Xúc động khi được công nhận là Nhà đóng góp HackerNoon của năm - MATHEMATICS

Này các tin tặc! Tôi là Sharad Sundararajan, một người đam mê AI và doanh nhân EdTech (đồng sáng lập và phần mềm hàng đầu tại Merlyn Mind ).

Merlyn là trợ lý kỹ thuật số của giáo viên, một giải pháp đa phương thức được xây dựng để trả lại thời gian cho giáo viên bằng cách tự động hóa quy trình làm việc của họ và không làm phiền họ từ phía trước lớp học.

Trước tiên, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến cộng đồng HackerNoon vì đề cử và cảm ơn rất nhiều đến tất cả độc giả đã bình chọn và công nhận tôi là người chiến thắngHackerNoon Người đóng góp của năm - MATHEMATICS .

Phóng viên HackerNoon : Việc giành được danh hiệu này có ý nghĩa gì đối với bạn?

Nhiều khả năng hiển thị hơn đối với chủ đề AI trong logic và toán học, cụ thể là Chứng minh Định lý Tự động (ATP), một lĩnh vực có lịch sử lâu đời và phong phú nhưng vẫn không nhận được nhiều sự chú ý chính thống như (chẳng hạn) thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, NLP hoặc ô tô tự lái có thể.

Nhiều tiến bộ trong ATP có thể là nhờ các ứng dụng trong thế giới thực như xác minh chính thức trong cả phần cứng và phần mềm (ví dụ: điều khiển tàu vũ trụ, mã hóa RSA…), nhưng vẫn còn một chặng đường dài phía trước.

Trong một bài báo gần đây trên tạp chí Nature mô tả Máy Ramanujan là một AI có thể tạo ra các công thức toán học mới, một trong những nhà toán học George Andrews đã nắm bắt được trạng thái của ATP:

“… Mặc dù máy tính có thể đưa ra các phát biểu toán học, và thậm chí chứng minh rằng chúng là đúng mà không cần sự can thiệp của con người, nhưng vẫn chưa rõ liệu chúng có thể ** phân biệt những tuyên bố sâu sắc, thú vị với những tuyên bố đơn thuần về mặt kỹ thuật hay không. **

“Cho đến khi tôi có thể phát hiện ra 'cảm giác toán học' được phát triển tốt trong AI, tôi hy vọng vai trò của nó sẽ là một công cụ phụ trợ quan trọng, chứ không phải vai trò của người khám phá độc lập."

Hiện có những nỗ lực đang trở nên phổ biến như GPT-f, nơi OpenAI đang khám phá các mô hình ngôn ngữ dựa trên máy biến áp cho ATP, nhưng ban giám khảo vẫn chưa biết liệu nó có tạo ra các bước suy luận có ý nghĩa hay không. ATP dường như vẫn là một thị trường ngách bí truyền của AI và tôi hy vọng điều này sẽ thu hút được sự quan tâm của nhiều đối tượng hơn.

Cá nhân tôi, là một người đam mê ATP nghiệp dư, thật khuyến khích nhận được sự thúc đẩy từ cộng đồng công nghệ để duy trì nó.

Làm thế nào để bạn hoặc công ty của bạn có ý định đảm nhận trách nhiệm của chức danh này vào năm 2022?

Chúng tôi tại Merlyn Mind đã tiến rất gần đến những tiến bộ quan trọng ở giao điểm của tương tác đa phương thức (giọng nói, cảm ứng, điều khiển từ xa…) và AI (giọng nói, NLP, biểu diễn tri thức…), nhưng với trọng tâm không ngừng là giúp cuộc sống của giáo viên trở nên dễ dàng hơn trong lớp học.

Cách AI được áp dụng cho các ứng dụng trong thế giới thực là cốt lõi cho sứ mệnh của chúng tôi và tôi coi đây là một sự thúc đẩy khác để chúng tôi theo đuổi AI trong giáo dục, toán học và toán học-giáo dục.

Một số mục tiêu mà bạn mong muốn đạt được vào năm 2022 (cho dù đó là thông qua các sáng kiến của công ty hay hành trình cá nhân của bạn)?

Giáo viên bị quá tải với việc phải đưa ra nhiều quyết định mỗi ngày về các chủ đề khác nhau bao gồm nhưng không giới hạn ở phương pháp tiếp cận sư phạm, quản lý lớp học, công nghệ hoặc bài tập của họ.

Bất cứ điều gì chúng ta có thể làm để giảm tải một số quyết định, giảm bớt căng thẳng và tránh kiệt sức sẽ là một chặng đường dài. Vì vậy, một trong những mục tiêu cho năm 2022 là đưa Merlyn (trợ lý kỹ thuật số) đến với nhiều giáo viên hơn để giúp họ làm những gì họ giỏi nhất, giảng dạy và thắp sáng ngọn lửa đó trong tất cả học sinh để xây dựng một tương lai tốt đẹp hơn.

Về phương diện cá nhân, tôi muốn hoàn thành phần thứ ba và phần cuối cùng của loạt bài về Trình diễn định lý nhân mã trong năm nay.

Khi nhìn vào nhiều xu hướng liên quan trên thế giới xung quanh bạn, bạn có thể nghĩ ra giải pháp nào? Kể tên ba xu hướng và ba giải pháp. Hãy ngắn gọn hoặc chi tiết như bạn muốn.

Ba xu hướng liên quan:

1. Khoảng cách trong đào tạo giáo viên trên toàn thế giới.
2. (D / M) thông tin.
3. Thiết bị số.

Khoảng trống trong đào tạo giáo viên

SDG-4 (Mục tiêu Phát triển Bền vững-4) của Liên hợp quốc nêu rõ “Đảm bảo chất lượng giáo dục hòa nhập và bình đẳng cũng như thúc đẩy cơ hội học tập suốt đời cho tất cả mọi người” .

Và giáo viên là chìa khóa để đạt được các mục tiêu SDG-4. Tuy nhiên, không phải tất cả họ đều được chuẩn bị tốt như nhau cho công việc.

Như đã chỉ ra trong tờ thông tin về Ngày Nhà giáo Thế giới năm 2021 của UNESCO ( Hình-1 ), khoảng cách về trình độ giáo viên ở một số khu vực địa lý (đặc biệt là Châu Phi cận Sahara) là rất đáng lo ngại.

Một số số liệu thống kê từ nguồn trên rất đáng chú ý:

• “Trên toàn cầu, 83% giáo viên tiểu học và cùng một tỷ lệ giáo viên trung học có trình độ tối thiểu theo yêu cầu. Ở bậc tiểu học, tỷ lệ này dao động từ 98% ở Đông Nam Á đến 67% ở châu Phi cận Sahara, trong khi ở bậc trung học, tỷ lệ này dao động từ 97% ở Trung Á đến 61% ở châu Phi cận Sahara. ”

  
  

• “Ở châu Phi cận Sahara, tỷ lệ giáo viên có trình độ tối thiểu bắt buộc đã giảm kể từ năm 2000, từ 84% đối với tiểu học và 79% đối với trung học do ngày càng có nhiều nhà cung cấp giáo dục tư nhân / cộng đồng, tuyển dụng giáo viên hợp đồng và ngân sách hạn chế. ”

Một xu hướng liên quan là giáo viên bỏ nghề do kiệt sức và lương thấp.

Ví dụ, Teach for America đang chứng kiến tỷ lệ ghi danh giáo viên thấp hơn 15 năm. (Hình-2 Nguồn là Chalkbeat , một tổ chức phi lợi nhuận đưa tin tức về giáo dục ở Mỹ)

Có thể không có một viên đạn bạc để giải quyết tất cả các vấn đề nhưng một số hướng chính mà chúng ta cần đầu tư là:

• Nâng cao nhận thức và cải thiện cả tài trợ trong nước và viện trợ quốc tế cho đào tạo giáo viên. Xem Lực lượng Đặc nhiệm Quốc tế về Giáo viên cho Giáo dục 2030 để biết các nỗ lực liên quan.

  
  

• Các chương trình Phát triển Chuyên nghiệp Hiệu quả (PD). Luôn có nhiều mục tiêu và ưu tiên cạnh tranh nhau về thời gian, năng lượng và sự chú ý của giáo viên, vì vậy cần nỗ lực nhiều hơn để tích hợp kỹ lưỡng PD vào quy trình làm việc của giáo viên và cho phép học tập thực hành với vòng phản hồi nơi giáo viên có thể theo dõi PD của họ.

  
  

• AI cho PD . Về mặt định hướng, điều này rất phù hợp với phương châm của Merlyn Mind là “ AI cho mọi người xây dựng một tương lai tốt đẹp hơn ”. Merlyn cho phép giáo viên di chuyển xung quanh lớp học mà không ảnh hưởng đến quyền truy cập của họ vào công nghệ (cả phần cứng và phần mềm).

  
  

  Giáo viên có thể điều khiển cả màn hình và máy tính xách tay của riêng họ ở phía trước phòng bằng cách sử dụng đầu vào đa phương thức (giọng nói trường xa trên trung tâm AI, điều khiển từ xa với đầu vào bằng giọng nói trường gần, chuột không khí, bàn phím định hướng, v.v.). Nhưng một trong những chức năng quan trọng nhất của Merlyn là cho phép tự động hóa vi mô trong quy trình làm việc của giáo viên để tiết kiệm thời gian và công sức cho họ.

  
  

  Vì vậy, giáo viên có thể dễ dàng chuyển trực tiếp đến các ứng dụng giáo dục trên máy tính xách tay của họ và chia sẻ tài liệu cho toàn bộ lớp học vì họ có thể chuyển đổi màn hình bằng một cú nhấp chuột hoặc lệnh thoại.

  
  

  Nhưng có một số nỗ lực tập trung vào AI cho PD chẳng hạn như AI Coach của Edthena cố gắng cá nhân hóa nội dung theo mục tiêu của giáo viên. Là một phần của chu kỳ huấn luyện, giáo viên có thể thử các thay đổi trong lớp học và theo dõi PD của chính họ, một vòng phản hồi quan trọng.

  
  

  Trợ lý kỹ thuật số là tương lai và chúng ta cần nắm lấy nó và đầu tư nhiều hơn vào AI cho PD để tăng tốc thu hẹp khoảng cách trong đào tạo giáo viên.

Thông tin (Dis / Mis)

Một xu hướng liên quan khác là tin giả, tức là sự lan truyền thông tin sai lệch có chủ đích hoặc không cố ý.

Điều này đặc biệt đáng lo ngại khi những nỗ lực lẻ tẻ biến thành những nỗ lực được tổ chức có hệ thống dẫn đến các chiến dịch sai lệch thông tin có thể gây ảnh hưởng xấu đến toàn bộ quốc gia.

Hình-3 cho thấy sự gia tăng tần suất hàng năm mà các tờ báo nói cụm từ “tin tức giả mạo” và như bài báo trên tạp chí PNAS có tiêu đề “Đối tượng khoa học, thông tin sai lệch và tin tức giả mạo” cho biết “được cho là đã trở nên quen thuộc hơn - và do đó đáng tin hơn —Có nghĩa sai. ”

Nature đã có bài báo này vào năm 2020 với tiêu đề ' Bệnh dịch truyền thông xã hội COVID-19 ', trong đó phân tích so sánh hoạt động của người dùng trên năm nền tảng truyền thông xã hội khác nhau trong trường hợp khẩn cấp COVID-19 đã được thực hiện.

Các tác giả đã lập biểu đồ về tỷ lệ (hệ số hồi quy) của các bài đăng và cam kết có vấn đề so với những bài đáng tin cậy. Tại một trong các nguồn (Gab), số lượng bài đăng đáng tin cậy chỉ chiếm khoảng 70% số lượng bài đăng đáng tin cậy, nhưng khối lượng tương tác cho các bài đăng đáng tin cậy gần gấp 3 lần so với số lượng bài đăng đáng tin cậy!

Các tác giả cho rằng Gab là môi trường dễ bị phổ biến thông tin sai lệch nhất. Phân tích của họ cũng gợi ý rằng “ sự lan truyền thông tin được thúc đẩy bởi mô hình tương tác được áp đặt bởi phương tiện truyền thông xã hội cụ thể hoặc / và bởi các mô hình tương tác cụ thể của các nhóm người dùng tương tác với chủ đề ”.

Họ kết luận rằng các động lực chính của việc lan truyền thông tin có liên quan đến các đặc thù cụ thể của từng nền tảng và phụ thuộc vào động lực nhóm của các cá nhân tham gia vào chủ đề.

Deepfakes

Vào năm 2017, một người dùng Reddit có tên 'deepfakes' đã sử dụng học sâu để hoán đổi khuôn mặt của những người nổi tiếng bằng các video không phù hợp và đăng chúng lên mạng. Việc tìm kiếm từ “deepfake” trên toàn thế giới trên Google xu hướng dẫn đến xu hướng sau:

Các ấn phẩm về deepfakes đã tăng vọt.

Dưới đây là một số mốc thời gian, một từ một công bố trên phương tiện truyền thông tổng hợp từ Bộ An ninh Nội địa và một từ tạp chí Dữ liệu & Xã hội sẽ khiến chúng ta xem lại các công cụ của mình để phân biệt sự khác biệt giữa thật và giả.

Ngày càng khó nhận ra sự khác biệt.

Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu sâu về cách tạo ra deepfakes, đây là một cuộc khảo sát toàn diện tuyệt vời từ Georgia Tech . Các tác giả chỉ ra rằng với sự kết hợp của một vài cấu trúc mạng nơ-ron cơ bản ( Hình-9 ) có thể phát hiện và tạo ra các deepfakes cơ bản như thế nào ( Hình-10 ).

Cũng từ cuộc khảo sát đó, các tác giả trình bày một biểu đồ tin cậy thông tin ( Hình-11 ) cung cấp một khuôn khổ hữu ích để suy nghĩ về tin thật và tin giả.

Trước nguy cơ phải nói rõ điều hiển nhiên, đối với những người mới bắt đầu, chúng ta chỉ cần sử dụng ý thức chung của mình và cảnh giác hơn, sử dụng các công cụ hợp lý hơn như phản biện và lập luận song song để phơi bày những điều vô lý.

Nhưng với sự tinh vi của các cuộc tấn công sai lệch thông tin, chúng ta cần một cách tiếp cận đa hướng bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Một lời kêu gọi hành động cho các công ty công nghệ để chống lại điều này. Một ví dụ điển hình là Microsoft Video Authenticator trả về điểm tin cậy về mức độ tác động giả tạo của phương tiện (ảnh, video).

  
  

• AI / người kiểm tra thực tế bằng thuật toán với con người trong vòng lặp để có được sự đồng thuận phân tán.

Thiết bị số

Khoảng cách kỹ thuật số đã không còn rõ rệt như trong đại dịch khi giáo dục lớp 12 không được cải thiện với kết nối internet kém và tính khả dụng của máy tính.

Mặc dù tính khả dụng là tiêu chí quan tâm hàng đầu khi chúng ta thảo luận về phân chia kỹ thuật số, nhưng có những thứ nguyên khác đặc trưng cho sự phân chia, chẳng hạn như khả năng chi trả (chi phí,% thu nhập được trả cho quyền truy cập), chất lượng dịch vụ (tốc độ tải lên / tải xuống), giới tính (xem số liệu thống kê từ ITU và Chỉ số phân chia kỹ thuật số theo giới ), bảo mật, khả năng kết nối lẫn nhau hoặc kiến thức kỹ thuật số.

Hình ảnh này từ Báo cáo Tổng quan Kỹ thuật số Toàn cầu năm 2022 cho thấy sự chênh lệch trong việc sử dụng Internet trên toàn thế giới.

Đây là một góc nhìn khác ( Hình-13 ) cho thấy xu hướng mà các nước đang phát triển không tăng lượng áp dụng nhanh như các nước phát triển.

Hình-14 tiếp tục cho thấy sự chênh lệch giữa dân số thành thị và nông thôn ngay cả trong các quốc gia phát triển.

Không nghi ngờ gì nữa, một số nỗ lực tuyệt vời đã có để thu hẹp khoảng cách kỹ thuật số.

Sẽ rất tốt nếu thấy một cách tiếp cận toàn diện hơn để mở rộng quyền truy cập bằng cách bao gồm các nỗ lực như LTE riêng tư để phủ sóng các mạng cuối cùng và các mạng cộng đồng như Metamesh (một trong những nỗ lực wifi phi lợi nhuận đầu tiên) đặc biệt cho các cộng đồng chưa được phục vụ.

Nhìn vào dữ liệu về quyền sở hữu thiết bị vào năm 2022 ( Hình-15) , chúng ta nên xem xét việc nâng cao trải nghiệm học tập trên thiết bị di động. Chúng tôi cũng cần khắc phục sự chậm trễ của chuỗi cung ứng để duy trì tính liên tục trong việc truy cập thiết bị.

Một đề cập danh dự (và có thể rất tốn kém) là xu hướng rất đáng lo ngại về chi phí thiệt hại do ransomware gây ra ngày càng tăng.

Đây là ảnh chụp nhanh từ Cybersecurity Ventures dự đoán chi phí thiệt hại do ransomware gây ra sẽ đạt 265 tỷ đô la vào năm 2031.

Chi phí cho tội phạm mạng toàn cầu dự kiến sẽ đạt mức đáng kinh ngạc 6 nghìn tỷ đô la vào năm 2025 !

Sau khi tham gia hành trình này, bạn có điều gì muốn nhóm HackerNoon biết không?

Các bạn đang làm một công việc tuyệt vời khi khuyến khích những người đam mê công nghệ tham gia và gắn bó với cộng đồng.

Điều gì đặc biệt về bạn hoặc công ty của bạn mà bạn hiếm khi có cơ hội chia sẻ một cách chính đáng nhưng lại thực sự muốn? (Hãy cho điều này một suy nghĩ thích hợp, tôi sẽ biết nếu bạn không!)

Điều đặc biệt nhất mà tôi có thể nói về Merlyn Mind chính là con người. Trong nội bộ, chúng tôi có một đội ngũ tuyệt vời và tài năng được thúc đẩy bởi sứ mệnh.

Đặc biệt hơn cả là những người dùng cuối của chúng tôi (nhà giáo dục, quản trị viên / giám đốc CNTT, đối tác), những người mà chúng tôi tin rằng sẽ là nhóm cộng tác và cộng tác viên mở rộng của chúng tôi trong hành trình này!

Về mặt cá nhân, tôi có thiên hướng ăn cay, điều mà nhiều người có thể biết. Điều có thể ít người biết đến là chứng chỉ mà tôi nhận được cho “ sự đánh giá đáng ngờ ” của mình (khiến tôi phát điên lên) đủ kỳ lạ để tôi tự hào quảng cáo!

Là một fan hâm mộ của Adam Richman's Man Vs Food, tôi đã quyết định thử một trong những kỳ công của anh ấy - thử thách Phall Curry và hoàn thành xuất sắc thử thách và được nhận danh hiệu 'P'hall of Fame!

Các đầu bếp đeo mặt nạ phòng độc khi nấu ăn vì họ dường như sử dụng nhiều loại ớt khác nhau! Vì vậy, có, đáng ngờ là đúng.

Bên trái ( Hình-18) là một bức tranh không liên quan (đến Phaal) từ một nhà hàng ở Trung Quốc phục vụ đồ ăn Schezwan. Phần điên rồ là tất cả mọi thứ nổi lên trên là ớt và nó rất ngon.

Bạn đang thưởng thức bài hát hoặc album nhạc nào?

Những ngày này, tôi bật Pandora với các đài khác nhau và giảm tải sự lựa chọn vào máy.

Một số khái niệm mà bạn muốn mọi người biết nhiều hơn là gì?

Tôi không biết mọi người đã biết những khái niệm gì nhưng tôi có thể đề cập đến một vài khái niệm đã phục vụ tốt cho tôi. Lưu ý rằng không có cái nào trong số này là nguyên bản nhưng chúng đã ảnh hưởng đến suy nghĩ của tôi.

1. Ý tưởng song sinh: Lòng tốt tính toán và Chủ nghĩa khắc kỷ tính toán.
2. Nhiều đại diện như nhiều cách suy nghĩ

Ý tưởng song sinh

Lần đầu tiên tôi bắt gặp những ý tưởng này trong cuốn sách “ Các thuật toán để tồn tại” của Brian Christian và Tom Griffiths. Dưới đây là các định nghĩa :

“ Sự tử tế trong tính toán là một nguyên tắc thiết kế sử dụng khoa học máy tính để xác định các lĩnh vực mà các nhiệm vụ tưởng chừng đơn giản lại tạo ra nhiều công việc phức tạp cho những người phải đảm nhận chúng và thực hiện các bước để giảm bớt các chi phí đó”.

“ Chủ nghĩa khắc kỷ tính toán là việc sử dụng khoa học máy tính để xác định các giới hạn của sự chắc chắn trong các quyết định khó khăn mà tất cả chúng ta phải thực hiện trong cuộc sống của mình và để giúp chúng ta chắc chắn như thực tế trong các lĩnh vực này - trong khi buông bỏ cái tôi - món nợ đến từ việc tự hỏi liệu chúng ta có thể tìm thấy sự chắc chắn hơn bằng cách làm việc chăm chỉ hơn không. "

Máy móc cố gắng trở nên tốt bụng về mặt tính toán bằng cách hấp thụ nhiều độ phức tạp. Điều này cũng áp dụng tương tự đối với con người, nơi chúng ta có thể giúp người khác sử dụng suy nghĩ và lời nói của chúng ta dễ dàng hơn (bằng cách đơn giản hóa). Khi chúng ta không làm được điều đó, chúng ta đang trở nên kém cỏi về mặt tính toán.

Nhiều đại diện

Một trong nhiều định nghĩa của từ đại diện đã gắn bó với tôi gần hai thập kỷ nay là Cam kết Bản thể học .

Tại thời điểm chúng tôi chọn đại diện hoặc mô hình hóa thế giới / hệ thống, chúng tôi cam kết hiểu rõ về nó, một khả năng về chức năng hoặc cấu trúc.

Nhưng để hiểu toàn bộ thế giới, cần phải thăm dò nó bằng càng nhiều công cụ càng tốt, sử dụng càng nhiều ngôn ngữ và mức độ trừu tượng càng tốt cho chúng ta và tạo ra càng nhiều lý thuyết có thể giúp giải thích các hiện tượng khác nhau trên thế giới.

Hãy lấy ví dụ Vật lý này về bài toán động lực học trong Hình-19.

Ý tưởng tương tự về việc thang máy giảm tốc độ trên đường đi lên có thể được biểu diễn theo cách định tính, một cách bán định tính với các vectơ để mô tả vấn đề một cách khái niệm và một cách định lượng với các ký hiệu và phương trình để hệ thống hóa các khái niệm trừu tượng, quy tắc, lý thuyết để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Mỗi loại cung cấp một mức độ thể hiện khác nhau.

Một ý tưởng có liên quan nhưng tuyệt vời từ Bret Victor từ hơn một thập kỷ trở lại đây là Giải thích có thể khám phá trong đó việc thay đổi một biểu diễn sẽ tác động đến những người khác. Đối với một người học, đây là một công cụ rất mạnh mẽ. Tôi khuyến khích độc giả xem nó ở đây . Một đoạn trích từ các bài viết của anh ấy giải thích ý tưởng một cách tuyệt vời:

"Thật hấp dẫn khi bị ấn tượng bởi tính mới của một tiện ích tương tác như thế này, nhưng bản thân tính tương tác không thực sự là vấn đề. Điểm chính của ví dụ này - lý do tôi gọi nó là" lời giải thích có thể khám phá "- là sự tinh tế mà phần có thể khám phá được tích hợp với phần giải thích "- Bret Victor

Tôi muốn để lại cho bạn một câu trích dẫn đơn giản nhưng mạnh mẽ của George Polya (nhà toán học) về cùng chủ đề:

"Tốt hơn là giải quyết một vấn đề bằng năm cách khác nhau, hơn là giải quyết năm vấn đề khác nhau theo một cách"

Cảm ơn bạn vì tất cả những gì bạn làm! - Đội HackerNoon .

Để biết thêm thông tin:

Đọc về Noonies nơi đây . Để xem tất cả những người chiến thắng, bạn có thể truy cập trang web này , chọn bất kỳ giải thưởng nào và xem tên xuất hiện ở trên cùng. Hoặc làm theo tài khoản này cho các bài đăng có danh sách tên được phát hành trong tuần từ ngày 14 tháng 2 năm 2022.

Đọc Câu hỏi thường gặp về Khởi nghiệp tại đây hoặc nơi đây . Để xem tất cả những người chiến thắng, bạn có thể truy cập trang web này , chọn bất kỳ thành phố nào và xem tên xuất hiện ở trên cùng. Hoặc làm theo tài khoản này cho các bài đăng có danh sách tên được phát hành trong tuần từ ngày 14 tháng 2 năm 2022.

Xin cảm ơn tất cả các nhà tài trợ của chúng tôi! Chúng tôi thực sự đánh giá cao đóng góp của bạn cho thế giới công nghệ và tương lai!

Khởi nghiệp :

Blockster , Brex , FreeCodeCamp , LaunchDarkly , Xôn xao , Udacity , Udemy , Vercel , Mạng lưới người chuyển giới Châu Á Thái Bình Dương , Bybit , Mạng Everscale

Noonies :

Giải thưởng Noonies được tài trợ bởi: Bybit , Avast , Miền TECH và được tổ chức bởi: HackerNoon