#駱馬跟羊駝哪裡不一樣? #愛上閱讀
Llama Llama learns at school.
Counting, writing, reading, rules.
Friends and school-
There’s nothing better.
Llama learning all the letters.
……
.
《Llama Llama loves to read》
Anna Dewdney
.
更多繪本內容看這裡:https://bit.ly/2Nj9syq
(真的很有趣~)
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一個喜歡閱讀的 #駱馬(Llama)的故事!
從小主角在學校的學習過程中
傳達出 #文字的變化 及 #閱讀的美好
從
🔸#字母 letter/ Alphabet
🔸#單字 words
🔸#句子 sentences
🔸#故事 story
慢慢的架構出組成 #書本 的元素
.
整本的音韻節奏很美
唸起來很舒服也很好聽(不是因為我的聲音XD)
才唸了一次吾兒就著迷於繪本的名字
還會拿來當歌唱很神秘🎤
.
很有趣的是
故事的本質是在 #鼓勵閱讀
但呈現的方式卻不會像是在說教
而是告訴你透過學習文字及閱讀
可以讓你看到更多不一樣的美好事物🌞
這點我覺得很棒!
.
📕【知識小補給】
是說我一開始一直很疑惑
Llama跟Alpaca到底哪裡不一樣
直到看到一本旅遊書我才豁然開朗啊~
簡單摘要在下面。
/
#Llama 指的是「駱馬」
#Alpaca 指的是「羊駝」
兩者不管是在毛質、價錢、肉質(!)上都有很大的差異
➡️從側面看,駱馬嘴型突出、羊駝比較扁。
➡️從耳朵看,駱馬耳朵有小小的弧度,羊駝是伸直的。
➡️從背來看,駱馬背比較平,羊駝背比較彎。
➡️毛質來說,駱馬毛粗,羊駝毛細。
/
然後我們常說的草泥馬應該是包含這兩種
給大家做個參考啦~
.
#嘎咕的繪本探險
#瘋狂媽媽的育兒記事
預計明天po抽獎文敬請期待~
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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大家知道中國的AI技術,因為有新疆的試驗場以及社會信用系統,越來越先進。但是,到底先進到什麼程度呢?美國知名的科技雜誌WIRED做了詳細的報導。
📰 原新聞連結:http://bit.ly/2Cqid3Q
去年6月,Google和Apple辦了一場挑戰人工智慧演算法的學術競賽(http://www.robustvision.net),在不同的天候狀況之下,判讀由雙鏡頭所拍攝的畫面。這種技術有非常大的商業潛力,因為可以應用在自動駕駛以及擴增實境上。而出人意料的,優勝者是來自一個懷有截然不同目的與背景的機構:中國國防科技大學,人民解放軍的最高軍事學院。
其實中國在2017年時就發表了一個名為「新一代人工智能发展规划」(Next Generation Artificial Intelligence Development Plan)的計畫,預計要在2020趕上美國,並在2030年時成為世界AI領域的領導者。
而以中國和美國在AI領域上的研究產出來看,一切正照著中國的計劃進行。
以下透過艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence,由微軟聯合創辦人保羅艾倫成立的一間非營利研究機構)所搜集以及分析超過200萬篇的AI研究論文資料,整理出三張圖表帶大家了解目前中國的AI研究進程。
📊 中國比美國產出更多AI論文(圖一)
從2005年開始,中國在AI領域的學術論文就已經超越美國了,而這個趨勢,早在歐巴馬時期發表的「國家人工智慧研究與發展戰略規劃」(http://bit.ly/2Fj3d9D)中就被注意到了。當然,不是說量多就好,學術界關注的其實還是在研究的品質和結果產生的影響力,許多人其實也對中國論文的產量抱持懷疑態度,畢竟中國的研究機構以低品質甚至造假研究聞名。
不過,讓我們繼續看下一張圖。
📊 中國在最佳AI論文佔比快速上升(圖二)
是的,中國不僅是研究的產量驚人,在品質上其實也正急起直追。這張圖統計了前10%被引用數目最多的論文,按照圖中所呈現的趨勢來看,中國在AI研究上的論文水準,在2020年即可趕上美國 —— 和中國政府在2017年提出報告中要趕上美國的時程一樣。
不過原報告也指出,以論文引用數來判斷品質和影響力,用在中國研究上可能是一個要再修正的指標,因為他們發現中國學者傾向引用其他同為中國人的學者論文。
📊 來自中國政府的論文更多(圖三)
你可能會覺得,就和商業之間的競爭一樣,學術研究之間的競爭本來就在所難免,或許中國真的這幾年在AI領域上下了非常多苦工。沒錯,中國的確在這個領域做了非常大的投資,但是背後的驅力,並不是來自業界,也不是來自學界,而是中國政府。
從圖中可以看到,作者和中國政府有隸屬關係的論文數,遠遠超出了企業和醫界。根據一個史丹佛大學隸屬機構-AI Index的2018年報告(http://bit.ly/2Hukz5K)指出,從2007年到2017年,中國政府附屬的AI論文增加了400%,而業界論文才增加了73%而已。
在過去幾年,中國把AI領域研究緊密地和他們的國防發展結合,像在北京,就有兩間專門在AI和無人機系統的研究中心。而在美國,則是剛好相反,AI的研究領域仍然是由像Alphabet(Google的母公司)和Microsoft等大型科技公司所領導。
為此,其實今年川普在2月也發佈了一個行政命令(http://bit.ly/2Fkr9ts),要求政府各單位全力推動並支援AI研究計畫。然而,這個行政命令中並沒有提到兩項業界最關心的項目,一個是對外國移民政策的方寬以吸引更多高級人才,另一個則是更多資金。
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總體而言,AI也許是當代最具潛力的科技,在可預見的未來,它也許會從根本改變人類生活、社會結構。在美國的科學社群裡,人們開始警覺到AI雖然可能造福人類、消除貧窮疾病等,但它並非毫無風險的。如果科學家在建造AI系統時沒有警覺,有可能發生帶著善意做壞事的情況,反而危害整體人類社會。
早在2015年由Stephen Hawking、Elon Musk及許多AI專家聯合發表Open Letter on Artificial Intelligence(http://bit.ly/2Oi8Ojo ) ,建言AI研究必須更注重於如何使AI不為惡。我們也看到,當Google打算與五角大廈合作AI專案時,許多員工因為知道AI可能被運用於戰爭、殺人,而群起抗議,最後致使專案中止(https://nyti.ms/2TQp29G)。
在中國方面,雖然AI的技術進展蒸蒸日上,然而對AI帶來的潛在危害卻有意無意地缺乏著墨。我們觀察到的是,AI成為統治階級的集權工具,也毫無保留地投入軍火開發。與西方不同的是,AI的運用在中國較不受節制,這也造成有些中國研究明顯缺乏這方面的意識。例如我們看過某篇中國研究是利用臉部辨識的技術,由面相推斷此人會不會(在將來)成為罪犯。純以外表當作預測罪犯的標準,不言可喻地將會帶來嚴重的社會問題,然而該研究並無相關討論,甚至從作者字裡行間可以看出是真心相信該技術可改善治安。
AI技術發展已成為無法阻擋的趨勢,各國技術上的差異將急劇縮小,然而「該如何使用AI」的反思與節制,才是影響各國AI軟硬實力的關鍵。
charts credit & source: WIRED
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