臉書演算法如何改變我們的世界 (中)
前一篇文章簡單介紹了臉書演算法的運作機制,以及如何在系統的設計下影響著台灣的言論自由,接下來這篇文章會接著聊聊在既有的社群規範中,有哪些行為是會導致觸及被鎖,以及大家在發文時最常犯的錯誤。
易讀版:(上、中集)
https://www.potatomedia.co/s/amfUBoYr
https://www.potatomedia.co/s/ddtaPTx
繼續來聊聊對社群運作有加分的進階篇。
一、持續且穩定的產出內容
對社群平台而言,創作者奠定了平台基礎,越多的產製內容就能擁有更高的基礎,只要能夠持續且穩定的產出,所蘊含的基礎觸擊率就會高出許多,但數量不能過多,經過測試一天一篇的成效CP值最高,一天超過兩篇後成效會明顯下降,如果沒有特別時效性的內容,可以考慮一天兩篇並且間隔至少8小時,讓其有足夠推播。
二、減少時效性內容
現在的粉絲用戶看到內容的時間越來越往後,以往都是講求第一時間看見,現在可以發現時常三四天前的文章你現在才能看到,這也意味著演算法有更多的時間能夠篩選,根據用戶的喜好與系統的過濾來決定這項內容是否能傳播出去,某些程度上這也增加了「黑箱作業」的可能性。
現在時效性高的內容,只剩下極度熱門的內容會有用,例如名人逝世、奧運奪冠、地震文之類的,否則通常都會建議在撰寫的思考中,加入觀眾會三四天後才看到的可能性。
三、社群互動 / 巨人之力
互動性永遠是第一優先,這也意味著能有更多人的參與是能有效加分的,其中臉書將不同粉絲團的互動看成是加權比重的關鍵,如果你的內容能讓更多的粉絲專頁用粉專身分過來互動,就會有效地增加曝光率與互動性。
之前的 聞氫哥
更是藉此一舉獲得優秀的巨人之力。
但除了在別人粉專留言外,其實在自己的貼文下方回文也能增加曝光,回覆粉絲留言也有幫助,所以在行有餘力之際,也記得要留足夠時間給自己的粉絲們。
接下來聊聊常見的社群經營錯誤
一、外部連結
臉書希望所有的流量都留在自己的平台中,才將將用戶資料的廣告效益放至最大,所以只要任何的外部連結都會降低觸及,時間一久還會有懲罰機制,但很多時候可能有商業需求或是像我近期平台在競賽,一定要導流,這種情況下可以用兩種方式降低懲罰。
一種是用縮網址,只要網域沒有被判定商業廣告就都恢復15-20%的觸擊。
一種是將網址放在留言,結合巨人之力使用,好處是觸及不會降低,但導流成效通常不會太好。
可以根據使用情境不同來選擇。
二、無謂的 hashtag #
許多人習慣於偷懶經營,將內容同步更新在IG與臉書,想說母公司相同發文應該沒問題,但事實上臉書系統對於Hashtag有著截然不同的判斷機制,只要用超過五個,而且其內容並無直接關聯性,就會被鎖住觸及。
特別是許多人喜歡將 hashtag放在文章後面當作藍字強調,這種都是大忌,只要使用超過兩週,觸及至少降低30%,要恢復得花上將近一個月才能恢復正常的模式。
只有像是極度熱門的hashtag才能使用,例如臉書流行的串連挑戰,或是達叔過世時,吳孟達與周星馳,或五月四號時專屬星際迷的標籤,才會有幫助。
特別講一個對台灣創作者很重要的變革。
去年暑假的時候,台灣臉書的可見範圍從華語與亞洲開放至全球,所以只要你是妹子類型,特別願意展現身材的,都會在這段時間內粉絲數有爆炸性的成長,從幾千粉絲瞬間漲到破百萬的都有。
好處是,你的追蹤者人數會急速飆高,對於跟廠商談判時能有更高的籌碼,但缺點是你的粉絲組成會從只有台灣的噁男,擴增到全世界的噁男,而且商業轉換效果奇差無比,只剩下斗內變現、流量變現還有一點幫助,如果你在去年看到很多妹子飆破百萬追蹤,都是這個緣故。
內容較多就分集來與大家分享,晚上或明天有空繼續把最後內容做個收尾。
社團目標年底突破兩萬人
鬼才阿水Awater的東吳水軍社團
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅陳寗 NingSelect,也在其Youtube影片中提到,Dustie DAC700 空氣清淨機團購:https://lihi1.com/usnvQ NOW! 成為陳寗頻道會員並收看獎勵影片:https://lihi1.com/ZT8bZ 頻道會員經費用於製作字幕及剪接,懇請支持頻道營運! ────── 陳寗嚴選 iPad Pro/iPhone 保貼 &...
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[Modi-ctionary] 訂了一台暴力鴨手上還有一堆現金卻不知道怎麼改?也許你可以參考這輛!
#阿B博:
在上週公布正式售價179萬元,並在預售初期就突破400張訂單的GR Yaris,相信已經有不少車主已經在想著車到手之後要怎麼改裝了吧!這裡就來為你介紹一下由HKS所打造的“瘋癲鴨”!
首先HKS將改裝的風格朝向“飄移改裝”的方向,因此在外觀上二話不說先來一套寬體才有飄移車的風格,順帶一提這套寬體正是來自大家最愛的Rocket Bunny大佬Kei Miura桑之手,果然非常有火箭兔的風格啊!
既然換上寬體套件,輪框的搭配自然不能少,因此也換上了一套Advan Racing R6s的輪圈,並且有著18x9.5j的尺寸,也許聽上去並不驚人,但裝在GR Yaris這樣嬌小的車身上視覺張力十足!
在動力方面HKS可一點都不打算馬呼,畢竟這具G16E引擎雖然只有三缸,卻有著深不可測的實力水準!除了基礎的ECU電腦改寫之外,渦輪壓力也從原廠的1.4bar增加到了2.7bar,為了讓冷卻效果更好,HKS也在原廠的中冷上加裝了灑水器來幫助降溫,原廠空濾也更換為HKS的高流量空濾,而這一切的改裝為GR Yaris增加了103hp馬力來到了371hp大關。
但是區區371匹馬力還不足以被稱為“瘋癲鴨”,為了達到真正駭人的程度,HKS還為他加裝了傳說中的Nitrous Oxide,也就是一氧化二氮,結果就是馬力一舉來到了475hp...這真的是非常NFS的改裝方式啊!
參考文章:
http://www.speedhunters.com/2020/12/hks-475hp-toyota-gr-yaris/
#三缸475hp
#我當場嚇一跳
#還不是開玩笑
#GRManiac
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邊緣AI 2026將成 IoT晶片發展核心
04:102021/05/02 工商時報 集邦科技資深分析師曾伯楷
隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求,AI與IoT結合已是現在進行式。在AI晶片助益下,IoT邊緣與終端裝置可透過機器學習或深度學習等技術加值,同時帶出無延遲、低成本、高隱私等優勢,顯示出AI晶片的重要性。預估全球AI晶片產值至2025年將達720億美元。
與此同時,邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧,不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢,並進一步使系統具有主動性與智慧性。若以場景角度切入,邊緣AI相較傳統邊緣運算,其主要帶來的效益包括數據處理過濾和邊緣智慧分析,此也將成為兩技術持續結合的動能。
一、MCU、連接晶片、AI晶片為IoT晶片產業鏈三大關鍵零組件。 物聯網在傳統上多以感知層、網路層、系統層與應用層作為架構堆疊,主要經濟效益雖來自應用層的智慧情境發展,然感知層所需的產業鏈之上游零組件仍是支撐終端場景運作重要核心,其中又以微控制器(MCU)、連接晶片與AI晶片最關鍵。
MCU方面,建立在高效能、低功耗與高整合發展主軸下,IoT MCU現行從通用MCU演化成特定為IoT應用或場景所打造,如2021年3月STMicroelectronics推出新一代超低功耗微控制器STM32U5系列,可用於穿戴裝置與個人醫療設備;Silicon Labs同期推出PG22 32位元MCU,主打空間受限且須低功耗的工業應用、Renesas RA4M2 MCU著眼IoT邊緣運用等。
連接晶片方面,受物聯網設備連線技術與標準各異影響,通訊成物聯網晶片中相當重要的一環,從蜂巢式的4G、5G、LTE-M、NB-IoT,到非蜂巢式的LoRa、Sigfox、Wi-Fi、Wi-SUN等,從智慧城市、工廠、家庭至零售店面皆被廣泛運用,範圍擴及至太空,如2020年下旬聯發科與國際航海衛星通訊公司(Inmarsat)合作,成功以NB-IoT晶片完成全球首次5G物聯網高軌衛星資料傳輸測試。AI晶片方面,隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求,AI與IoT結合已是現在進行式。此外,Microsoft在其2021年3月舉辦的年度技術盛會Ignite 2021上指出,2022年邊緣運算市場規模將達到67.2億美元,與深度學習晶片市場相當吻合,亦提及市場預估至2025年全球深度學習晶片市場將有望達663億美元。同時,Microsoft認為至2026年全球AI晶片有3/4將為邊緣運算所用,顯示出IoT晶片於邊緣運算的發展將成未來廠商重要布局之一。
二、邊緣AI效益顯著,成長動能仰賴數據處理過濾、邊緣智慧分析。
首先,從邊緣運算定義來看,市場雖已談論數年但定義與類別始終未統一,原因是各廠商於邊緣託管工作的目的不盡相同。例如對電信商而言,初步處理數據的微型數據中心是其邊緣端,而對製造商來說邊緣裝置可能是生產線的感測器,此也造就邊緣運算的分類方式略有出入。另外,例如IBM有雲端邊緣、IoT邊緣與行動邊緣的類別,ARM多將邊緣視為雲端與終端間的伺服器等裝置,亦有個人邊緣、業務邊緣、多雲邊緣等類型。
其次,從邊緣運算類別來看,現行分類趨勢和研究方式尚有以數據產生源為核心,藉由設備與數據源的物理距離作為分類參考,並將其分為厚邊緣(Thick Edge)、薄邊緣(Thin Edge)與微邊緣(Micro Edge)。厚邊緣多用以表示處理高數據流量的計算資源,並配有高階CPU、GPU等,例如數據中心的數據儲存與分析;薄邊緣則包含網路設備、工業電腦等以整合數據為主要目的,除了配有中間處理器外,也不乏GPU、ASIC等AI晶片;微邊源因與數據源幾無距離,故常被歸類為生成數據的設備或感測器,計算資源雖較為匱乏,但也可因AI晶片發揮更大效益。
整體而言,邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧,不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢,並進一步使系統具有主動性與智慧性,在平台管理、工作量合併與分布式應用也更有彈性。若以場景角度切入,邊緣AI相較傳統邊緣運算,其主要帶來的效益提升包括數據處理過濾和邊緣智慧分析,此也將成為兩技術持續結合的動能。
數據處理與邊緣分析於過往邊緣運算時已可做到,並在AI加值下進一步提升效益。以前者而言,數據透過智慧邊緣計算資源可在邊緣處預先處理數據,且僅將相關資訊發送至雲端,從而減少數據傳輸和儲存成本;從邊緣分析效能來看,過往多數邊緣運算資源處理能力有限,運行功能時往往較為單一,而邊緣智慧分析透過AI晶片賦能,進而能執行更為繁複、低延遲與高數據吞吐量的作業。
三、全球大廠搶攻IoT晶片市場,中國加重AI晶片發展力道。
IoT晶片於邊緣運算所產生的效益,使其成為廠商重要策略布局領域,雲端大廠如Google、AWS等紛紛投身晶片自製;傳統晶片大廠如ARM最新產品即鎖定邊緣AI於攝影機和火車的辨識應用、Intel亦投資1.3億美元於十餘家新創AI晶片設計廠商,NXP Semiconductors、Silicon Labs、ST則陸續在其MCU或SoC添加邊緣AI功能。此外,新創企業Halio、EdgeQ、Graphcore皆以AI晶片為主打。整體而言,若以區域來看,歐美大廠聚焦加速AI運算效能,但最積極發展AI晶片產業的則屬產官學三方皆支持的?心,代表性廠商包含地平線、華為旗下海思等代表;台灣則由產業聯盟領頭與聯發科和耐能等重要廠商。
(一)中國產官學助力,2023年AI晶片產值估將逼近35億美元。
AI產業是中國發展重點之一,其輔助政策如2017年《新一代人工智能發展規劃》、《2019年促進人工智能和實體經濟深度融合》,至「十四五」與「新基建」,都將AI視為未來關鍵國家競爭力。各大廠也因此陸續跟進,如百度發布AI新基建版圖著眼智慧雲伺服器;阿里宣布未來至2023年將圍繞作業系統、晶片、網路等研發和建設,騰訊則聚焦區塊鏈、超算中心等領域。
產官學研加重AI的發展力道也反映於AI晶片上,ASIC(特殊應用基體電路)廠商比比皆是。其中,AI晶片布局物聯網領域的廠商眾多,包含瑞芯微、雲天勵飛、平頭哥半導體、全志科技等,主要面向雲端運算、行動通訊、物聯網與自動駕駛四大領域。其中,物聯網領域進一步聚焦於智慧家庭、智慧交通、智慧零售與智慧安防部分,執行語音、圖像、人臉與行為辨識等應用。若進一步聚焦於邊緣運算領域,則以地平線、寒武紀、華為海思、比特大陸、鯤雲科技等最為積極。整體而言,TrendForce預估,中國AI晶片市場有望從2019年13億美元增長至2023年近35億美元。
綜觀中國AI晶片發展,雖有中美貿易摩擦導致設計工具、製造封測等環節較受限制,且開發成本始終居高不下,然而,藉由產官合作以及中國內需市場需求動能,仍能有效支撐該產業成長。若以邊緣運算來看,鑒於AIoT市場持續茁壯,特定應用的ASIC將是重要發展趨勢,尤以汽車、城市與製造業來看,相關場景應用如人身語音行為辨識、人車流量辨識、機器視覺等需求皆相當明朗,預期也將成廠商中長期發展主軸。
(二)台灣人工智慧晶片聯盟積極整合,監控與機器人為邊緣AI應用兩大方向。
台灣廠商聯發科和耐能同樣結合邊緣運算與AI兩技術作策略布局,就整體產業而言,2019年由聯發科、聯詠、聯電、日月光、華碩、研揚等廠商共同組成的台灣人工智慧晶片聯盟(AITA)發展迄今已越趨成形,各關鍵技術委員會(SIG)亦訂定短中長期發展目標。
邊緣AI發展則由AI系統應用SIG推動,其第一階段至2020年著眼半通用AI晶片發展與智慧監控系統應用平台的裝置端推論,2021年則聚焦以裝置端學習系統參考設計,以及軟硬體發展平台的裝置端學習為主,並規劃在2023年能以多功能機器人為主體,發展多感知人工智慧和智慧機器人AI晶片發展平台。
換言之,藉由業界在智慧裝置、系統應用與AI晶片的串聯,短期至2022年都將是台灣邊緣AI大力發展階段,並朝智慧監控、多功能機器人深化,預期此也將帶動系統整合的凌群、博遠,終端設備的奇偶、晶睿碩,以及晶片設計的聯發科、瑞昱等邊緣AI商機;但相較中國廣大內需市場,台灣仍需藉由打造讓晶片廠和系統商充分整合的互補平台,以利降低晶片開發成本,並從其中尋求更多可供切入的大廠產業鏈。
附圖:2019~2023年中國AI晶片市場推估
AI於IOT流程主要著眼數據處理與分析之效
台灣人工智慧晶片聯盟系統應用SIG發展架構
資料來源:https://www.chinatimes.com/newspapers/20210502000153-260511?fbclid=IwAR0zlvUv8MKpcHrbgpa3xRAFaQXaxZuep9TCeZ-75myILNjuDV4SWEIdKZ8&chdtv
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大家好
小弟要分享自行更換空濾及更換高流量空濾後的一些感受
首先我的車子是Lexus IS200t(300) 使用的是2.0渦輪增壓引擎
(以下是爬文而來的,有錯請小力鞭)
當初在做功課時有注意到,高流量空濾主要是增加同一單位時間的進氣量,使原廠電腦偵
測進氣量增加後增加噴油量,達到提升動力目的
然而自然進氣的引擎與增壓進氣的引擎更換高流量空濾後能夠增益的部分是否一樣,這也
是我好奇的地方
自然進氣因為進氣是靠著汽缸內廢氣離開形成負壓,引導新鮮空氣進入引擎,而更換高流
量空濾後,低轉時像是用太大的吸管喝飲料一樣,反而沒辦法順暢進氣,會相對原廠較沒
力,但是來到高轉後因負壓增強、進氣需求量增加,這時高流量空濾優勢就出現了,高轉
後動力反而優於原廠空濾。
增壓進氣就比較少人分享了,但我想基礎理論也一樣是增加進氣,進而增加噴油量以提升
動力,但是一樣是低轉無力,高轉增加出力嗎,以下是小弟的一點點心得
首先這是原廠空氣濾芯器集氣盒
一共有四個卡榫,用手將他扳開
像這樣
就會看到原廠一次型的空濾
這次選用的是美國大廠的品牌
安裝回去,記得注意上蓋是否密合,別盲目施力唷
目前第一桶油(大約開了650公里)的心得
1.在渦輪正壓(800-2000轉左右)之前,稍稍沒力了一些些
2.正壓後推力稍微飽滿一些些,但是高轉(5000-6000轉)的動力我個人覺得沒有什麼落
差,頂多感覺引擎更順暢一些
3.kick-down 渦輪遲滯的狀況有減輕一些,尤其是高速時,時速110左右(轉速約1800)
,退檔的推力直接了一些(這我比較有感)
4.吸氣聲變大聲了,換檔時可以微微聽到洩壓閥作動的聲音(我覺得很熱血,因為原廠很
安靜XD)
5.大腳油耗感覺比較多,但是順順開與原廠沒有太多落差
以上是更換高流量空濾的心得,謝謝大家讀完唷
(下台一鞠躬)
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.73.4.37 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1570786054.A.656.html
※ 編輯: Melofans (42.73.4.37 臺灣), 10/11/2019 17:31:13
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