除了大家常聽到的瓷器外,你知道世界上還有一種工藝同樣也是直接能夠以國家名稱聯想為名的嗎?
#以國為名_漆器(Japan)
擅長保留傳統文化的日本,有著一項世界聞名技藝「漆器」,就是以英文「Japan」為代表字,而 #日本岩手縣 #八幡平 自繩文時期就有了大量野生的漆樹,因而當地自古就開始了漆器製作加工,近年來更是很重視振興當地傳統漆器產業,八幡平漆器使用取自岩手縣境內的日本國產木頭,及八幡平地區的「漆」加上純手工製作。流傳至今,#安比塗漆器工房 除了保有精美的技術外,也是少數日本國內仍然使用本土產的漆來製作的工作坊。
#汲取當地料材而成的風味藝術
當一件工藝使用了生產地的資源與素材去製作時,那麼每一件完成的作品就會帶有只屬於當地的特質與味道,如同法國波爾多左岸的紅酒,汲取了塞納河畔的土壤與近海的水氣,擁有屬於自己古典、嚴謹口感。安比塗漆器工房生產的漆器,從採集生漆階段就開始賦予生命,除了使用本土漆外,風格至簡,通常以純色呈現,不畏時代更替而退流行,所謂經典不朽,永流傳。
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若想要親身體驗漆器的製作,擁有大量野生漆樹的八幡平,具備了悠久的歷史傳承,再加上岩手縣境內自產的國產木頭,推薦喜歡的朋友來安比塗漆器工房試試自己的手藝。
#更多八幡平旅遊資訊
🍡八幡平市深度微旅行程推薦:
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#BringYouKnow #八幡平專家部落客
同時也有11部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅HistoryBro,也在其Youtube影片中提到,✅完整版 ▶️▶️▶️ https://youtu.be/RMmPOSudJeY 💰 https://p.ecpay.com.tw/C12D4 (綠界) 糧草小額贊助連結,您的支持是我們努力的動力! (安全隱密可靠:信用卡、ATM、網路ATM、超商) PAYPAL糧草贊助 https://www....
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汲水器英文 在 李佳燕醫師 Facebook 的最佳解答
我沒有在外國讀書或長期生活的經驗,每每讀到國外的就學經驗,總是充滿好奇。
台灣的教育現況,問題重重。如何改變,實在困難。如何汲取外國的經驗,但不是照本複製,重新建立一個教育制度與內涵,適合台灣,能培育身心健全的社會公民。
我的朋友在德國,孩子從小學開始就讀,今年要進入中學了。
看她敘述孩子在德國申請入學的過程,對台灣人如我,覺得很奇特,我看到了“發掘並尊重孩子的興趣與專長”,是如此被真切實踐。
特別轉貼給關心孩子教育的朋友們~
#中學新生
上週四(19.08.2021)是我們這小學和中學的 #開學典禮。這對小學新生來說,是個最重要的大日子,中學開學典禮的重要性可能不比小學(小學的可能爺爺奶奶親戚們都會來參加送禮物),但從申請學校、面試、錄取通知到入學的種種第一次,對於中學新生和我們家長來說,也是充滿了緊張與新奇!
#申請學校
這邊的中學是用三年級和四年級上學期的成績單來申請的,學校分成三到四類,以台灣的概念來理解,有點類似文理中學、五專、技職體系、還有綜合高中(高中+技職混合)的概念,主要是由小學老師來給建議,例如我們這,如果德文和數學兩科的成績不低於2(最高是1,最低是6),可以被推薦念文理中學 #Gymnasium,如果成績不到,但家長堅持,那依舊可以去申請試試看,看學校要不要收。
在今年大約一月底時,收到四上成績單和老師的推薦以後,基本上,大家就是從自己學區內的幾間學校來做選擇,因為每個學校有自己的特色,例如 ,有些學校的 #重點科目 是音樂,有些是語言、美術或科學數理的都有。考慮好以後,就要交報名表,這裡只能填一個志願(每個地區規定不同),然後會得到一個面試時間。
#錄取標準
錄取標準其實很不一定,成績只要達標即可,究竟多高多低也不能決定什麼。第一優先錄取的,是有哥哥姐姐在學校裡的人;第二優先,可能是家裡與學校的距離,但也可能是學校自己訂的標準。例如,我的孩子報名的學校,他們取決的標準在:「學生的多元性」,他們希望每個班級的學生組成,是很各式各樣、充滿不同的樣貌,覺得這樣才是一個健康的群體,但究竟是指什麼?學生的性格、種族、才藝還是?因為我們也是瞎子摸象,實在很難猜測🤷🏻♀️
#選擇志願
這對我們來說,其實是很困難的決定,因為在我們的學區裡,兩間學校其實都非常熱門,一個算是數一數二難進的學校(不是指錄取分數高,而是指報名人數最多,刷掉的人也最多),另一個學校大概也是第五第六難進的,都是沒有保證能上的。加上近年來報名的人數越來越多,這裡的競爭算很激烈,我們真的很擔心,萬一唯一的志願沒上,就得進行第二輪的申請,第二輪只能申請還有缺額的學校,也就是會淪落到很遠的學校就讀,中學又要唸九年,萬一最後要每天通勤一小時上學,真的會很想哭,難怪德國流行一句話:#最近的學校就是最好的學校。
#最後決定
因為兩個學校都有被刷掉的風險,最後決定,還是看學校的重點科目來選好了,孩子選了一個以音樂為主的學校報名,除了選學校,還可以選班級的志願,分英文班/英文+拉丁文班,會樂器/不會樂器班(原本不會樂器的,必須在學校學一個新樂器),另外還有唱歌班。自從決定了以後,我其實常常煩惱到睡不著,主要因為這學校往往都是非常多人報名,真的是很怕萬一沒上,要去很遠的學校就讀,小孩會很辛苦,在交件前還常常想說,是不是該改選安全牌?
#面試
交報名表當天,會順便口試,我們有幫孩子稍微準備一下,大部分問題好像都有命中,不過其中比較特別的是,老師問了幾題「比較性」的題目,也是我比較沒有猜到的部分,例如談到她會的樂器,老師就追問,封城後,覺得線上的音樂課和實體的不同在哪?覺得鋼琴和大提琴的線上課程有什麼不同?孩子說喜歡畫畫,素描和水彩,老師就追問,素描和水彩有什麼不同?
我後來覺得,口試時出「比較題」,好像真的比較有鑑別力,因為老師看學生的回答,馬上就可以知道這個學生有沒有自己的想法,想法的深淺程度在哪。
#錄取通知
因為我們是第一次經歷,其實我們根本不知道什麼時候會確定,大概一個月後的某一天,孩子回家說,小學老師跟大家說,如果沒有收到通知信,代表妳/你很有可能是上了,因為沒上的,會收到一封信,請你再去申請第二輪,等第二輪也都確定以後,春假(四月)前才會一起寄錄取通知來,我們沒有收到信,好像終於稍微放心一點,後來去查,原來錄取人數已經公布在網路上了。
結果今年 #大爆冷門,孩子報名的,以往最多人報名的那間,今年竟然差一點點才足額(表示有報名的都有上;我們真的超級幸運,終於放下心中大石,超級開心🥳);而另一間(我們認為上的機率較大的那間)今年有將近四成的人被刷掉,突然變成這裡最多人報名的學校。我們附近另外一個學區也是一樣,整個排名大調換!德國報導稱這個為 #乒乓效應,因為家長們怕小孩被刷掉,所以有時候會想打安全牌,結果造成所有人跑去同一邊,但也不是每一年都會換邊,所以真的也很難預測。我覺得今年加上疫情,大家的心態有所轉變,都更想走保守安全路線。但這也再度證明了,德國這邊大家真的都想上離家最近的學校,其實每間中學的資源都差不多,不一定要追求名牌學校。
#開學典禮
終於到了這一天,因為疫情,今年開學典禮被分成三個時段舉行,家長和學生得提交疫苗或陰性證明。我們坐定後,首先是學校樂隊表演Price tag 這首歌,由一個女學生演唱,整個驚艷全場(我覺得比原唱還好聽🤩🤩),接著是好幾個學生分別上場用學校外語課程的語言,來致歡迎詞:除了德文、英文,還有法文、拉丁文、希臘文、希伯來文、義大利文等。
兩個開場節目,就完全帶出了這個學校的重點:音樂及外語,中學的外語課比例好像很重,五年級的英文課時數已經超越德文課,之後還有第二第三,甚至第四外語😲😲,後來拿到課表,發現五年級還有政治、哲學、資訊、地理、生物等等新科目,看來中學生未來的生活,也將會充滿新奇與挑戰!
汲水器英文 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
—————————————
2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
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