Ever Given長賜輪蘇伊士運河擱淺事件的責任歸屬

有關Giver Given長賜輪蘇伊士運河擱淺事件

這艘名為「長賜號」(Ever Given)的貨輪在巴拿馬註冊,由長榮海運運營。這艘20萬噸級全貨櫃輪於2018年建造,在當地時間周二(3月23日)7時40分左右擱淺,並橫插在水道上。它原本計劃從中國駛往荷蘭港口城市鹿特丹,但在前往地中海的途中擱淺在蘇伊士運河。

Image Source: BBC

「大排長榮」

蘇伊士運河位於埃及,連接地中海和紅海,是亞歐海上通道的咽喉。據統計,全球約12%的貿易通過這條狹長的水道進行。所有全球零售貿易都使用貨櫃運輸,佔其中的90%。實際上,從亞洲工廠到歐洲消費市場的每艘集裝箱船都通過蘇伊士運河。法新社報導,索爾福德大學(University of Salford)商學院物流專家歐文斯(Jonathan Owens)表示,正常來說,每天大約有價值30億美元的貨物通過蘇伊士運河。載有石油和天然氣的油輪也是如此。追踪石油運輸的公司Kpler估計,載有980萬桶原油(約佔全球每天消耗量的十分之一)的油輪正在等待進入運河。

《彭博社》報導,長賜輪擱淺事件已讓蘇伊士灣以及地中海等地滿布超過450艘貨輪,甚至其中包含27艘原油油輪以及15艘載有牲畜的貨輪。目前管理當局正加派怪手挖掘堤防,埃及總統塞西(Abdel Fattah al-Sisi)下令若29日晚間無法移動貨輪,便將準備卸除船上貨櫃。

報導指出,目前約有90艘散裝貨船,這些散裝船通常載有穀物、煤炭和鐵礦石等商品,是現在卡在運河航道上為數最多的船種,此外,還有貨櫃船82艘、雜貨船39艘,同時載有化學品與產品油輪也有31艘、原油油輪則有27艘,另外令人擔心的則是有15艘船隻可能載有數千頭牲畜。

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鮭魚之亂

圖片來源: 台湾スシロー 台灣壽司郎Facebook

媒體的推波助瀾

日本《每日新聞》、《朝日新聞》、《共同社》、《赫芬頓郵報日本版》、《47News》等媒體,全部報導這波台灣的「鮭魚之亂」。綜合日媒報導,全台有135人為了吃免費壽司而改名「鮭魚」,還有人命名為「鮭魚丼飯」,雖然負責改名的戶籍單位也呼籲,名字代表人格,而改名後的影響必須考慮到,另外也有人士批評店家的做法「不實在」。

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無人機飛行燈光秀

無人機燈光秀表演是用多個無人飛行器(多為四軸飛行器),以協調的方式飛行表演。它們通常配備有LED燈光在晚上舉行。第一架無人機顯示器於2012年在奧地利林茨展出,Ars Electronica Futurelab首次推出了SPAXELS(“空間元素”的縮寫)。

Intel生產了用於燈光秀的無人機Shooting Star,在2016年11月以500台創下最多無人飛行器同步飛行的金氏世界紀錄,接著在2017年超級盃美式足球賽、2018年冬季奧運會,2018年美國國慶期間使用。無人機的飛行燈光秀與煙花表演的區別在於無人機可重複使用,並且不會產生空氣和噪音污染。但是,在下雨或大風期間無法進行無人機顯示。

無人機表演概念

四旋翼無人機 – 四旋翼無人機具有優異的飛行控制能力,可以向任何方向調整自己的位置,單台無人機飛行控制是實現無人機群演飛行的基礎。

三維建模技術 – 每架無人機的飛行軌跡需要在表演前寫進無人機中,飛行中將不再改變。因此必須事先編好每架無人機的飛行軌跡和位置,包括對燈光的控制。使用電腦軟體根據畫好的圖型進行三維模型計算,把畫面轉換成無人機的運動路徑,然後轉換成無人機行動指令遠端傳送給每一架無人機。

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Microsoft Teams, Google Hangouts, Slack, Zoom, Cisco WebEx比較

隨著新型冠狀病毒疫情擴散,嚴重影響兩岸三地多家企業返工的時間,甚至也有越來越多人被迫居家隔離,使得遠端工作(remote work)或在家工作(work from home)的員工突然增加。 遠距協同工作,目前有哪些工具可以選擇?目前主流工具根據使用目的,包括企業溝通協作平台(文字訊息、檔案分享等)、視訊會議工具(語音與視訊會議)兩種類別。

如果以最便宜可以進行語音會議的企業方案做比較

ProductMicrosoft TeamsGoogle G SuiteSlackZoomCisco WebEx
Pricing TierOffice 365 Business EssentialsBusinessStandardProStarter
每人每月價格 USD $5 (TWD $150)*1 USD $12 USD $6.67 USD $14.99USD $13.5 *1
視訊人數 Host online and video conferencing meetings for up to 250 people Hangouts Meet Video and voice conferencing (for up to 150 participants per call)
Google Meet從五月開始已經免費使用
Face-to-face communication with group voice and video calls of up to 15 teammates up to 100 participants per call Up to 50 participants in each meeting
投影螢幕
視訊會議錄影 透過其他app
*1: 一年訂閱的平均每月價錢 (annual subscription price) 

如果以目前免費的方案做比較

Product Microsoft Teams (free) Google Hangouts (free) Slack (free) Zoom (Personal) Cisco WebEx (Personal)
視訊會議 (1:1 only) (40 min)
投影螢幕
視訊人數 2102100100
視訊會議錄影
備註Google Meet從五月開始已經免費使用Zoom 2/26宣布,2人以上的免費視訊服務,針對中國地區將移除40分鐘使用上限。思科則針對所有國家提供免費版WebEx不限時服務,最多支援100人。至於原本非WebEx的企業用戶,也提供90天免費授權。

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針對教育機構的線上教學方案比較

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台灣2019年新聞網站流量排名

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  6. 每日頭條
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Reinforcement Learning 強化學習

What’s Reinforcement Learning

Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning, concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward. The problem, due to its generality, is studied in many other disciplines, such as game theory, control theory, operations research, information theory, simulation-based optimization, multi-agent systems, swarm intelligence, statistics and genetic algorithms. In the operations research and control literature, reinforcement learning is called approximate dynamic programming, or neuro-dynamic programming. The problems of interest in reinforcement learning have also been studied in the theory of optimal control, which is concerned mostly with the existence and characterization of optimal solutions, and algorithms for their exact computation, and less with learning or approximation, particularly in the absence of a mathematical model of the environment. In economics and game theory, reinforcement learning may be used to explain how equilibrium may arise under bounded rationality.

Source: Wikipedia

In machine learning, the environment is typically formulated as a Markov Decision Process (MDP).

Applications

 

Source: https://github.com/reiserwang/data-science-ipython-notebooks/blob/master/overview.md#reinforcement-learning

 

大數據症候群

 

大數據(Big Data)是最近十年隨著網路起來的新名詞

 

只是到了台灣政府、企業老闆跟媒體,就變成另一個濫用的字眼,跟所謂的”雲”一樣,只是把舊有的資料庫跟伺服器架構重新改個名、原來的資料庫分析換個新名詞,就變成產業經濟跟營收的嘴上威而鋼。所謂 “如果你手裡拿著一把錘子,那麼在你眼裡所有東西看起來都像是釘子”,比起拿著槌子到處亂敲,更可怕是不思考更不懂,大搖大擺說錯話,甚至決定公司或國家的策略。
大數據的關鍵在於找出”相關性”(correlation),而非”因果關係”(Causality),”只知其然而不知所以然”正是大數據分析的特徵。因此沒有目標的大數據分析其實像是在垃圾裡掏金,找不出相關性或其他價值的大量資料跟垃圾差不了多少。巨量資料的長遠發展方向沒人能說的清,每個人都在說自己的故事,不管是真人真事、還是道聽塗說、或是自己的春夢。
當我們擁有太多資訊(或雜訊)的時候,本能會採取的簡便作法就是選擇性的處理,挑出我們喜歡的部分、忽略剩下的部分,找和我們做相同選擇的人結盟、與其他人為敵 (“The Signal and the Noise – Why So Many Predictions Fail – but Some Don’t”, by Nate Silver)。也因此,大數據並不會如許多人想像的一樣打破世界藩籬、帶來更多的平等,相對的因為複雜,往往沒有人可以看到全貌,資料詮釋上反而變得容易被操作。像是最近發表在Science上的研究(臉書研究團隊所做的研究),指出臉書的運算機制可能會影響民眾看到的內容,形成所謂過濾氣泡現象跟回聲室效應。隨著使用的按讚或點擊的紀錄,臉書的機制會透過計算提供使用者可能比較有興趣的內容,也可能導致使用著處在同質性高的言論環境中,產生過濾氣泡現象`;使用者也產生”多數人跟我的意見相同”的回聲室效應。