạch hoặc huyết khối). Bệnh gây nguy cơ tử vong cao, đồng thời còn dẫn tới: yếu hoặc liệt cơ, khó hoặc mất khả năng nói, suy giảm thị lực,...
Parkinson
Là dạng bệnh mà sự rối loạn hệ thần kinh ảnh hưởng và tác động chủ yếu tới chức năng vận động. Biểu hiện dễ nhận là cơn run ở tay, khó khăn trong di chuyển, cứng cơ hoặc rối loạn ngôn ngữ,...
Alzheimer
Là dạng bệnh với biểu hiện điển hình bằng tình trạng mất trí nhớ cũng như các chức năng nhận thức. Bệnh do nhiều nguyên nhân, trong đó có nguyên nhân mất cân bằng quá trình phosphoryl hóa TAU.
Các nhà khoa học đã nghiên cứu và chỉ ra các mô, hệ thần kinh trung ương, ngoại vi tồn tại một dạng protein liên kết vi chất gọi là protein TAU. Đây là thành phần quan trọng của bộ khung tế bào thần kinh, giúp ổn định các vi ống. Điều này mang lại tác dụng duy trì cấu trúc của neuron cũng như sự vận chuyển của sợi trục hay sự dẻo dai của synap.
Khi các đột biến xảy ra, chức năng của protein TAU bị thay đổi, quá trình phosphoryl tăng lên gây ảnh hưởng tới sự vận chuyển dinh dưỡng làm cho các tế bào bị thoái hóa, tiêu biến, chết đi và vón lại thành mảng hoặc đám rối. Dần dần, não không thể tiếp nhận và lưu trữ thông tin nữa, gây ra hiện tượng quên. Nặng hơn, người bệnh sẽ không thể giao tiếp và thực hiện các chức năng bình thường nữa.
Động kinh
Là hiện tượng một nhóm tế bào tại vỏ não bị kích thích và phóng điện đột ngột, vượt ra ngoài khả năng kiểm soát. Triệu chứng có thể gặp gồm: chân tay co cứng, vắng ý thức đột ngột hoặc co giật,...
Đau nửa đầu
Khá phổ biến với các triệu chứng kèm theo gồm: buồn nôn, nôn, sợ ánh sáng,... Bệnh gặp nhiều hơn ở giới nữ và có thể kéo dài từ vài giờ tới vài ngày.
Nguyên nhân là vì sự hoạt động quá mức của các tế bào thần kinh làm các chất như prostaglandin, serotonin,... bị giải phóng quá mức, dẫn tới các cơn đau.
    ###Đầu ra:
    
ASSISTANT
```json
{
    "QA_pairs": [
        {
            "###Câu hỏi:": "Tai biến được chia thành những dạng nào và có nguy cơ như thế nào?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Tai biến được chia thành hai dạng: xuất huyết (chủ yếu do vỡ) và thiếu máu cục bộ (chủ yếu do tắc mạch hoặc huyết khối). Bệnh gây nguy cơ tử vong cao, đồng thời còn dẫn tới: yếu hoặc liệt cơ, khó hoặc mất khả năng nói, suy giảm thị lực,...###end_context### chỉ ra rằng tai biến có hai dạng chính là xuất huyết và thiếu máu cục bộ và có nguy cơ tử vong cao cũng như các tổn thương khác như yếu cơ, liệt, khó nói và suy giảm thị lực.",
            "###Câu trả lời:": "Tai biến được chia thành hai dạng: xuất huyết và thiếu máu cục bộ, đều có nguy cơ tử vong cao và gây ra các tổn thương như yếu cơ, liệt, khó nói và suy giảm thị lực."
        },
        {
            "###Câu hỏi:": "Điều gì xảy ra khi chức năng của protein TAU bị thay đổi do đột biến?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Khi các đột biến xảy ra, chức năng của protein TAU bị thay đổi, quá trình phosphoryl tăng lên gây ảnh hưởng tới sự vận chuyển dinh dưỡng làm cho các tế bào bị thoái hóa, tiêu biến, chết đi và vón lại thành mảng hoặc đám rối. Dần dần, não không thể tiếp nhận và lưu trữ thông tin nữa, gây ra hiện tượng quên. Nặng hơn, người bệnh sẽ không thể giao tiếp và thực hiện các chức năng bình thường nữa.###end_context### chỉ ra rằng khi protein TAU bị biến đổi, nó gây thoái hóa tế bào não, dẫn tới mất trí nhớ, khả năng giao tiếp và thực hiện các chức năng.",
            "###Câu trả lời:": "Khi chức năng của protein TAU bị thay đổi, các tế bào não thoái hóa và chết đi, dẫn đến mất trí nhớ, khó khăn trong giao tiếp và mất khả năng thực hiện các chức năng bình thường."
        },
        {
            "###Câu hỏi:": "Nguyên nhân nào gây ra bệnh đau nửa đầu?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Nguyên nhân là vì sự hoạt động quá mức của các tế bào thần kinh làm các chất như prostaglandin, serotonin,... bị giải phóng quá mức, dẫn tới các cơn đau.###end_context### chỉ ra rằng đau nửa đầu là do hoạt động quá mức của các tế bào thần kinh, gây giải phóng quá mức các chất như prostaglandin, serotonin.",
            "###Câu trả lời:": "Bệnh đau nửa đầu xuất phát từ sự hoạt động quá mức của các tế bào thần kinh, làm giải phóng các chất như prostaglandin và serotonin quá nhiều, dẫn tới các cơn đau."
        }
    ]
}
```

turns-00051.parquet:16505

fb832c9c3292d22d11cecce0
turn 1/1gpt-4o-mini-2024-07-18Englishunknown country650 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
Translate the following text to Russian. ONLY return the translated text and nothing else.

## Обо мне
Financial University under the Government of the Russian Federation, faculty of Information Technology and Big Data analysis, third year student.  November 2019 — current - system administrator at Possible Moscow.  I have good experience working with Linux operating systems such as CentOS, Ubuntu and Fedora. I have extensive experience working with Apache and Nginx web servers. I also have expertise working with iptables and firewalld.  I write programs in Python to simplify logistics solutions in teamwork.  I deploy sites and work with their database. Also I have experience working with PHP and JavaScript languages.  I work with the pandas library for processing csv files and create patterns to simplify the work with the tickers.  Also I have expertise developing apps using Google API in Python (Calendar API and Admin API).  Have experience in developing websites in Python using Django. Currently I am developing a website on Django to share my experience with other developers and demonstrate my projects to create a portfolio for further growth as a developer.  Have experience working with databases such as PostgreSQL and MYSQL. I am experienced in creating queries for interacting with databases using the Python language. I use this to create bots on the Telegram platform and create websites on Django.  I have experience working with Docker using mostly docker-compose. I deploy sites with a large load in Docker.  Have expertise in configuring and working with the Zabbix server monitoring system and BareOS backup system.  Also have experience in Amazon aws and Microsoft Azure.  I am interested in AI, working on my project using the TensorFlow library. Also have experience working with Kaggle.  Language skills: English - advanced, Italian - free, Russian - free.  Citizen of Russia and Italy.    Looking for opportunity to develop my skills in programming and DevOps for developing applications and web-sites. Would like to work in a team to learn from more skilled developers and increase my knowledge.
ASSISTANT
## Обо мне  
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, факультет информационных технологий и анализа больших данных, студент третьего курса. Ноябрь 2019 — настоящее время — системный администратор в Possible Moscow. У меня есть хороший опыт работы с операционными системами Linux, такими как CentOS, Ubuntu и Fedora. Я обладаю обширным опытом работы с веб-серверами Apache и Nginx. Также у меня есть экспертиза в работе с iptables и firewalld. Я пишу программы на Python для упрощения логистических решений в команде. Я развертываю сайты и работаю с их базами данных. Также у меня есть опыт работы с языками PHP и JavaScript. Я работаю с библиотекой pandas для обработки csv файлов и создания шаблонов для упрощения работы с тикерами. Также я имею экспертизу в разработке приложений с использованием Google API на Python (Calendar API и Admin API). Есть опыт разработки веб-сайтов на Python с использованием Django. В настоящее время я разрабатываю сайт на Django, чтобы делиться своим опытом с другими разработчиками и демонстрировать свои проекты для создания портфолио для дальнейшего роста как разработчика. Имею опыт работы с базами данных такими как PostgreSQL и MySQL. Я опытен в создании запросов для взаимодействия с базами данных с использованием языка Python. Я использую это для создания ботов на платформе Telegram и создания сайтов на Django. У меня есть опыт работы с Docker, в основном с использованием docker-compose. Я развертываю сайты с большой нагрузкой в Docker. Имею экспертизу в настройке и работе с системой мониторинга Zabbix и системой резервного копирования BareOS. Также есть опыт работы с Amazon AWS и Microsoft Azure. Я интересуюсь ИИ, работаю над своим проектом с использованием библиотеки TensorFlow. Также есть опыт работы с Kaggle. Языковые навыки: английский — продвинутый, итальянский — свободный, русский — свободный. Гражданин России и Италии. Открыт к возможностям развития своих навыков в программировании и DevOps для разработки приложений и веб-сайтов. Хотел бы работать в команде, чтобы учиться у более опытных разработчиков и увеличивать свои знания.

turns-00051.parquet:16506

2e99e2c675315a39920586ba
turn 1/1gpt-4o-2024-08-06Chineseunknown country273 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
Assistant: 
User: ```
标题:2024年江苏泰州市中西医结合医院泰州市高港中医院招聘备案制人员60人公告
泰州市中西医结合医院 泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员公告
  为进一步深化人事制度改革,推进人事管理的科学化、制度化和规范化,结合泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院实际情况,按照总量控制、科学设岗、按需补充的原则,经研究,决定公开招聘备案制人员,现将有关事项公布如下:
  一、招聘单位、岗位及人数
  本次公开招聘备案制人员共60人。招聘单位及具体岗位、专业、学历等要求详见《泰州市中西医结合医院 泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员岗位表》(附件1,以下简称《岗位表》)。
  二、报考条件和招聘对象
  (一)报考条件
  1.具有中华人民共和国国籍;
  2.遵守中华人民共和国宪法和法律,拥护中国共产党领导和社会主义制度;
  3.品行端正,团结同志,廉洁奉公;
  4.年龄在18周岁以上、35周岁以下(1988年11月11日至2006年11月19日期间出生);报考人员为博士研究生、取得卫生中级专业技术资格或依法退出现役的退役军人,年龄可放宽至40周岁(1983年11月11日及以后出生);取得卫生副高级专业技术资格的,年龄可放宽至45周岁(1978年11月11日及以后出生);
  5.具有各招聘岗位要求的相应学历、学位;
  6.具备岗位要求的身体条件;
  7.具备招聘岗位所要求的其他资格条件(详见《岗位表》)。
  (二)招聘对象
  1.具有国家和江苏省教育行政部门认可、所学专业符合我省卫生专业技术资格报考条件的学历(学位)。
  2.报考人员须于报名前取得学历证书,并符合岗位要求的其他资格条件。其中,能够提供《毕业生就业推荐表》(原件)的2024年普通高校毕业生,取得学历(学位)证书的日期放宽至2024年12月31日。国(境)外同期毕业人员,取得学历(学位)证书的日期可适当放宽,但须在2024年12月31日前完成教育部留学服务中心学历认证。非2024年取得国(境)外学历的人员,须在报名前完成教育部留学服务中心的学历认证。
  3.普通高校双学士学位报考人员,其第二学位证书(须全日制)经国家教育行政主管部门承认并能在相关认证网站核验的,可以第二学位的专业报考相应专业要求的岗位。
  4.其他资格条件中的2024年毕业生,指在2024年毕业并已取得学历证书,且现无工作单位的人员。其中,能够提供《毕业生就业推荐表》(原件)的普通高校毕业生,取得学历证书的日期可放宽至2024年12月31日;国(境)外同期毕业人员,取得学历证书的日期可适当放宽,但须在2024年12月31日前完成教育部留学服务中心学历认证。
  2022年、2023年普通高校毕业生,若仍未落实工作单位,其档案关系仍保留在原毕业学校,或保留在各级毕业生就业主管部门(毕业生就业指导服务中心)、人才交流服务机构和公共就业服务机构的,以及国(境)外同期毕业且已完成学历认证但仍未落实工作单位的人员,可应聘面向2024年毕业生岗位或作为2024年应届毕业生参加报考。
  参加基层服务项目的人员,如参加服务项目前无工作经历,服务期满且考核合格后2年内的,可应聘面向2024年毕业生岗位。
  以普通高校应届毕业生应征入伍服义务兵的人员,退役后1年内的,可应聘面向2024年毕业生岗位。
  5.取得祖国大陆普通高校学历的台湾学生和取得祖国大陆承认学历的其他台湾居民应聘时按国家和江苏省的有关规定执行。
  6.下列情形之一的,不得报名应聘:
  (1)现役军人或国民教育序列普通高校在读非2024届毕业生;
  (2)《事业单位人事管理回避规定》明确应当回避的岗位;
  (3)新《江苏省事业单位公开招聘人员办法》于2020年3月13日起施行,根据其后发布的事业单位公开招聘人员公告,被聘用到江苏省地方各类事业单位,且在2025年5月19日前3年服务期未满的在编(在册)人员;
  (4)2024年5月19日前,5年服务期未满的新录用公务员,或有规定(含协议明确)不得解聘离开工作单位(岗位)的人员;
  (5)国家和江苏省另有规定不得应聘到事业单位的人员;
  (6)未履行江苏省《定向就业协议书》和《定向培养协议书》规定的农村订单定向委培医学生。
  三、招聘程序和方法
  本次招聘工作由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院组织实施。按照发布招聘公告、报名与资格初审、笔试、资格复审与面试、体检、考察、公示、聘用等步骤实施。
  (一)公布招聘事项
  按照事前告知,公开透明的原则,在报名前通过泰州市医药高新区管委会(高港区人民政府)网站(http://www.cmc.gov.cn/)向社会公布招聘信息。招聘公告、招聘岗位、专业参考目录等内容均在上述网站公布。
  (二)报名与资格初审
  1.报名方式和报名时间
  本次报名采用邮箱报名方式和现场报名方式进行。
  报名时间:
  2024年11月11日8:3011月19日16:00,逾期不予补报。
  资格初审时间:2024年11月11日8:3011月20日16:00
  报考人员对资格初审异议的陈述申辩时间:2024年11月11日8:3011月21日16:00
  资格初审单位对资格初审异议的处理时间:2024年11月11日8:3011月21日17:00
  2.报名材料
  报考人员须根据岗位要求提交下列报名材料(制作为一个PDF文件,文件名格式为:招聘单位+报考岗位名称+岗位代码+姓名),发送至报名邮箱。报名材料的顺序如下:
  (1)《泰州市中西医结合医院 泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员报名表》(附件2,以下简称《报名表》),手写签名,jpg格式;
  (2)本人有效居民身份证(正反面各一页);
  (3)毕业证书、学位证书。2024年普通高校毕业生如尚未取得毕业证书、学位证书的须提供《教育部学籍在线验证报告》、所在学校出具的《毕业生就业推荐表》、填好个人信息的《普通高校毕业生就业协议书》(如学校要求网签毕业生就业协议的,须提交本人是否签约的页面截图);
  其他已取得毕业证书和学位证书的普通高校毕业生须同时提供教育部学历证书电子注册备案表,非2024年取得国(境)外学历的人员,还须提供教育部留学服务中心出具的学历学位认证材料;
  2022、2023年普通高校毕业生如应聘面向2024年毕业生岗位,还须提供《毕业生就业推荐表》、未签约的《普通高校毕业生就业协议书》(或未签约的网签页面截图)以及档案托管证明;
  委培、定向的毕业生须提供委培、定向单位及所在院校出具的同意报考证明;
  (4)本人近期免冠正面证件电子照片(jpg格式,大小为20kb以下);
  (5)岗位D15须提供所从事管理工作相关证明;
  (6)社会在职人员、已签约的2024年普通高校毕业生须提供本人所在单位同意报考证明或与原单位解除劳动关系(就业协议)证明,如报名时不能提供,须在《报名表》备注栏签名承诺在领取体检通知单时提供;
  (7)招聘岗位要求的其他资格材料;
  (8)《邮箱报名诚信协议》(附件4),手写签名,jpg格式。
  3.资格初审
  资格初审工作由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院负责。报名期间,依据报考人员提供的信息进行资格初审,并在报考人员提交报名信息后24小时内提出初审意见。对符合报考条件的,不得拒绝报名;对未通过资格初审的,应说明理由;对填报材料不全或须报考人员补充说明的事项,应注明缺失或须补充的内容。
  对通过资格初审的报考人员,及时下载留存报考人员的报名信息,供笔试结束后资格复审使用。
  4.报名注意事项
  (1)报考人员根据自身条件,认真阅读公告和相关要求,按公告和岗位要求如实填写《报名表》,邮箱报名人员同时签署《邮箱报名诚信协议》(附件4),承诺所提供的信息真实准确,并承担不实承诺相关责任。
  (2)泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院根据报考人员提供的信息进行审核。凡弄虚作假或因其他原因造成不符合岗位条件的,一经查实,即取消报考人员笔试、面试、体检或聘用等资格。资格初审未通过的,可在规定时间内报考其他符合条件的岗位。                                                    (3)报考人员只能选择一个单位的一个岗位进行报名,不得兼报、多报,否则一律取消考试资格。报名必须使用在有效期内的二代身份证,报名与考试使用的身份证必须一致。
  (4)报考人员报名时,须符合《岗位表》中关于专业的要求,相关专业范围的确定,请执行《泰州市中西医结合医院 泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员专业参考目录》(附件3)。专业名称已经调整的专业,如调整前或调整后的专业符合招聘岗位的专业要求,毕业院校以书面形式证明调整前后的专业为同一专业或专业课程基本一致,视为符合专业要求。报考人员所学专业与报考岗位专业类别要求有差异、但本人认为是相近专业,可向招聘单位提出书面申请,招聘单位在审核所学课程的基础上,对同意添加的,由招聘单位向区卫健委提出添加专业的申请。经批准后,及时在指定网站上发布,报考人员可按正常程序报名,招聘单位须及时审核。专业目录添加截止时间为11月18日16:00。凡未提出添加、未同意添加以及未批准添加,最后没有在网上公开添加的专业,不得作为可以报考的专业。
  (5)报考人员须在报名工作结束前登录报名邮箱,确认是否收到资格初审单位的回复,如未收到,须电话咨询资格初审单位予以确认。报考人员因未电话确认,造成邮件延误或未送达指定报名邮箱,视为报名未成功,后果由报考人员本人负责。
  (6)报名结束后,同一岗位符合条件的报考人数少于该岗位开考比例的,相应核减或取消招聘计划。被核减或取消的招聘计划在指定网站公布。被取消岗位的报名成功人员,可重新登录改报其他符合条件的岗位,改报名时间为:11月22日8:0011:30。
  通过资格初审的报考人员须在2024年11月23日前,登录泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院的报名邮箱下载并打印准考证或至泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院的现场报名地址领取(请报考人员妥善保存准考证,笔试、体检等环节均需要用到)。打印中如有问题,请与泰州市中西医结合医院组织人事处(0523-86995108)、泰州市高港中医院组织人事科(0523-86902007)联系。
  (三)笔试
  笔试时间为2024年11月24日上午8:30-10:30,笔试地点及注意事项详见《准考证》。
  笔试采用闭卷方式。卷面满分为100分,60分为最低合格线,达不到合格线者不得进入下一招聘环节。笔试成绩按四舍五入法保留两位小数。
  笔试内容为招聘岗位所需的相关专业知识,笔试不指定复习大纲和复习资料,不委托任何机构举办任何形式的培训班。
  报考人员应携带准考证和本人有效期内二代身份证按照规定的时间到考点参加笔试;笔试为全程封闭考试,考试期间不得提前交卷、退场。笔试成绩于考试结束后在指定网站公布。
  (四)资格复审与面试
  1.面试人选确定。在笔试合格人员中按岗位招聘计划数的3倍从高分到低分确定人选(同分跟进),不足3倍的按实际符合条件人数进行面试。成绩公布后,请报考人员保持联系方式畅通,以便招聘单位通知资格复审或递补,联系不到者视为自动放弃。
  2.资格复审。对面试人选,由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院在发放面试通知书时进行资格复审。资格复审时,报考人员须按照岗位要求提供所有报名材料的原件进行资格审查,对不能按上述要求按时提供有效证件原件的或资格复审不合格的报考人员,取消其面试资格,并在报考同一岗位的成绩合格人员中从高分到低分依次递补面试人员。被取消面试资格者如对资格复审有异议,可在收到通知后3个工作日内向泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院陈述申辩。
  3.面试。面试采用结构化面试形式,面试满分为100分,60分为最低合格分数线。不合格不得进入下一环节。面试时间、地点、须知等详见《面试通知书》。成绩公布后,请报考人员保持联系方式畅通,以便招聘单位通知递补,联系不到者视为自动放弃。
  4.总成绩计算方法。面试结束后,按照笔试成绩占40%、面试成绩占60%的比例计算总成绩。成绩保留两位小数,第三位小数按四舍五入办法处理。总成绩在指定网站公布。
  (五)体检
  参加体检人选确定。按岗位招聘计划数1:1的比例按总成绩从高分到低分确定参加体检人员。总成绩相同的,根据笔试成绩确定,笔试成绩仍相同的,另行组织加试确定。名单在指定网站公布。
  体检工作由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院组织实施。体检标准按修订后的《公务员录用体检通用标准(试行)》《公务员录用体检操作手册(试行)》及《江苏省公务员录用体检办法》执行。体检合格者方可进入下个环节。如因怀孕延迟体检的,可先参加下一环节,待体检合格后,按程序进入考察及后续步骤。
  在报名时未提供本人所在单位同意报考证明或与原单位解除劳动关系(就业协议)证明的,须在领取体检通知单时提供,否则取消体检资格。
  因被取消体检资格或放弃体检出现岗位空缺的,按考试总成绩在该岗位考试合格人员中从高分到低分依次递补;因体检不合格出现岗位空缺的,不递补(体检后的各步骤出现岗位空缺的,均不递补)。体检的具体时间、地点另行通知,体检费用由报考人员个人承担。
  (六)考察
  体检合格人员由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院组织实施考察。考察工作参照《江苏省公务员录用考察办法(试行)》执行。
  参照公务员录用考察有关规定,报考人员有下列情形之一的,即视为考察不合格:
  1.不具备报考资格条件的;
  2.散布有损宪法权威、中国共产党和国家声誉的言论,组织或者参加旨在反对宪法、中国共产党领导和国家的集会、游行、示威等活动的;
  3.攻击党和政府,发布不道德或者违法言论并造成一定社会影响的;
  4.因犯罪被单处罚金,或者犯罪情节轻微,人民检察院依法作出不起诉决定或者人民法院依法免予刑事处罚的;
  5.受到诫勉、组织处理或者党纪政务处分等影响期未满或者期满影响使用的;
  6.政治品德不良,社会责任感和为人民服务意识较差,严重违反政治纪律、政治规矩和组织纪律的;
  7.组织或者参加非法组织,组织或者参加罢工的;
  8.挑拨、破坏民族关系,参加民族分裂活动或者参与非法宗教活动、与宗教极端势力相勾结,组织、利用宗教活动破坏民族团结和社会稳定的;
  9.泄露国家秘密或者工作秘密的;
  10.在对外交往中损害国家荣誉和利益的;
  11.触犯刑律被免予刑事处罚的;
  12.因犯罪受过刑事处罚的;
  13.受过劳动教养的;
  14.被开除公职、党籍、团籍的,在高等教育期间受到开除学籍处分的;
  15.不担当,不作为,玩忽职守,贻误工作的;
  16.隐瞒个人重要信息,弄虚作假,误导、欺骗组织和公众的;
  17.贪污贿赂,利用职务之便为自己或者他人谋取私利的;
  9.违反财经纪律,浪费国家或者集体资财的;
  19.滥用职权,侵害公民、法人或者其他组织合法权益的;
  20.参与或者支持色情、吸毒、赌博、迷信等活动的;
  21.违反有关规定参与禁止的网络传播行为或者网络活动的;
  22.在国家法定考试中被认定有严重舞弊行为的;
  23.被依法列为失信联合惩戒对象的;
  24.有严重危害人民群众身体健康和生命安全、严重破坏市场公平竞争秩序和社会正常秩序、拒不履行法定义务、严重影响司法机关和行政机关公信力以及拒不履行国防义务等严重失信行为的;
  25.自2021年11月20日(含)以来,曾受记大过、降级、撤职、留用(留党、留校)察看等处分的;
  26.自2019年11月20日(含)以来,被党政机关、事业单位辞退的;
  27.自2021年11月20日(含)以来,担任领导职务的公务员引咎辞职或者被责令辞职的;
  28.自2021年11月20日(含)以来,事业单位工作人员因违法违规违纪被降低岗位等级或者撤职的;
  29.2023年度考核被确定为不称职(不合格)或者2022年度及2023年度考核基本称职(基本合格)的;
  30.违反职业道德、社会公德、家庭美德的;
  31.法律法规规定其他不宜聘用为事业单位工作人员的情形。
  (七)公示
  考察结束后,拟聘用人员名单在指定网站上公示7个工作日,接受社会和报考人员的监督。公示内容包括招聘单位、岗位名称、拟聘用人员姓名、学历、专业、毕业院校、现工作单位、招聘考试的成绩、排名等。拟聘用人员名单公示后,应聘人员如无正当理由放弃聘用资格的,招聘单位或者招聘主管部门可以在名单公示结束后的1年内取消其再次应聘本单位或者本部门的资格。
  公示期满后,没有问题或者反映的问题不影响聘用的,办理聘用手续;对反映有影响聘用的问题并查实的,不予聘用;对反映的问题一时难以查实的,可暂缓聘用,待查清后再决定是否聘用。
  (八)聘用
  公示结束后,由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院按规定办理聘用手续。
  拟聘用的社会在职人员与原工作单位签有劳动(聘用)合同或协议的,由本人按有关规定自行负责解除。拟聘用人员逾期不报到的,视为聘用审批后自动放弃,一切后果由本人自负。
  泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院与拟聘用人员签订聘用合同,约定试用期。试用期满考核合格,予以定岗定级。考核不合格者,取消聘用资格,终止劳动关系。首次聘期3年,除依法依规解除劳动合同外,拟聘用人员应当在招聘单位最低服务3年(含试用期)。
  根据江苏省人力资源和社会保障厅、江苏省卫生健康委员会《关于印发〈江苏省卫生健康事业单位岗位设置管理指导意见〉的通知》文件规定,对连续两次未能取得相应执业或专业技术资格、不能正式聘用到专业技术岗位的人员,应按有关规定,及时终止(解除)劳动合同。
  四、纪律与监督
  招聘工作严格坚持 公开、平等、竞争、择优的原则,严格执行规定的条件、程序和标准,严禁弄虚作假、徇私舞弊。招聘工作全程接受纪检监察部门和社会监督,对违反考试、聘用纪律或工作失职失误造成不良后果的工作人员,一经查实,即按有关规定予以严肃处理。
  五、招聘政策咨询
  本公告由泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院负责解释。
  咨询电话:
  泰州市中西医结合医院组织人事处 0523-86995108;
  泰州市高港中医院组织人事科0523-86902007。
  监督电话:
  泰州医药高新区(高港区)卫生健康委员会0523-86966422;
  泰州医药高新区(高港区)纪(工)委监委第十派驻纪检监察组 0523-86968039;
  泰州医药高新区(高港区)人力资源和社会保障局0523-86966546。
  举报邮箱:<PRESIDIO_ANONYMIZED_EMAIL_ADDRESS>
  咨询时间:工作日 08:30-11:30,14:00-17:00
  指定网站:泰州医药高新区管委会(高港区人民政府)网站(网址:http://www.cmc.gov.cn)
附件1:泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员岗位表.xlsx
附件2:泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员报名表.doc
附件3:泰州市中西医结合医院、泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员专业参考目录.doc
附件4:邮箱报名诚信协议.docx
  泰州市中西医结合医院 泰州市高港中医院
  2024年11月8日
```
# CONTEXT #
从招聘公告中提取以下信息项:'招聘单位','招聘单位联系电话或手机','监督单位','监督单位联系电话或手机','招聘单位电子邮箱','监督单位电子邮箱','招聘人数','招聘岗位数','报名时间','是否需要笔试','是否需要面试','是否需要资格审核','是否需要是事业编制','面试形式','笔试内容','最低学历要求','年龄要求','总分计算方式','报名方式','专业要求','招聘单位联系人','是否需要应届','线上/线下考试','进入面试比例','互联网报名地址','笔试时间','面试时间','笔试地点','面试地点'

# OBJECTIVE #
提取所需信息项并返回JSON格式。多个值用逗号分隔,无法提取的项用空字符串表示。每个信息项返回字符串形式,禁止以字符串数组的形式返回,多个信息项用逗号隔开。

分类和判断标准:
- '招聘人数':招聘多个岗位时,请将多个招聘岗位的招聘人数相加;公告内未提及招聘人数,请以'若干'文字进行输出
- '招聘岗位数':招聘多个岗位时,请将多个找平岗位数相加;公告内未提及招聘岗位时,请以'未知'文字进行输出
- '面试形式':结构化、答辩、专业面试、试教、试讲、说课、微型课、评课、片段教学、教学能力、实操、技能测试、专业技能测试、实际操作、专业化面试、专业实践能力、无领导、小组讨论、情景模拟、即兴演讲
- '最低学历要求':中专、初中、高中、中职、职高、职中、大专、专科、本科、学士、大学、高校、高等学校、高等院校、一本、二本、三本、研究生、硕士、硕研、博士、博研
- '笔试内容':公共基础知识、行政职业能力测试、教育基础知识、综合知识、专业知识、申论、多个科目
- '是否需要是事业编制':通过关键字判断(编制内、事业单位编制、事业编制、编制管理)
- '报名时间':尽量以日期格式输出
- '报名方式':现场、网上、现场+网上
- '专业要求':如提及多个岗位,岗位所需的专业要求用逗号隔开以字符串输出
- '进入面试比例':要求为(n:n)格式
- '总分计算方式':格式例子为:笔试成绩×50%+面试成绩×50%+加分项
- '互联网报名地址':是以http或者https为协议的报名系统或报名地址,不是投递邮箱
- '笔试时间':尽量以日期格式输出
- '面试时间':尽量以日期格式输出

# STYLE #
严格遵循使用JSON格式输出,并且只能以中文表示信息项

# TONE #
确保准确、简洁

# AUDIENCE #
用于信息提取和统计

# RESPONSE #
为每个项提取准确、简洁的信息
Assistant:
ASSISTANT
```json
{
  "招聘单位": "泰州市中西医结合医院,泰州市高港中医院",
  "招聘单位联系电话或手机": "0523-86995108,<PRESIDIO_ANONYMIZED_PHONE_NUMBER>",
  "监督单位": "泰州医药高新区(高港区)卫生健康委员会,泰州医药高新区(高港区)纪(工)委监委第十派驻纪检监察组,泰州医药高新区(高港区)人力资源和社会保障局",
  "监督单位联系电话或手机": "0523-86966422,<PRESIDIO_ANONYMIZED_PHONE_NUMBER>,0523-86966546",
  "招聘单位电子邮箱": "",
  "监督单位电子邮箱": "gxggrsgl@163.com",
  "招聘人数": "60",
  "招聘岗位数": "",
  "报名时间": "2024年11月11日8:30至2024年11月19日16:00",
  "是否需要笔试": "是",
  "是否需要面试": "是",
  "是否需要资格审核": "是",
  "是否需要是事业编制": "是",
  "面试形式": "结构化面试",
  "笔试内容": "相关专业知识",
  "最低学历要求": "未知",
  "年龄要求": "18至35周岁",
  "总分计算方式": "笔试成绩×40%+面试成绩×60%",
  "报名方式": "邮箱,现场",
  "专业要求": "详见《泰州市中西医结合医院 泰州市高港中医院2024年公开招聘备案制人员专业参考目录》",
  "招聘单位联系人": "",
  "是否需要应届": "否",
  "线上/线下考试": "线下",
  "进入面试比例": "1:3",
  "互联网报名地址": "http://www.cmc.gov.cn/",
  "笔试时间": "2024年11月24日",
  "面试时间": "",
  "笔试地点": "详见准考证",
  "面试地点": "详见面试通知书"
}
```

turns-00051.parquet:16507

ac678fb4437213e6c7054a84
turn 1/1gpt-4o-2024-08-06VietnameseUnited States1745 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
Bạn sẽ nhận được một đoạn ngữ cảnh mô tả một sự kiện hoặc khái niệm cụ thể. Dựa trên ngữ cảnh, hãy tạo ra 3 cặp câu hỏi và câu trả lời đi kèm. Hãy đảm bảo rằng câu trả lời có sự giải thích từng bước hoặc mô tả chi tiết (Chain of Thought) để người đọc hiểu rõ hơn về nội dung câu trả lời.
    Yêu cầu: Tạo 3 cặp câu hỏi và câu trả lời. Hãy lưu ý cung cấp câu trả lời theo từng bước suy luận, hoặc đưa ra các yếu tố giải thích rõ ràng liên quan đến câu trả lời (Chain of Thought). Bước suy luận sẽ lấy thông tin trực tiếp từ ngữ cảnh, thông tin được lấy từ ngữ cảnh sẽ được bỏ vào 2 tag đặc biệt ###begin_context### và ###end_context###. Câu trả lời sẽ ở dạng ngắn gọn, súc tích.

    Câu hỏi được bỏ vào tag ###Câu hỏi:
    Suy luận được bỏ vào tag ###Suy luận:
    Câu trả lời được bỏ vào tag đặc biệt ###Câu trả lời:
    Suy luận bắt buộc phải trích xuất thông tin từ ngữ cảnh và dùng ###begin_context### và ###end_context### để đánh dấu thông tin được trích xuất.

    Nếu ngữ cảnh không có ý nghĩa, bạn hãy output "Ngữ cảnh không giá trị".
    Trả lời bằng tiếng Việt.
    Trả cho tôi output dưới dạng json để có thể trích xuất một cách dễ dàng.

    Ví dụ:
    ###Ngữ cảnh: Internet Society hay ISOC là một tổ chức quốc tế hoạt động phi lợi nhuận, phi chính phủ và bao gồm các thành viên có trình độ chuyên ngành. Tổ chức này chú trọng đến: tiêu chuẩn, giáo dục và các vấn đề về chính sách. Với trên 145 tổ chức thành viên và 65.000 thành viên cá nhân, ISOC bao gồm những con người cụ thể trong cộng đồng Internet. Mọi chi tiết có thể tìm thấy tại website của ISOC.
Internet Society nằm ở gần thủ đô Washington, DC, Hoa Kỳ và Geneva, Thụy Sĩ. Số hội viên của nó bao gồm hơn 145 tổ chức thành viên và hơn 65.000 cá nhân. Thành viên còn có thể tự lập một chi nhánh của tổ chức tùy theo vị trí hoặc sở thích. Hiện nay tổ chức có tới 90 chi nhánh trên toàn thế giới.
Nhiệm vụ và mục đích hoạt động.
Bảo đảm, cổ vũ cho sự phát triển, mở rộng và sử dụng Internet được thuận lợi nhất cho mọi người trên toàn thế giới.
    ###Đầu ra: json```{
    "QA_pairs": [
        {
            "###Câu hỏi:": "Internet Society (ISOC) là tổ chức gì và mục tiêu chính của nó là gì?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Internet Society hay ISOC là một tổ chức quốc tế hoạt động phi lợi nhuận, phi chính phủ và bao gồm các thành viên có trình độ chuyên ngành. Tổ chức này chú trọng đến: tiêu chuẩn, giáo dục và các vấn đề về chính sách.###end_context### chỉ ra rằng Internet Society là một tổ chức quốc tế, phi lợi nhuận và phi chính phủ, tập trung vào tiêu chuẩn, giáo dục và các vấn đề chính sách. ###begin_context###Nhiệm vụ và mục đích hoạt động: Bảo đảm, cổ vũ cho sự phát triển, mở rộng và sử dụng Internet được thuận lợi nhất cho mọi người trên toàn thế giới.###end_context### chỉ ra rằng mục tiêu chính của ISOC là bảo đảm và cổ vũ cho sự phát triển, mở rộng và sử dụng Internet thuận lợi nhất cho mọi người trên toàn thế giới.",
            "###Câu trả lời:": "Internet Society (ISOC) là một tổ chức quốc tế phi lợi nhuận và phi chính phủ, nhằm bảo đảm và thúc đẩy sự phát triển, mở rộng và sử dụng Internet một cách thuận lợi cho mọi người trên toàn thế giới."
        },
        {
            "###Câu hỏi:": "Internet Society (ISOC) có quy mô thành viên như thế nào?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Internet Society bao gồm hơn 145 tổ chức thành viên và hơn 65.000 cá nhân.###end_context### chỉ ra rằng ISOC có hơn 145 tổ chức thành viên và hơn 65.000 thành viên cá nhân. ###begin_context###Thành viên còn có thể tự lập một chi nhánh của tổ chức tùy theo vị trí hoặc sở thích. Hiện nay tổ chức có tới 90 chi nhánh trên toàn thế giới.###end_context### chỉ ra rằng các thành viên còn có thể lập chi nhánh của tổ chức tùy theo vị trí hoặc sở thích, với tổng cộng 90 chi nhánh trên toàn cầu.",
            "###Câu trả lời:": "Internet Society (ISOC) có hơn 145 tổ chức thành viên và hơn 65.000 thành viên cá nhân, cùng với 90 chi nhánh trên toàn cầu được thành lập bởi các thành viên theo vị trí hoặc sở thích."
        },
        {
            "###Câu hỏi:": "Internet Society (ISOC) có trụ sở chính ở đâu?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Internet Society nằm ở gần thủ đô Washington, DC, Hoa Kỳ và Geneva, Thụy Sĩ.###end_context### chỉ ra ra rằng ISOC có trụ sở tại hai địa điểm gần thủ đô Washington, DC (Hoa Kỳ) và Geneva (Thụy Sĩ).",
            "###Câu trả lời:": "Internet Society (ISOC) có trụ sở chính gần thủ đô Washington, DC (Hoa Kỳ) và Geneva (Thụy Sĩ)."
        }
    ]
}
```


    Đến lượt bạn:
    ###Ngữ cảnh: Phần lớn những đường băng máy bay phục vụ cho những lần hạ cánh và cất cánh, Khi phi cảng chào đón một sự thông thương quan trọng, nó sẽ được xây dựng những đường băng máy bay thành từng nhóm hai đường băng song song, để tách biệt sự cất cánh và hạ cánh. Người ta cũng có thể có những đường băng tiếp đón cho mỗi sự vận động bằng phút hoặc giờ.
Thông thường những đường băng được lấy hướng theo chiều của gió trội nhất, người ta sẽ lợi dụng dòng hải lưu trong không khí để máy bay có thể dễ dàng cất cánh và sự hãm lại trở nên tốt hơn khi hạ cánh, máy bay luôn tự đối đầu với gió.
Những phi cảng lớn để khi không có gió nổi rõ nét hoặc có hai loại gió nổi nhất có thể có nhiều đường băng hoặc nhóm các đường băng, mỗi hướng một lối khác nhau. Khi có hai đường trục, nó có thể vuông góc nếu như hướng gió không được nổi lên rõ nét, để tìm dược hướng gió gần như đối mặt với gió. Nếu như có hai loại gió được nhận dạng, các hướng của đường băng được đánh dấu góc giữa các hướng gió. Bằng một cách đặc biệt, người ta có thể tìm thấy những phi cảng hoặc nhiều hướng đường băng cùng tồn tại với góc 60 độ.
Trong trường hợp phi cảng gồm nhiều đường băng hoặc nhóm các đường băng, những đường băng của hướng này sẽ ngược chiều với đường băng khác.
Những đường băng được nhận dạng bằng một chữ hai số, biểu thị hướng của chúng bằng chục độ khi vận hành các thiết bị máy bay. Người ta phân chia hướng của đường băng theo độ 10 và làm tròn kết quả bằng đơn vị gần đúng (ví dụ: hướng một đường bay là 124 độ, 124/10 = 12,4 làm tròn là 12. và số đường băng là 12). Nếu phi cảng có những băng song song, chúng sẽ được phân biệt bằng chữ L (cho bên trái) và chữ R (cho bên phải). Ví dụ đường 12L
Những đường băng được ghép lại bằng đường lưu thông khác nhau, có những đường dành cho máy bay, lại có những đường khác dành riêng cho dịch vụ vận chuyển hay cứu trợ.
Những sân bãi.
Sân bãi trong phi cảng là nơi để máy bay dừng lại để lưu chuyển hành khách hay hàng hóa lên hoặc xuống máy bay, hoặc để bảo dưỡng.
    ###Đầu ra:
    
ASSISTANT
```json
{
    "QA_pairs": [
        {
            "###Câu hỏi:": "Tại sao các đường băng thường được xây dựng theo hướng gió trội nhất?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Thông thường những đường băng được lấy hướng theo chiều của gió trội nhất, người ta sẽ lợi dụng dòng hải lưu trong không khí để máy bay có thể dễ dàng cất cánh và sự hãm lại trở nên tốt hơn khi hạ cánh, máy bay luôn tự đối đầu với gió.###end_context### giải thích rằng việc xây dựng đường băng theo hướng gió trội giúp máy bay dễ dàng hơn trong việc cất cánh và hạ cánh, nhờ tận dụng được dòng hải lưu trong không khí và giảm tốc độ khi hạ cánh.",
            "###Câu trả lời:": "Các đường băng thường được xây dựng theo hướng gió trội nhất để giúp máy bay dễ dàng cất cánh và giảm tốc độ khi hạ cánh, nhờ tận dụng dòng hải lưu trong không khí."
        },
        {
            "###Câu hỏi:": "Làm thế nào để phân biệt các đường băng song song trong phi cảng?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Nếu phi cảng có những băng song song, chúng sẽ được phân biệt bằng chữ L (cho bên trái) và chữ R (cho bên phải). Ví dụ đường 12L###end_context### chỉ ra rằng các đường băng song song được ký hiệu theo vị trí của chúng, với L đại diện cho bên trái và R đại diện cho bên phải.",
            "###Câu trả lời:": "Các đường băng song song được phân biệt bằng chữ L cho bên trái và chữ R cho bên phải."
        },
        {
            "###Câu hỏi:": "Các đường băng được nhận dạng như thế nào?",
            "###Suy luận:": "###begin_context###Những đường băng được nhận dạng bằng một chữ hai số, biểu thị hướng của chúng bằng chục độ khi vận hành các thiết bị máy bay. Người ta phân chia hướng của đường băng theo độ 10 và làm tròn kết quả bằng đơn vị gần đúng (ví dụ: hướng một đường bay là 124 độ, 124/10 = 12,4 làm tròn là 12). Nếu phi cảng có những băng song song, chúng sẽ được phân biệt bằng chữ L (cho bên trái) và chữ R (cho bên phải).###end_context### chỉ ra rằng các đường băng được định danh bằng một số hai chữ số dựa trên hướng của chúng (làm tròn đến chục độ), và thêm chữ cái để phân biệt các đường song song.",
            "###Câu trả lời:": "Đường băng được định danh bằng một số hai chữ số chỉ hướng và các chữ cái L hoặc R để phân biệt các đường song song."
        }
    ]
}
```

turns-00051.parquet:16508

a5bde6ab3d60d129a76e1744
turn 1/20gpt-4o-2024-08-06EnglishIndonesia338 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
convert,function,to,openvino,pytoch
ASSISTANT
To convert a PyTorch model to OpenVINO format, you typically need to follow several steps. OpenVINO supports converting models from various frameworks including PyTorch, but it may require converting first to an intermediate representation like ONNX. Here’s a general outline of the conversion process:

1. **Export the PyTorch Model to ONNX:**
   First, you need to export your trained PyTorch model to the Open Neural Network Exchange (ONNX) format. ONNX is a common model format supported by various deep learning tools.

   ```python
   import torch
   import torchvision.models as models
   
   # Example: Loading a pre-trained PyTorch model
   model = models.resnet18(pretrained=True)
   model.eval()

   # Dummy input to feed the model (Change based on your input dimensions)
   dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

   # Export the model to ONNX
   torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", input_names=['input'], output_names=['output'])
   ```

2. **Convert ONNX to OpenVINO IR (Intermediate Representation):**
   Use the OpenVINO Model Optimizer to convert the ONNX model to OpenVINO's IR format. The Model Optimizer is a command-line tool provided by OpenVINO.

   ```bash
   mo --input_model model.onnx --output_dir ./openvino_model
   ```

3. **Inference using OpenVINO Runtime:**
   Load and run inference on the converted IR model using the OpenVINO Runtime.

   ```python
   from openvino.inference_engine import IECore

   # Initialize Inference Engine
   ie = IECore()

   # Load the network
   net = ie.read_network(model="openvino_model/model.xml", weights="openvino_model/model.bin")

   # Prepare input
   input_blob = next(iter(net.input_info))
   output_blob = next(iter(net.outputs))

   # Load the model on a CPU device
   exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU")

   # Run inference
   result = exec_net.infer(inputs={input_blob: dummy_input.numpy()})

   # Get the output
   output = result[output_blob]
   ```

A few things to keep in mind:
- Make sure you have installed the OpenVINO toolkit and have set up the environment properly before running the Model Optimizer.
- The `mo` command might require additional parameters depending on the particularities of the ONNX model or your hardware capabilities.
- Prior to running inference, you may need to preprocess the input data to match the input requirements of your model.

For detailed and specific instructions, you should refer to the [OpenVINO documentation](https://docs.openvino.ai/latest/index.html), as the process can vary slightly depending on the model specifics and network architecture.

turns-00051.parquet:16509

f1fab1e53a98d36316994881
turn 2/20gpt-4o-2024-08-06EnglishIndonesia390 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
convert,function,not,model
ASSISTANT
If you need to convert a specific function or a smaller piece of a PyTorch model to OpenVINO, the process is slightly different from converting a whole model. The fundamental steps remain similar, but with some adjustments to focus on the specific function or sub-module you are interested in. Here's a guide on how to do this:

### 1. Export the Specific Function to ONNX

You need to make sure the specific function or sub-component of the PyTorch model that you want to convert can be traced or scripted into an ONNX model.

Suppose you have a module or a function in your PyTorch model that you would like to convert:

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnx

class SubModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SubModel, self).__init__()
        # Example: a smaller network or function
        self.fc = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# Create an instance of the submodel
submodel = SubModel()
submodel.eval()

# Create a dummy input
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# Export the specific function or module to ONNX
torch.onnx.export(submodel, dummy_input, "submodel.onnx", input_names=['input'], output_names=['output'])
```

### 2. Convert ONNX to OpenVINO IR

Once you have the ONNX representation of your specific component, use the OpenVINO Model Optimizer to convert it:

```bash
mo --input_model submodel.onnx --output_dir ./openvino_submodel
```

### 3. Run Inference with OpenVINO Runtime

Proceed to load and perform inference with the OpenVINO Runtime:

```python
from openvino.inference_engine import IECore
import numpy as np

# Initialize Inference Engine
ie = IECore()

# Read and load the network
net = ie.read_network(model="openvino_submodel/submodel.xml", weights="openvino_submodel/submodel.bin")

# Prepare input
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))

# Load the network to the device
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU")

# Perform inference
result = exec_net.infer(inputs={input_blob: dummy_input.numpy()})

# Extract the output
output = result[output_blob]
```

### Important Considerations:
- Ensure that the PyTorch submodel or function you want to convert is traceable. Not all Python functions or operations can be directly traced, especially those with dynamic control flows or non-tensor computations.
- When tracing specific functions, ensure the input shape provided in `dummy_input` aligns with what the function requires.
- Explore any dependencies or custom layers the component may utilize to make sure they're supported or properly converted.

By following these steps, you can isolate and convert specific functions or network components in PyTorch to OpenVINO, focusing the conversion process only on the parts you actually need.

turns-00051.parquet:16510

5756ba401f466913c9d8449b
turn 3/20gpt-4o-2024-08-06EnglishIndonesia344 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
imageio.imread,read,img,n,resize
ASSISTANT
If you're looking to read an image, perhaps resize it, and then manipulate it within Python using a combination of `imageio` and other popular libraries, you can follow these steps. `imageio` is commonly used to read and write images in various formats, and for resizing, you might want to use `PIL` (Pillow) or `OpenCV`. Here's how you can achieve this using both PIL and OpenCV for resizing:

### Using Pillow (PIL)

1. **Read the Image:**

```python
import imageio
from PIL import Image

# Read the image using imageio
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = imageio.imread(image_path)
```

2. **Resize the Image:**

```python
# Convert the image to a PIL Image
pil_image = Image.fromarray(image)

# Resize the image using PIL
new_size = (224, 224)  # Example size
resized_image = pil_image.resize(new_size, Image.ANTIALIAS)
```

3. **Convert Back to NumPy Array (if needed):**

```python
# Convert back to a NumPy array
resized_image_np = np.array(resized_image)
```

### Using OpenCV

1. **Read the Image:**

```python
import imageio
import cv2

# Read the image using imageio
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = imageio.imread(image_path)
```

2. **Resize the Image:**

```python
# Resize the image using OpenCV
new_size = (224, 224)  # Example size, width x height
resized_image = cv2.resize(image, new_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
```

### Additional Tips:

- **Choosing a Resizing Method:**
  - `PIL` offers methods like `Image.ANTIALIAS`, `Image.BICUBIC`, and `Image.BILINEAR`. `Image.ANTIALIAS` is recommended for downsampling as it reduces aliasing artifacts.
  - `OpenCV` offers resizing methods like `cv2.INTER_LINEAR`, `cv2.INTER_AREA`, and `cv2.INTER_CUBIC`. `cv2.INTER_AREA` might be preferred for shrinking, and `cv2.INTER_LINEAR` or `cv2.INTER_CUBIC` for enlarging.

- **Preserving Aspect Ratio:**
  - If you need to resize while preserving the image's aspect ratio, you might need to calculate the new dimensions accordingly or use a library like `imutils` which has functions for maintaining aspect ratios during resizing.

- **Saving or Displaying the Image:**
  - If the image needs to be saved back to disk or displayed, you can use methods like `imageio.imwrite()` or `cv2.imwrite()` for saving and `cv2.imshow()` for displaying.

This guide should help you read and resize images in Python efficiently using a combination of `imageio`, `PIL`, and `OpenCV`.

turns-00051.parquet:16511

1a2d6d0c6cd8c3f599ccc2e0
turn 4/20gpt-4o-2024-08-06EnglishIndonesia434 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
can,i,cinvert,dlib,detector,to,openvino
ASSISTANT
Converting a `dlib` face detector (such as the `dlib.get_frontal_face_detector()`) directly to OpenVINO isn't straightforward because `dlib` doesn't typically use models that can be easily exported or converted like those from PyTorch, TensorFlow, or Caffe. The dlib face detector is based on a histogram of oriented gradients (HOG) + linear classifier or a deep CNN model, which is internally encapsulated in the dlib library.

However, if you're using a custom-trained dlib CNN face detector model (for example, from the MMOD framework) that's saved in a compatible format, you might have a path to conversion. Here's a general approach to convert a custom dlib CNN face detection model to OpenVINO, assuming your model can be exported to an intermediate format like ONNX:

### Steps to Convert a dlib CNN Model to OpenVINO:

1. **Ensure Model Exportability:**
   - If your CNN model was trained using dlib's deep learning framework, you must first ensure it's in a format that can be exported. You might need to convert the model to, for example, a PyTorch or TensorFlow format.

2. **Convert to ONNX (Optional Step):**
   - If you can convert the dlib CNN model to a PyTorch or TensorFlow model, you can then export it to ONNX format using respective framework tools.
   
   For PyTorch:
   ```python
   import torch.onnx
   # Assuming 'model' is your PyTorch equivalent model
   torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", input_names=['input'], output_names=['output'])
   ```

   For TensorFlow:
   ```bash
   # Use tf2onnx or other similar tools to convert TensorFlow models to ONNX
   python -m tf2onnx.convert --saved-model path/to/saved_model --output model.onnx
   ```

3. **Convert ONNX to OpenVINO:**
   - Use the OpenVINO Model Optimizer to convert the ONNX model to OpenVINO's IR format:

   ```bash
   mo --input_model model.onnx --output_dir ./openvino_model
   ```

4. **Run Inference with OpenVINO Runtime:**
   - Load this IR model within the OpenVINO Runtime for inference on your target hardware.

### Considerations:
- **dlib's Standard Detectors**: If using dlib's standard pre-trained models like the HOG detector, it's generally not possible to convert them directly due to the absence of an explicit network architecture and weights that conversion tools can utilize.
- **Custom Models**: For custom models, ensure you have the necessary weights and architecture information that can be mapped onto known deep learning frameworks.
- **Accuracy and Fidelity**: Converting between formats and engines may introduce inaccuracies. Be sure to validate the model's performance post-conversion.
- **Tools**: Always use the latest version of OpenVINO and its Model Optimizer for best compatibility with ONNX.

For complex conversions, you may need to delve into framework-specific tools or manually handle some steps according to the model's origin. It's recommended to consult OpenVINO documentation or community resources for specific model-type questions.

turns-00051.parquet:16512

1c35243f00d7477d2e775959
turn 5/20gpt-4o-2024-08-06EnglishIndonesia588 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
import openvino as ov
smod.eval()
# Create OpenVINO Core object instance
core = ov.Core()

# Convert model to openvino.runtime.Model object
ov_model_xml_path = 'full/face.xml'
torch_image_input = torch.randn(256, 256, 3)
traced_torch_model = torch.jit.trace(smod, (torch_image_input))
ov_model = ov.convert_model(traced_torch_model, input=[[256, 256, 3]])

# Save openvino.runtime.Model object on disk
ov.save_model(ov_model, ov_model_xml_path)
ov_modelRuntimeError: Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant. Consider making it a parameter or input, or detaching the gradient
Tensor:
ASSISTANT
The error you're encountering is related to the model you're trying to convert, which involves a PyTorch model through a `torch.jit.trace`. It appears that the model's input is expecting a non-gradient input, or that the PyTorch tensor you've provided has gradient tracking enabled. The error message suggests that you need to adjust how you're handling the tensor with autodifferentiation.

Here’s how you might address this issue:

### Steps to Correct the Error

1. **Ensure the Tensor Doesn’t Require Gradients:**
   Before tracing the model, make sure the input tensor you're passing does not require gradient computation. This can typically resolve the issue if your traced input tensor mistakenly has `requires_grad=True`.

   ```python
   import torch

   # Create a dummy input for the torch model
   torch_image_input = torch.randn(256, 256, 3, requires_grad=False)
   ```

2. **Adjust the Input Shape:**
   Ensure that the input size and shape match the expected input dimensions of your model. Most deep learning models expect inputs with specific dimensions, often including a batch size and channel dimensions.

   ```python
   # Typically deep learning models expect a shape of [Batch Size, Channels, Height, Width]
   # Adjust the dummy input shape accordingly; for example, [N, C, H, W] = [1, 3, 256, 256]
   torch_image_input = torch.randn(1, 3, 256, 256)
   ```

3. **Re-Evaluate Your Model's Support for JIT Tracing:**
   Ensure the model is compatible with JIT tracing. Models with dynamic control flows or unsupported PyTorch operations may require that you use `torch.jit.script()` instead of `torch.jit.trace()`, which captures the actual computation graph by scripting the model.

4. **Convert the Model Appropriately:**
   Ensure that you're using OpenVINO's PyTorch conversion utilities correctly. The function or method calls might have specific requirements or constraints based on OpenVINO version.

5. **Check OpenVINO and PyTorch Compatibility:**
   Ensure that the versions of PyTorch and OpenVINO you are using are compatible. You may need to check the latest OpenVINO documentation for any version-specific nuances or requirements in the API.

Here is the adjusted code with some interpretations:

```python
import openvino as ov
import torch

# Assuming smod is your Torch model
smod.eval()

# Create OpenVINO Core object instance
core = ov.Core()

# Path to save your converted OpenVINO model
ov_model_xml_path = 'full/face.xml'

# Create a dummy input tensor for tracing which doesn't require a gradient
torch_image_input = torch.randn(1, 3, 256, 256, requires_grad=False)

# Trace the torch model using torch.jit.trace
traced_torch_model = torch.jit.trace(smod, (torch_image_input))

# Convert the traced torch model to OpenVINO model
# Adjust as per OpenVINO's correct conversion API
ov_model = core.compile_model(traced_torch_model, device_name="CPU")

# Save the OpenVINO model
ov.save_model(ov_model, ov_model_xml_path)
```

### Note
- **Error Message Reference:** Pay attention to the error specifics, as it provides hints about what might be misconfigured (e.g., correct types and dimensions for input).
- **API Update Verification:** APIs and functions can evolve between OpenVINO versions, so always verify with the latest documentation to ensure compatibility and correct usage of calls, especially with tracing and conversion utilities.

This approach should help alleviate the immediate error and ensure that the model conversion process aligns with PyTorch and OpenVINO's expectations. If there are further discrepancies or unexpected behaviors, additional investigation into the model architecture and specificities might be necessary.

turns-00051.parquet:16513

40250648acca26b6767caf18
turn 6/20gpt-4o-2024-08-06EnglishIndonesia534 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnx
from face_alignment import FaceAlignment, LandmarksType




class SubModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SubModel, self).__init__()
        # Example: a smaller network or function
        self.fa = FaceAlignment(LandmarksType.TWO_D, device='cpu')

    def forward(self, image):
        return self.fa.get_landmarks(image)
smod=SubModel()
smod.eval()
lands=smod(img),this,is,the,model
ASSISTANT
To convert the functionality of a PyTorch model using the `face_alignment` library with a `FaceAlignment` object to OpenVINO, there are a few challenges. This is primarily because the `face_alignment` library and similar high-level API dependencies may not be straightforwardly convertible through TorchScript or ONNX, and they aren't directly supported by OpenVINO's typical conversion process. Here are some steps you can consider if you want to achieve inference acceleration for a face alignment task:

### Key Considerations

1. **Understand Functionality**: The `FaceAlignment` library works by wrapping pre-trained models that perform face landmark detection. This may involve models that aren't directly accessible or intended for conversion without internals being exposed or modified.

2. **Separate Model Logic**: If the `FaceAlignment` library relies on PyTorch or other format-accessible models under the hood, the first step is to isolate and identify the specific model being used for landmark detection.

3. **Model Conversion Challenges**: 
   - If the under-the-hood model can be accessed (for instance, from a checkpoints file), you might attempt to handle the model itself directly through PyTorch or ONNX export.
   - Check if the internal model is available in formats like ONNX, which OpenVINO can read and optimize.

### If Direct Conversion Isn't Feasible

1. **Custom Implementation**: Consider implementing another model that achieves similar functionality, such as a neural network for landmark detection that you train or re-implement, allowing you to control the conversion elements end-to-end.
  
2. **Consider Framework-Supported Models**: Use models from PyTorch or similar that are explicitly supported for conversion to OpenVINO, such as ResNet-based architectures that have been similarly trained for landmarks, if available.

3. **Script and Export Pre-trained Models**: If you have access to the weights and configurations:
   - Attempt to serialize the model using `torch.jit.script()` or `torch.jit.trace()` if operations allow.
   - Export to ONNX format with `torch.onnx.export()` for a clean transition to OpenVINO.

### Hypothetical Workflow (No Direct Conversion)

```python
import torch
from face_alignment import FaceAlignment, LandmarksType

# Dummy placeholder image tensor
img = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # Adjust size as necessary

class SubModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SubModel, self).__init__()
        self.fa = FaceAlignment(LandmarksType.TWO_D, device='cpu')  # Retrieve the model

    def forward(self, image):
        # Internally manage or bypass the need for this direct reference
        # This is not directly convertible with existing OpenVINO workflows
        return self.fa.get_landmarks(image)

# Instantiate and apply the model
smod = SubModel()
smod.eval()
lands = smod(img)  # Process input
```

### Conclusion

- **Practical Evaluation**: The transformation of specific high-level API calls to convertible streamlined models often requires understanding the deep learning model architecture used behind scenes.
- **Collaboration and Exploration**: Engage with community resources for any shared conversion resources or ask the library maintainers directly for conversion compatibility possibilities.
- **Alternative Models**: Consider OpenCV DNN module or other computer vision models/tools that support OpenVINO conversion if no straightforward method exists in the `face_alignment` uses.

For cases where the library does not inherently support a direct conversion, alternative models or custom trained models leveraging similar architectures could be explored for a complete OpenVINO conversion experience.