【分析】深入探討16/8斷食研究
(技術性長文,慎入)
前一陣子JAMA Internal Medicine有一篇很紅的16/8斷食研究,發現斷食並沒有比傳統飲食更能減重,而且還會流失大量肌肉,造成了討論。
研究的主要發現:
1. 16/8斷食組減去的體重與控制組並無不同。
對這句話我的第一反應是:沒錯啊,總熱量攝取相同的話,不管用哪一種方法都能減重。只是過重者斷食12週減不到一公斤,這也太弱了吧! #應該是受試者不乖XD
2. 減去的體重有2/3是來自肌肉。
我的第一想法:正常減重平均有1/4的重量會來自瘦肉,這篇明顯偏離過去的研究數據,可能是研究方法有問題(低蛋白、沒運動、儀器準確度),或是減重的量太小,被離群值扭曲。
最近比較忙碌,我只有快速掃過研究的摘要與圖表,大概了解研究架構,就關掉了去做其他事了XD
這週讀了Peter Attia的文章後,發現有一些論點很值得分享,在這邊轉述給大家。也非常推薦他的網站,裡面有很多醫藥、健康、個人發展的寶藏。
https://peterattiamd.com/
在醫學研究裡,分析一個介入的效果有兩種統計方法:
「符合計畫分析」意思是你叫100個人斷食,裡面一定會有聽話與不聽話的。那我們最後只考慮有乖乖斷食的人,他們減重了多少,不乖的人就排除不計。
「意向分析」是說100個加入斷食研究的人,不管他有沒有聽話,我們全部都納入考慮。即使有一些人在斷食研究期間三餐都吃三份鹽酥雞 + 珍奶,我們還是要把他的體重算進斷食組的「總成績」裡面。
這兩種分析都有價值,我們想要知道一種藥物、運動、飲食法的效果,就得做符合計畫分析。但如果藥物吃起來太苦、運動讓人太累、斷食後生不如死,那麼他們再有效也不切實際。這時我們就需要意向分析來看這些介入在「真實世界」的表現如何。
一開始提到的168斷食研究,就是採用意向分析。
如果所有的受試者都完全聽話,那麼符合計畫分析與意向分析的結果會一模一樣。就原文報導的數據,控制組遵從率有92.1%,斷食組也有83.5%,算是還不錯吧?
但深入挖掘,會發現有些數字兜不起來。
參加斷食研究的受試者們在手機上安裝了app,按照當初的分組,每天會提醒你「要乖乖吃三餐」或是「中午12點到晚上8點才能吃」。同時也會跳出一個問卷,問問你今天有沒有乖。
Figure 2a的遵從性分析中,有44位斷食組受試者,理論上12週會產出3696筆問卷紀錄,但實際上僅有1351筆紀錄,換句話說問卷回答率僅有36.5%。而有回答的次數中,表示自己有乖的比率為83.5%。
想像一下,你今天加入了這個斷食研究。被告知未來三個月要怎麼吃,在手機裡裝了研究用的app,還拿了一台藍牙體重機,然後回家過日常生活。
有些人是乖寶寶,一板一眼地照做,每天回答app的提示問題。
但有些人個性比較不羈,或是生活真的太忙碌,在開車、顧小孩、做簡報的時候app提示跳出來,按掉之後就忘了回。一兩次忘了回答,ㄟ好像也還好嘛?沒有人打電話來罵我,久而久之根本就忘了這件事,也不太在意要斷食還是正常吃飯。
簡單來說,斷食組裡有36.5%的乖寶寶,幾乎都有做到斷食(假設他們都誠實)
而63.5%的人(正確來說是人次)比較忙沒時間回、忘了回,或根本就沒在斷食,也不想向app承認自己不乖。
問題是,不管你乖不乖,有沒有斷食,最後體重都會經由藍芽體重計上傳到雲端,被納入統計分析裡。
最後就得出,斷食對減重沒幫助的結論。
結論:本研究的斷食效果,可能因為遵從性低落而被低估。
平衡報導一下,我認為:
1. 168算是相當溫和的斷食法,史考特認為合理的期待是體重正常者掉個1-2公斤,肥胖者掉個3-4公斤,就會停住了。但確實我也有遇過認識的人,告訴我168之後,光是不吃早餐就讓他掉了8公斤,個體差異性真的大。
2. 這個研究也顯示,在缺少動機、認知、教育、叮嚀、其他的環境改變下,168斷食法不易維持,大家做一做可能就因為飢餓、忙碌而放棄了。
但這個故事也告訴我們:
看新聞標題很容易被誤導(這應該沒人不知道
念研究只看結論很容易被誤導(這我知道,只是不可能每篇都深入念啊QQ
原始文獻
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32986097/
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過50萬的網紅維思維WeisWay,也在其Youtube影片中提到,「戲劇化人格」他們與所謂的「綠茶女」和「心機女」又是一樣的嗎? 「戲劇化人格」行為動作就像來源於電影劇情一般。在生活中、工作中,尤其是愛情中一切的表現都讓人覺得,是演出來的吧!嚮往著一幕幕電影或愛情劇裡的情節。這類人在心裡學被稱為「戲劇化人格」今天我們就聊聊這類人到底是什麼情況? --------...
統計分析 筆 電 推薦 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
為了活下去,全球最大的零售商沃爾瑪變身數據公司
文:王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊
【本文重點】:
1. 今天,人工智慧不再是一種選擇,而是生存下去的基本必須品。
2. 為了預測消費趨勢、提高供應鏈和營運效率,沃爾瑪張開數據網,即時監控2000億筆的內部交易數據,200 個外部數據。
3. 從行銷、採購、品管、上架、庫存管理到配送,AI 正在改寫超市地景和運作方式。
零售業是一個國家最古老的行業。但你發現了嗎?全球最大的零售業龍頭沃爾瑪 Walmart,正在把自己變成一家數據公司。
它不得不。它最大的競爭對手,吃下線上零售市場一半江山的電商龍頭亞馬遜,不斷探索線下經營。繼實體書店、無人便利店 Amazon Go、收購全食超市(Whole Foods Market)之後,2019年再度推出 Amazon 4-star,銷售在亞馬遜網站上獲得4顆星以上評價的商品,準備對線下零售市場攻城掠地。
「今天,人工智慧不再是一種選擇,而是生存下去的基本必須品。」知名暢銷作家Bernard Marr 說。《華爾街日報》形容這是一場「不斷升級的科技地面戰」。
如何確保對的產品在對的時機,放在對的位置,做出對的定價,以方便對的人購買,是競爭白熱化的零售業的致勝關鍵。
即時監控2000億筆的內部交易數據,200個外部數據
為了抓出客戶需求、提高供應鏈和營運效率,沃爾瑪阿肯色州本頓維的總部設立了@WalmartLabs 和 Data Café(Collaborative Analytics Facilities for Enterprise,企業協作分析工具),監控過去幾週高達2000億筆的內部交易數據,以及氣象、經濟、電信、社交媒體、油價、鄰近沃爾瑪的重大事件(如:體育賽事)、美國最大評論網站Yelp、信用徵信網站Experian等200個外部數據。
沃爾瑪每週預測全美4700家店,共500億件商品需求,「我們每個週末都提出一套新的預測,」「我們有12小時完成所有的預測,約3天完成所有的訓練。」@WalmartLabs 傑出數據科學家和數據科學主任John Bowman說。
但沃爾瑪的規模實在太大了,Bowman說原有的開源軟體,「隨著我們擴大演算法規模,加入愈來愈多的數據,涵蓋愈來愈多的類別,開始遇到嚴重問題」,目前其預測模型是由內部改寫和開發的機器學習演算法組成,每項商品的預測,都建立在350個數據特徵上。
除了預測消費風向,最基本的,「用來確保門市和配送中心的庫存水位,足以滿足預測的需求。它不只幫沃爾瑪控制庫存成本,也確保架上的庫存足以應付來客或網路訂單。」前@WalmartLabs印度班加羅爾主任Nitin Sareen指出。
沃爾瑪 Walmart 同時收集所有顧客的消費紀錄、住在哪裡、並從店內的免費無線網路追蹤其產品喜好。2017年的報導指出,沃爾瑪掌握了6成美國成人,近1.45億人口的詳細資料。「我們想知道世界上所有的產品,我們想瞭解世界上每一個人,然後我們想要擁有連結兩者,促成交易的能力。」前沃爾瑪全球電子商務與科技執行長Neil Ashe曾說。
它的「社會基因體計畫」(Social Genome Project)監控社交媒體上的公開對話,參透消費者的社交DNA,藉以預測消費趨勢。沃爾瑪開發的Shopycat禮品推薦APP,「透過社會基因體計畫,分析朋友的臉書上的讚、分享、發文等動態,解除送禮壓力,提高送禮樂趣。」
當人們在線上展現我們的喜怒哀樂時,沃爾瑪就從分析臉書和推特的對話,在趨勢轉成需求前,成功預測棒棒糖蛋糕機、電動榨汁機的需求,立刻進貨、鋪貨。
數據讓沃爾瑪(Walmart)能預測未來趨勢,抓出過去錯誤
除了預測未來,即時數據和分析,讓沃爾瑪從異常銷售數字中,立即抓出定價失誤,或發覺特定門市根本未將商品上架的問題。機器學習把解決問題的時間從2~3週,大幅縮短為20分鐘。「若你得花上一週或一個月分析你的銷售數字,才能獲得洞見,你那段時間的營收已經蒙受損失。」沃爾瑪資深統計分析師Naveen Peddamail說。
為了收集消費者資訊,沃爾瑪甚至在2012年推出了自己的搜尋引擎Polaris。今年2月,沃爾瑪再度收購以色列科技新創Aspectiva,利用其自然語言處理功能 (Natural Language Processing),讓電腦擁有理解人類語言的能力,分析客戶的產品評論等用戶生成內容,並結合其瀏覽行為,以提供個人化的產品推薦。
沃爾瑪每小時產生約美國國會圖書館館藏167倍的數據,這些通通餵給雲端。沃爾瑪和微軟聯手建立全球最大的私人雲,每小時從百萬名消費者身上收集2.5 petabytes非結構化的數據,做出行銷、採購、鋪貨、庫存管理等各種決策。有一說,此舉是要和亞馬遜的Amazon Web Services (AWS)一別高下。
衝刺電子商務戰場,營造個人化體驗、用AI 工智慧鞏固生鮮市場
電子商務上,沃爾瑪仍看不到 Amazon 亞馬遜的車尾燈。
為此,沃爾瑪接連併購 Jet.com、Bonobos、中國電商 JD.com、及砸160億美元買有「印度亞馬遜」之稱的 Flipkart,去年沃爾瑪亦翻新官網,挾其龐大的數據能力,用消費者的所在地、瀏覽和購買歷史,加強區域與個人的個人化體驗。
例如,顯示當地熱門商品、通常一起合購商品、「我的門市」生鮮配送服務;提供「輕鬆續訂」功能,類似亞馬遜網站上的快速按鈕(Dash button)。去年第四季,沃爾瑪的電子商務營收成長43%,eMarketer並預測今年底沃爾瑪將分食4.6%的市場,較去年成長4%,居全美電商第三名。
沃爾瑪抓緊數據,苦苦追趕,有其苦衷。根據Accenture 2016年的調查,58%的消費者傾向在有個人化推薦的網站購物,一旦沒有,最快60秒就會失去興趣;SmarterHQ的報告則指出,在這樣的情況下,47%的消費者會直接轉往亞馬遜,便宜了沃爾瑪的頭號競爭對手。
為了拉抬線上銷售,沃爾瑪祭出廉價生鮮優勢。去年底全美有1600家門市提供生鮮配送,3100家門市設提貨中心。亞馬遜迅速回防,今年4月,旗下的全食超市推出第三波降價,以及2小時生鮮配送,1小時店內提貨,要挖沃爾瑪牆角。
這是一塊沃爾瑪輸不起的戰場。不同於亞馬遜,生鮮佔沃爾瑪全美近6成營收。金雞母保衛戰,沃爾瑪用AI和相機打造「新鮮度演算法」,名之「伊甸園」(Eden),用AI檢查蔬果缺陷和新鮮度,預測腐壞日期,確保蔬果從農場到貨架全程新鮮,終結食物(成本)浪費。在全美43個配送中心試用6個月,已替沃爾瑪省下8600萬美元,預計5年內將省20億美元。
在此之前,沃爾瑪必須派員在配送中心先目視檢查送進來的生鮮,接著再手動檢查是否符合美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準。
「伊甸園源自我們生鮮營銷團隊工程師間的一場駭客松。」沃爾瑪部落格說。在6個月內,他們量化了美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準,並發給稽查員一支iPhone,用Eden的APP記錄各種蔬果在不同生命週期時的樣貌,是否符合各項食品標準。這百萬張照片的資料庫,成了人工神經網絡進行深度學習最佳教材。
當稽查員在現場拍下照片時,機器將比對資料庫中的圖像,經過一層層,千百萬個神經元的數值運算後,評估蔬果新鮮度,預測保存期限,最後決定接受或退貨。沃爾瑪還把iPhone送到農夫手上,讓他們在農產品運送前先拍照,通過伊甸園把關再上路,從頭減少因品質而被退貨所衍生的成本。
「這代表(我們)能更有效率地催熟香蕉,當番茄還長在藤上時,就預測出它的保存期限,或依此調整蔬果上架的優先順序。」沃爾瑪供應鏈技術副總工程師Parvez Musani分析。販賣生鮮是一場和時間賽跑的賭局。時間,就是金錢。
除了產地和配送中心的品管,他們發現運輸過程中的溫度,也會影響蔬果新鮮度。為此,伊甸園即時監控蔬果在貨車裡的溫度,若發現溫度飆升導致蔬果「短命」2天,則立刻重新安排貨車路線,送到較近的配送中心,減少損失。
Musani舉例,沃爾瑪的明星商品香蕉,來自7個拉丁美洲國家,鋪貨到全美4千多家門市。不久的未來,在跨洲、跨國、跨州的長途運送過程中,伊甸園會重新估算「新鮮度」,決定香蕉運到哪裡。「最後香蕉會運到較近的門市,確保最新鮮,消費者樂於買一串美味香蕉,人人皆大歡喜。」
跟 Amazon 亞馬遜搶食 AI 語音購物市場
眼紅於亞馬遜語音助理Alexa登堂入室,開口即可在亞馬遜下單,沃爾瑪也想搶食語音購物市場。
近來的專利申請,透露沃爾瑪打算在產品中內建物聯網電子標籤,以監控家用品的使用情況,例如追蹤保存期限,或你提起洗潔精的次數,藉此推測何時需要補充,自動加入你的購物清單,並為沃爾瑪提供顧客行為的龐大數據,包括產品使用的時間和頻率。
今年4月起,直接呼喚Google Assistant也能在沃爾瑪下單,可在全美超過2100家門市提現貨,800家門市領取網購商品。由於語音下單容易指示不清(例如:買2罐洗衣精),為求準確,沃爾瑪顧客的消費記錄將和Google Assistant帳號綁定,以判斷脈絡。
儘管目前語音購物對營收的貢獻很小,分析師紛紛預測這是未來趨勢。為了「不落人後」,沃爾瑪甚至投資一家針對上流社會的個人購物服務新創Jetblack,會員可用簡訊「遠端遙控」購物員幫他們購物,年費要價600美元。
簡訊的文字,是絕佳的機器訓練素材。「沃爾瑪正在利用Jetblack的大批人力來訓練其AI,盼其有朝一日能提供自動化的個人購物服務,為搜尋欄消失,聲控購物成為主流的那一天,提早做好準備,」Jetblack執行長Jenny Fleiss告訴《華爾街日報》。該報分析,沃爾瑪將該投資視為AI和語音購物的研究中心,打算用它來打造和亞馬遜Alexa抗衡的秘密武器。
而JetBlack正是從沃爾瑪位於矽谷的科技孵蛋器Store No.8孵出來的新創公司。為了尋找下一代的零售科技,沃爾瑪透過Store No.8來孵化、投資新創,與創投和學術界合作,開發機器人、虛擬實境、機器學習和AI技術。
AmazonGo會是沃爾瑪的未來嗎?
自去年10月底,沃爾瑪旗下的倉儲式商店Sam’s Club宣布將在德州開第一家無結帳員的超市後,大家都在揣測沃爾瑪超市何時會跟上AmazonGo的無人店。
4月底,沃爾瑪公布了它的「未來超市」。它改造了紐約州Levittown的門市,化身「零售智能實驗室」(Intelligent Retail Lab),在真實運作的超市裡,裝滿感應器、攝影機、並建有龐大的數據中心。「這些硬體佈線之長足以爬聖母峰5次,處理能力之強大每秒能下載3年份的音樂(27000小時)。」沃爾瑪的部落格寫著。
5萬平方呎,3萬件商品,超過百名員工,可以確定的是,沃爾瑪的未來藍圖,不是AmazonGo。
具有人工智慧的攝影機,並非用來分辨消費者拿了什麼,好自動結帳,而是用來監控貨架上的存貨。機器「看見」架上商品,準確辨識品項和數量,並對照預測銷售需求的量,即時通知員工哪些商品空了,立刻補貨,或哪些放太久,立即下架。如此一來,確保架上永遠有貨,而且絕對新鮮。
這不是沃爾瑪第一次用AI來即時盤點庫存。
走進今天的沃爾瑪,你可能會碰到Auto-S貨架掃描機器人,穿梭在繁忙的貨架間。
自駕車的感應器和人工智慧,讓它能即時辨識路徑中的障礙物,優遊於樑柱、顧客、店員之間,避免碰撞。身高2英尺(約60公分),機器手臂最高可達8英尺高,裝有高解析度相機可快速掃描架上存貨、標價標籤和商品位置,而且免傳雲端,運用卡尼基美隆大學研發的Hawxeye人工智慧,機器人可現場用機器學習進行圖像辨識,加快分析速度,減少無用數據。
不到1小時,機器人就掃完數十個貨架,找出缺貨、庫存過低、沒有標籤、標價錯誤和錯置的商品,通知店員處理。在過去,這得花上一群人數天時間才能完成。
目前全美有50家沃爾瑪使用Auto-S貨架掃描機盤點架上商品。目前總里程650英里(近1千公里),尚未發生任何事故。來源:KPIX CBS SF Bay Area / 沃爾瑪
這提升了顧客的便利性,確保他們總能在對的貨架上找到想買的東西。對沃爾瑪而言,這能降低人事成本,減少貨架空間的浪費,但它還有更重大的意義:「驅動這類新科技的動力,是走向全通路零售的必要性。為了提供當天、低價或最後一哩運送,你必須以這些門市做為配送中心。但要實現這個目標,他們真的需要即時掌握架上有什麼,」Auto-S的製造商Bossa Nova執行長Bruce McWilliams接受Venturebeat採訪時說。
入口處的自助提貨塔就是明證,只要掃描你的網路訂單條碼,45秒內你的貨就會出現在輸送帶上,取貨變得跟「高科技自動投幣機」一樣方便。自駕車配送也進入測試階段。
去年11月,沃爾瑪宣布與福特合作,用自駕車宅配;7月,和Waymo(Alphabet旗下子公司,專門研發自駕車)聯手,在亞利桑那州小規模試點,「http://xn--walmart-6p3l44vn4ljhs1l8c981cucbz07isk0a.com/grocery下單,選擇到店取貨,我們的個人購物助理便會依據取貨時間,細心準備訂單上的商品。剩下的就交給Waymo。Waymo會接送顧客往返門市取貨,你可以利用這段時間完簡訊、小睡、工作,隨心所欲。」沃爾瑪部落格如此描述。
這一切聽起來,像是科幻小說?
沃爾瑪可不這麼認為,「今天,變化的速度很快。10年前,多數客戶還在讀第一代iPhone的消息,懷疑是否實用。現在,他們用手機上買東西,就期望宅配到府或店裡取貨 – 而且通常是當天,幾小時內,甚至幾分鐘內,」沃爾瑪執行長董明倫(Doug McMillon)說,「零售商得適應這些變化 – 在某些領域甚至引領潮流 – 不然就會落後並消失。」
附圖:圖說:去年改版後的沃爾瑪網站,新功能包括當地熱門商品、快速追蹤訂單、快速續訂、我的當地門市服務等,強化區域及個人化體驗。來源:沃爾瑪
圖說:伊甸園的APP介面,機器藉由照片的圖像辨識和比對,預估蔬果新鮮度。來源:沃爾瑪
圖說:只要45秒,16英尺高的自助提貨塔,就會準備好你訂的商品。來源:沃爾瑪
資料來源:https://ai-blog.flow.tw/walmart-ai-data-retail
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醫生:為什麼我不支持「以核養綠」! (10/30/2018 蘋果日報)
"「以核養綠」是今年我聽過最扯的話術。 .... 台灣位於板塊交接帶,我們真的承受不起若是地震所造成的危害,若是新北市的核能發電廠倒塌,整個大台北都要遭殃,所破壞的海洋環境、土壤生態更是難以估計。
而「以核養綠」,恐怕只有以核,而沒有養綠,當大家越來越習慣核能所帶來的方便,那麼還需要節電嗎?當之後電又不夠了,是不是又要再蓋核五?
所以,政府的責任在於除了開發綠能產電以外,應該更積極的推廣民眾節電,讓總電量盡量在現有能提供的範圍內。適當的提高電費我是認同的,但我們應該為了環境,為了我們的下一代多負一點責任。...."
黃柏鈞/牙醫師
「以核養綠」是今年我聽過最扯的話術。
先說說以核養綠其內容主要有兩項,一是廢除《電業法》第95條第1項,即廢除2025非核家園的法條(此次公投成案的內容),二是重啟核四。
核能也許不會像火力發電造成嚴重的空氣污染,但核廢料的存放與處理,確實還是充滿爭議,特別是核廢料到底有沒有輻射線?核廢料處理絕對100%安全嗎?若這麼安全,存放你家好嗎?這些有人敢拍胸脯保證嗎?以前,墾丁的珊瑚礁多麼美麗,核三廠蓋了之後,被所謂的熱污染破壞殆盡,而這就是我們為了發展所付出的代價。
也許你會問,如果不發展核能發電,那麼電從哪裡來?我們應該是先想到,是否我們應該為了「台灣要發展」、為了「我們就是電不夠」,而「合理化」我們破壞環境的理由?為了現在經濟的成長,所以讓後代子孫收拾我們所破壞的環境,你不覺得很自私,又很不負責任嗎?
再者,台灣位於板塊交接帶,我們真的承受不起若是地震所造成的危害,若是新北市的核能發電廠倒塌,整個大台北都要遭殃,所破壞的海洋環境、土壤生態更是難以估計。
而「以核養綠」,恐怕只有以核,而沒有養綠,當大家越來越習慣核能所帶來的方便,那麼還需要節電嗎?當之後電又不夠了,是不是又要再蓋核五?
所以,政府的責任在於除了開發綠能產電以外,應該更積極的推廣民眾節電,讓總電量盡量在現有能提供的範圍內。適當的提高電費我是認同的,但我們應該為了環境,為了我們的下一代多負一點責任。
另外,各種以不理性的手段,如絕食等等要求政府聆聽自己的意見,我是不贊同的。無論你是反核還是擁核,這種訴求就是一種感情威脅和情緒勒索,畢竟民主社會就一定存在著分歧,一定有和你意見不一樣的人,憑什麼你就得要求大家聽你的話呢?
最後我想說,筆者是真心希望台灣環境是能永續發展,而不是為了眼前的「生活方便」。
★ 更多影音資訊:
<3 鄭重推薦!超級棒的ㄧ系列有關台灣島嶼源起的科普介紹影片,內容深入淺出地介少了生活在我們這座美麗島嶼上的每一個老老少少的人們都必須要了解的基本地理、地質常識。
其實談到能源議題,或是經濟、科技等領域的議題,還是不能脫離我們所處的這個大環境,台灣島以及其周遭區域是一個怎麼樣的環境與先天自然條件,相當大程度的主宰了什麼樣型態的發展方式,什麼樣的能源型態,才是真正適合我們生存、發展所需的最佳選項。
看看這些地理、地質科學專業領域的科學家們費心費力研究出來的台灣地理、地質介紹科普影片,絕對可以讓我們每一個人對於自己每天生活、生存的這塊土地、海域有更正確、更深入的了解與掌握。這些都是不容錯過的珍貴、必看好內容!
順天而行 vs. 逆天而行 兩種思維與作法,我想絕大多數的朋友們都有足夠的智慧與判斷力可以分辨出哪一種才是比較安全可行,真正可長可久的方式與做法。不是嗎?
【紀錄新發現】20140802 - 臺灣大地奧祕系列 - 山起山落蓬萊島
https://youtu.be/Fgd8JHOVADY
大愛電視DaAiTV_發現_123_台灣火山的故事
https://youtu.be/PUoz4G5yWEs
【發現】20071222 - 深入地底脈動 - 台灣火山實探
https://youtu.be/xN5yj0iEVAQ
【紀錄新發現】20140830 - 臺灣大地奧祕系列 - 穿透海平面 - 台灣海底地形
https://youtu.be/cQZ4bxnUM9Q
圖片說明:
圖1~圖3是美國國家地質調查局地震資料庫中的統計分析資料,地圖上所呈現的地震,其統計時間為1900~2013的短短104年期間,最小的地震規模為7.0~7.5規模,最大的地震規模超過規模8以上。看看台灣所處的那個位置上有多少次7級以上強震吧。
以台灣的面積以及人口密度的現實狀況,台灣沒有任何體質可以承受任何一次輻射污染災害。
圖4是美國國家地質調查局地震資料庫中針對地圖上所顯示的區域內,從1900年1月1日起到2018年10月8日止,短短119年之內,台灣及其周遭地區發生過的地震規模大於2.5的地震震央所在以及其地震規模大小,完整的地震紀錄有12,949筆資料,但因為超過地圖所能顯示極限,所以目前地圖上只能顯示出規模較大的10,724次地震紀錄。
完整內容請見:
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181030/1456743/
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我相信大家都聽過「焦慮症」吧!也許你所認知的「焦慮症」就是一個人他老是擔心發生各種負面的事情,容易出現害怕緊張的情緒。
對,沒錯的確是這樣!但真正所謂的焦慮症其實包含了不少症狀,也包括了大家熟悉的社交恐懼、強迫症、恐懼症和恐慌症等等。「焦慮症」可以說是所有焦慮疾病的總稱!
社交恐懼:https://youtu.be/lvXIQvecTxo
強迫症:https://youtu.be/jbQaGCCnbfs
PTSD:https://youtu.be/M4YPwpYlFzs
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【目錄】
00:00 介紹
01:06 什麼是焦慮症
02:35 焦慮症的症狀
03:50 焦慮情緒&焦慮症區別
04:27 焦慮症的類型
07:19 統計
07:51 診斷標準
09:02 焦慮症的原因
09:59 焦慮症有的治療嗎
10:36 總結
11:05 精選留言 + 記得分享喔
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世界上有一群人聽覺非常敏感,他們是恐音症患者。
然而所謂的敏感並不是代表聲音越大越受不了。
而是聽到特定的聲音就會產生焦慮、憤怒、噁心等情緒。。。
而對聲量的敏感叫「聽覺過敏」。
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00:00 介紹
01:13 什麼是恐音症
02:36 統計
03:16 你可能誤解的恐音症
07:15 特徵
08:13 恐音症的原因
09:07 面對恐音症怎麼辦
11:01 總結
11:28 精選留言 + 記得分享喔
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【參考資料】
https://misophoniainstitute.org/what-is-misophonia/
https://misophoniainstitute.org/prevalence-of-misophonia/
https://www.dcard.tw/f/mood/p/231064779
https://bit.ly/2HPNLFO
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