Thursday, March 21, 2019

Gulong3

Gulong3

2019/03/21

24多情劍客無情劍
32邊城浪子:《邊城浪子》三部曲之1
38九月鷹飛:《邊城浪子》三部曲之2



49天涯‧明月‧刀《邊城浪子》三部曲之3

62飛刀,又見飛刀:小李飛刀系列之末,古龍口述,後半部分由丁情代抄。



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References

【古龍研究】古龍作品到底有幾部? - 藝文 - 作家生活誌
https://showwe.tw/blog/article.aspx?a=459

Gulong2

Gulong2

2019/03/21

16大旗英雄傳 中期作品
17浣花洗劍錄
18名劍風流:缺結尾,1967年喬奇續完。
19武林外史
20絕代雙驕

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References

【古龍研究】古龍作品到底有幾部? - 藝文 - 作家生活誌
https://showwe.tw/blog/article.aspx?a=459

Gulong1

Gulong1

2019/03/21

01蒼穹神劍:共14集,只寫前7集,其後由正陽續完
02劍毒梅香:只寫4集/14章,其後由上官鼎續完
03殘金缺玉:第一部在報紙上連載的作品
04劍氣書香:共8集,只寫第1集,其後由陳非續完
05月異星邪
06遊俠錄
07失魂引
08劍客行
09孤星傳
10湘妃劍
11彩環曲
12護花鈴
13飄香劍雨
14神君別傳:《劍毒梅香》別傳
15情人箭

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References

【古龍研究】古龍作品到底有幾部? - 藝文 - 作家生活誌
https://showwe.tw/blog/article.aspx?a=459

古龍

古龍

2018/11/15

科中採購 - 己亥年

科中採購 - 己亥年

2019/03/20

柴胡疏肝湯
藿香正氣散
保和丸
小青龍湯

柴胡
細辛
白芷
甘草

Tuesday, March 19, 2019

筆記本

筆記本

2019/02/26

台灣發展 AI 的困境

台灣發展 AI 的困境

2019/03/19

之前我拒絕了兩次 ○○ 公司的面談機會,這次則是  ╳╳ 公司。

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圖片來源

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幾個月前,某獵人頭公司來找我,問我對某公司有沒有興趣。某公司是代工大廠,在業界的風評一向不佳。我心想,某公司若真的要做 AI,應該是 O 董要成立一個類似 Google Brain 或者 FAIR 之類的研發中心,先吸引頂尖的研發人才加入,慢慢才能有更多人才加入,逐漸稀釋到旗下各工廠。我興趣不大,閒聊幾句後,這件事無疾而終!

過了幾個禮拜,這個代工廠的高階人資主管居然也找上我,跟我說有個直屬 O 董的辦公室在徵求 AI 人才,但是每年要有半年待在大陸的工廠解決問題。我認為去也沒用,因為底下找不到足夠的工程師一起工作。

這一波 AI 來勢洶洶,但傳統產業也好,新創也好,科技大廠也好,都一樣面臨人才缺乏的問題。雖然大部分 AI 演算法都開源了,但是如果數學、編程能力不足、論文看不懂,那想要更新架構或者微調參數,都會遇到大問題。速成班用處不大,大家自求多福吧!

Hybrid Cloud

Hybrid Cloud

2019/03/19

一、價格

「儘管隨取即用的公有雲平台,可免去維運硬體設備的困擾,但是卻有資料安全與長期租用費用昂貴的問題,至於部署在公司內部的私有雲,則有維護不易、跨國資料難度高的困擾,因此融合兩者優缺點的混合雲(Hybrid Cloud),也成為企業打造新世代資訊架構的首選。」
// 打造混合雲平台,首選红帽 OpenShift _ TechNews 科技新報

「為什麼 VMWare 認為公有雲和私有雲會同時存在?王冰鋒解釋,這是由於目前硬體成本越來越低、性能越來越好,私有雲的價格成本不斷下降。」
// VMWare:不管有多少工作負載在雲端,私有雲和公有雲都會並存|數位時代

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Fig. 1.
// 活用混合雲策略,重新定義IT服務 _ iThome

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「現在公有雲端服務已有高程度的普及與成熟,企業在考量效益最大化的前提下,通常會使用兩個以上的公有雲服務,若加上內部私有雲平台後,反而出現跨雲平台的資源調度難度高,雲端服務管理不易等新問題。」
// 打造混合雲平台,首選红帽 OpenShift _ TechNews 科技新報

「因應雲端風潮而成的容器化技術,是為了解決傳統應用程式轉移到雲端平台後「效能無法充份發揮」的開發概念。無論是 Docker 或 Kubernetes,在設計上是將應用程式與環境抽離,進而為應用程式提供一個輕量與彈性化的環境,並可在不同的雲端平台環境中運作,因此應用服務便具備了可攜性,所以被視為是打造混合雲平台的最佳選擇。」
// 打造混合雲平台,首選红帽 OpenShift _ TechNews 科技新報

「最合理的做法,便是同時結合本地端與公有雲儲存的混合雲儲存架構,互補不足,需要即時存取的資料保存在本地端,不經常存取或非關鍵的資料則轉移到公有雲,如此一來,既能保有本地端儲存的低延遲與高可用性優點,也能享用到公有雲儲存的彈性與低成本效益,可說是當前最佳的企業儲存應用架構組合。」
// 【從混合雲儲存到「整合式」的混合雲儲存】混合雲儲存的新進化 _ iThome

「在整合式混合雲架構下,無論位於本地端還是雲端的儲存資源,都可藉由同樣的儲存平臺彼此連結;也由於各儲存節點是透過底層儲存端平臺來互相連結,即使這些儲存資源是位於不同公有雲上,但只要底層是同一種儲存平臺,也能跨越不同公有雲的藩籬,彼此互連,從而構成多雲架構——各儲存節點互連時,辨識的是儲存平臺,而不是公有雲類型。例如,只要儲存節點的底層是基於 ONTAP 系統,無論是位於 AWS 還是 Azure 上,儲存節點都能彼此互連。」
// 【從混合雲儲存到「整合式」的混合雲儲存】混合雲儲存的新進化 _ iThome

「最早投入相關的產品技術布局,而且持續至今的廠商,當以 NetApp 為首,他們擁有最完整的混合雲儲存解決方案,而且,也支援多雲架構,不只是和當前三大公有雲業者展開合作,而是已經到了實際推出相關服務的階段,而非紙上談兵。事實上,許多儲存廠商號稱能提供最大的選擇彈性,但細究之下,我們會發現僅限於特定層級的混合,想要統合管理橫跨雲端與本地端的儲存資源,也可能需費上不少功夫。 另一個值得關注的廠商是 Pure Storage,他們不僅靠全快閃儲存陣列躍上檯面,近期也積極布局軟體定義儲存與雲端服務的整合應用,例如,去年6月發布的 Purity CloudSnap,今年11月宣布推出的 Cloud Block Store for AWS,也已進入公開 Beta 測試階段。」
// 混合雲是儲存廠商無可迴避的議題 _ iThome

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References

2019
打造混合雲平台,首選红帽 OpenShift _ TechNews 科技新報
http://technews.tw/2019/03/18/hybridcloud-redhat-openshift/ 

2018
【從混合雲儲存到「整合式」的混合雲儲存】混合雲儲存的新進化 _ iThome
https://www.ithome.com.tw/tech/127795 

2018
混合雲是儲存廠商無可迴避的議題 _ iThome
https://www.ithome.com.tw/voice/127793

2018
搭混合雲浪潮搶轉型先機 - 市場新知 - 網管人NetAdmin
https://www.netadmin.com.tw/article_content.aspx?sn=1812070005

2018
混合雲進化 發揮資料最大價值 - 中時電子報
https://www.chinatimes.com/newspapers/20181231000258-260204

2016
VMWare:不管有多少工作負載在雲端,私有雲和公有雲都會並存|數位時代
https://www.bnext.com.tw/article/42250/vmware-team-up-with-easpnet 
 
2015
當代企業IT新顯學:混合雲應用 _ iThome
https://www.ithome.com.tw/tech/94708 

2015
活用混合雲策略,重新定義IT服務 _ iThome
https://www.ithome.com.tw/tech/94707

2015
轉型必備能力:混合雲的完美管理 - DIGITIMES 物聯網
https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&id=0000431542_mv96rjpc3yodj73ytii9b

2013
企業邁向混合雲的準備(上)—公雲評估的四步驟,Information Security 資安人科技網
https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=7709

2013
企業邁向混合雲的準備(下)—AP開發的6大挑戰,Information Security 資安人科技網
https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=7710

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混合雲趨勢 - 主軸技術 - 工研院資訊與通訊研究所
https://ictjournal.itri.org.tw/content/Messagess/contents.aspx?&MmmID=654304432061644411&CatID=654313611224236437&MSID=746520173546760544

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NAS

2018
挾帶軟硬混血優勢,群暉進軍公有雲一年付費轉換率破9成|數位時代
https://www.bnext.com.tw/article/51472/synology-c2

2015
公有雲好,還是私有雲好?Synology:用NAS建混合雲恰恰好!|數位時代
https://www.bnext.com.tw/article/36992/BN-2015-08-10-122421-102 

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2018
Building a Kubernetes Hybrid Cloud with Terraform – ITNEXT
https://itnext.io/building-a-kubernetes-hybrid-cloud-with-terraform-fe15164b35fb

2017
A vision of hybrid cloud for big data and analytics _ IBM Big Data & Analytics Hub
https://www.ibmbigdatahub.com/blog/vision-hybrid-cloud-big-data-and-analytics

2017
Hybrid Cloud and Regulated Enterprise – contino – Medium
https://medium.com/contino-io/hybrid-cloud-and-regulated-enterprise-34e95fb42f49 

Using OpenStack To Build A Hybrid Cloud With AWS _ Platform9
https://platform9.com/blog/openstack-hybrid-cloud-aws/

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Hybrid Cloud for Developers
https://www.tenlong.com.tw/products/9781788830874

AI Seminar(目錄)

AI Seminar(目錄)

2019/01/02

說明:

1. 本系列文章主要根據下面的文件加以增刪。有興趣深入深度學習者,可以八個人一組,每週報告一次,則兩個月輪一次。也可以四個人一組,每兩週報告一次,也是兩個月輪一次。

參考文件一:AI從頭學(目錄)
http://hemingwang.blogspot.com/2016/12/ai_20.html

參考文件二: Deep Learning Papers Reading Roadmap
https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap/blob/master/README.md 

2. 欲參加實體讀書會者,請到 PyTorch Taiwan 報名:
https://hemingwang.blogspot.com/2018/12/pytorch-taiwan-2019.html

3. 欲參加創業心得分享者,請到 AI Startups Taiwan 報名:
http://hemingwang.blogspot.com/2019/02/ai-startups-taiwan.html
 
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大綱:

Part I - Deep Learning
1. Overview,
2. Computer Vision, 3. Fundamental Topics,
4. Natural Language Processing, 5. Advanced Topics,
6. Speech, 7. Deep Generative Models.

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1. Overview

1.1. Deep Learning Paper
1.2. Deep Learning Book
1.3. LeNet
1.4. LSTM

1.5. Deep Learning Highlight
1.6. Technical Writing
1.7. Frameworks
1.7.1. PyTorch
1.7.1.1. PyText
1.7.2. TensorFlow

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2. Computer Vision

2.1. Convolutional Neural Networks
2.2.0. Support Vector Machine
2.2. Object Detection
2.3. Semantic Segmentation
2.4. Instance Segmentation
2.5. Neural Style

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3. Fundamental Topics

3.1. Optimization
3.2. Regularization
3.3. Normalization
3.4. Activation Function
3.5. Back Propagation
3.6. Automatic Differentiation
3.7. Computational Graph

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4. Natural Language Processing

4.1. Recurrent Neural Networks

4.2. Seq2seq 
4.2.1. Attention
4.2.2. Coverage 
4.2.3. Teacher Forcing
4.2.4. Skip-Thought
4.2.5. Quick-Thought

4.3. Transformer

4.4. BERT Overview

4.5. Hsitory of Natural Language Processing

4.5.1.
1913 Markov Chain
1936 Turing Machine
1948 Information Theory
1956 PCFG: Probabilistic Context-Free Grammar

4.5.1.1. Programming Language
1957 Fortran
1991 Python

4.5.1.2. Formal Language
4.5.1.3. Compiler

4.5.2.
1951 NB: Naive Bayes
1963 ME: Maximum Entropy 
1966 HMM: Hidden Markov Model
1967 VA: Viterbi Algorithm
1984 GS: Gibbs Sampling
1992 NG: N-gram
1999 PLSA: Probabilistic Latent Semantic Analysis
2001 CRF: Conditional Random Fields

4.5.2.1. NLTK

4.5.3
2003 NNLM: Neural Network Language Model
2008 MTL: Multi-task Learning
2013 Word2vec
...
2018 BERT

4.6. BERT Tasks
4.6.1. BERT Applications

4.7. NLP Tasks
4.7.1. CWS: Chinese Word Segmentation
4.7.1.1. Python NLP
4.7.1.2. Jieba
4.7.1.3. NLPIR
4.7.1.4. Synonym
4.7.2. POS: Part of Speech tagging
4.7.3. NER: Named Entity Recognition
4.7.4. SRL: Semantic Role Labeling
4.7.5. TC: Text Classification
4.7.6. AC: Affective Computing
4.7.7. TE: Textual Entailment
4.7.8. QA: Question Answering
4.7.9. NLI: Natural Language Inference
4.7.10. NMT: Neural Machine Translation
4.7.11. TS: Text Summarization

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5. Advanced Topics

5.1. Neural Turing Machine
5.2. One Shot
5.3. Meta Learning
5.4. Transfer Learning
5.5. Image Caption
5.6. Visual Tracking

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6. Speech

6.1. Speech Recognition
6.2. Speech Synthesis
6.2.1. Neural Text to Speech
6.3. Alexa

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7. Deep Generative Models

7.1. Restricted Boltzmann Machine
7.2. Auto Encoder
7.3. Variational Auto Encoder
7.4. Generative Adversarial Network

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Part II - Machine Learning
8. Reinforcement Learning, 9. Machine Learning, 10. Mathematics.

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8. Reinforcement Learning

8.1. Q-learning
8.2. Atari
8.3. Monte Carlo Tree Search
8.4. AlphaGo 

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9. Machine Learning

9.1. Support Vector Machine
9.2. Decision Tree
9.3. XGBoost

C4.5
k-Means
SVM
Apriori
EM
PageRank
AdaBoost
kNN
Naive Bayes
CART

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10. Mathematics

10.1. Calculus
10.2. Set Theory
10.3. Mathematical Analysis
10.4. Abstract Algebra

10.5. Linear Algebra
10.6. Statistics
10.7. Differential Equation
10.8. Complex Analysis

10.9. Differential Geometry
10.10. Topology
10.11. Real Analysis
10.12. Functional Analysis

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Part III - Integrated Topics
11. Robotics, 12. Self-driving Car, 13. AI Medicine, 14. Fintech

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11. Robotics

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12. Self-driving Car

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13. AI Medicine

13.1. Traditional Chinese Medicine

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14. Fintech

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Part IV - Startups
15. AI Startups, 16. Patent

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15. AI Startups
15.1. Spotify

16. Patent

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Part V - Beyond AI
17. Big Data, 18. Cloud,19. Blockchain, 20. Strong AI

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17. Big Data
18. Cloud
19. Blockchain
20. Strong AI

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Part VI - Hobbies
21. Physics, 22. Chemistry, 23. Biology, 24. Medicine,
25. Economics, 26. Accounting.

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21. Physics
22. Chemistry
23. Biology
24. Medicine
25. Economics
26. Accounting

詹勵吾

詹勵吾

2018/09/25

詹勵吾(1904 年 - 1982 年 12 月 26 日)[1]。

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Fig. 1. 詹勵吾居士 [1]。

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一、台灣

「周宣德居士受到加拿大詹勵吾居士資助,成立了「慧炬學社」,鼓勵青年寫作,結緣佛教書籍,如李恆鉞居士的《向知識分子介紹佛教》等,印行了不止數十萬冊,分送給青年閱讀,提供獎學金,鼓勵撰寫心得,藉此帶動青年學佛。」  
// 人間佛教回歸佛陀本懷 當代人間佛教的發展(五之三)

「煜齋,是旅居加拿大的華僑。他在重慶南路有一棟四層高的大樓,位在總統府前,在當時可以說是台北市最發達的地段。他毅然捐出來,供給佛教辦各種講學;為鼓勵青年學佛,設有「詹煜齋獎學金」。一直到現在,都還有慧炬出版社發行《慧炬》雜誌等文教事業。他不能稱為菩薩嗎?」
//星雲大師佛法真義系列 當代菩薩-人間通訊社
 
「老居士僑居加拿大已二十年了,民國三十六年曾經來台,在建國南路買了一棟房子,後來為鼓勵成就大專學生學佛,所以就捐獻出來作佛教事業,由周宣德居士代理主持一切,創辦《慧炬月刊》,嘉惠青年學子。今日台灣佛教界大專青年學佛者日眾,詹老居士的功勞是不可抹煞的。」
// 會見詹勵吾長者 @ 普陀精舍的部落格   痞客邦
 
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二、加拿大

「1956年7月,胡適寫信給加拿大的詹勵吾,稱遍查《漳州府志》和《福寧府志》,道光年間知府並未有蕭玉堂此人,因此年譜初版記載有關蕭玉堂曾任福建知府的說法不確。是年7月25日,詹氏抄胡函寄給香港的岑學呂,1957年7月,岑學呂對年譜作第三版修訂。」

「這第一座寺院叫什麼好呢?這時候性空、誠祥二位長老又遇到了兩位朋友,佛學家冉雲華教授和企業家詹勵吾居士。冉雲華教授專門跑到學校告訴孩子們,這兩位是佛教僧人,我們應該尊敬他們,從此孩子們就用尊敬的眼光看他們兩位了。」
// 加拿大佛教50年正傳:大勇大悲開創歷史|Zi 字媒體

「他倆現在在加拿大各主持一個道場,但不分彼此,性師主持的道場叫湛山精舍,在多倫多的郊區,內供有一尊和台灣大湖法雲寺玉佛一樣高的玉佛,這在加拿大是很稀有的;誠師主持的道場是南山寺,這是詹勵吾居士命名的,誠師利用地下室佈置成禪堂,外國人常常喜歡來此打坐,每逢星期三、星期六,是他們打坐的時間。」
// 訪加拿大佛教會——性空、誠祥法師 @ 普陀精舍的部落格   痞客邦

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三、 尼加拉瓜瀑布

「那時,企業家詹勵吾居士也有意要把尼加拉瓜瀑布旁,一塊一百五十畝的土地,交由我建立「世界弘法中心」,他雖然是一片好心、美意,但是在我一無所有的情況之下,又要如何進行呢?所以,思前顧後,想到還是以揚州老鄉王良信先生在洛杉磯的那一塊土地,作為到美國發展佛教的基地,比較妥當。所以,我就繼謝絕應金玉堂女士之後,也婉謝了詹勵吾居士的好意,等候王良信先生進一步的消息。」
// 雲水行腳走天下

「我在東京讀完了書,臺灣好像沒有什麼事情可以讓我去做的。正如我大陸佛學院的同學幻生法師所說,我好像是在日本考取了汽車駕駛執照,可是國內沒有汽車讓我開。當時,有兩個因緣讓我到了美國:一是加拿大的詹勵吾居士,邀請我去多倫多大學講學,同時也有意替我在加拿大建一個寺院。二是沈家楨先生在紐約大學的石溪分校,創立了一所世界宗教研究院的圖書館,也讓我非常嚮往。」
// 四五、莊嚴寺大佛開光_空花水月 聖嚴法師著

「我也經歷了一些失望,我獲知他在信中提及的八十英畝地,其中只有五英畝用來建廟。廟建好後,其餘的土地將蓋公寓大廈,寺廟不過類似觀光景點。我問他:“蓋廟的錢從哪兒來?” 他說:“你要自己去找。”

我說:“我沒有錢也沒有信眾。”我不知道要再說什麼,他一定是以為我像虛雲大師一樣,隨處都有人支持、供養。很慚愧,我讓他失望了。之後,我告訴一位在家居士說,我和詹居士之間的認知似乎不太一樣。

他說:“你是一個出家人,為何不能放下?” 他是對的,這位在家居士教了我佛法。我犯了一個錯誤,但無須懊悔,我學會了不要再犯相同的錯誤。」
//  【轉貼】前進西方

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四、神滅論



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References

[1] 詹励吾_百度百科
https://baike.baidu.com/item/%E8%A9%B9%E5%8A%B1%E5%90%BE

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一、台灣

[2] 人間佛教回歸佛陀本懷 當代人間佛教的發展(五之三)
http://www.fgsbmc.org.tw/news_latestnews_c.aspx?News_Id=201602152

[3] 星雲大師佛法真義系列 當代菩薩-人間通訊社
http://www.lnanews.com/news/%E6%98%9F%E9%9B%B2%E5%A4%A7%E5%B8%AB%E4%BD%9B%E6%B3%95%E7%9C%9F%E7%BE%A9%E7%B3%BB%E5%88%97%E3%80%80%E7%95%B6%E4%BB%A3%E8%8F%A9%E8%96%A9.html
 
[4] 會見詹勵吾長者 @ 普陀精舍的部落格   痞客邦
http://taiwanpotalaka.pixnet.net/blog/post/326495581-%E6%9C%83%E8%A6%8B%E8%A9%B9%E5%8B%B5%E5%90%BE%E9%95%B7%E8%80%85 
 
[5] 慧炬機構
http://www.towisdom.org.tw/

[6] 向受過現代教育的人介紹佛教.docx - Google Docs
https://docs.google.com/document/d/1Bk0aCiSV8frQMlXmiKZ2KOmKForpn8iO5GpYsiApL_Y/edit

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二、加拿大

[7] 釋虛雲 - 維基百科,自由的百科全書
https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/%E9%87%8A%E8%99%9A%E4%BA%91

[8] 加拿大佛教50年正傳:大勇大悲開創歷史|Zi 字媒體
https://zi.media/@yidianzixun/post/nCSfcA

[9] 訪加拿大佛教會——性空、誠祥法師 @ 普陀精舍的部落格   痞客邦
http://taiwanpotalaka.pixnet.net/blog/post/326364922-%E8%A8%AA%E5%8A%A0%E6%8B%BF%E5%A4%A7%E4%BD%9B%E6%95%99%E6%9C%83%E2%80%94%E2%80%94%E6%80%A7%E7%A9%BA%E3%80%81%E8%AA%A0%E7%A5%A5%E6%B3%95%E5%B8%AB

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三、 尼加拉瓜瀑布

[10] 雲水行腳走天下
http://www.masterhsingyun.org/article/article.jsp?index=7&item=8&bookid=2c907d494b3ecd70014b529d713a000b&ch=8&se=0&f=1

[11] 空花水月 153
http://ddc.shengyen.org/mobile/text/06-10/153.php
 
[12] 四五、莊嚴寺大佛開光_空花水月 聖嚴法師著
http://www.book853.com/show.aspx?id=121&cid=38&page=46

[13]【轉貼】前進西方
https://hemingwang.blogspot.com/2019/03/blog-post_19.html 

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四、神滅論

[14] 論「神滅論」 詹勵吾居士著
http://www.book853.com/show.aspx?id=1510&cid=61

【轉貼】前進西方

【轉貼】前進西方

2019/03/09

說明:

本文轉貼自 [1], [2] 第十四章。

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在美濃閉關的時候,有一位加拿大多倫多的中國僑民詹勵吾寫信給我,讚賞我所做的事。希望能來探望我,順便喝杯山茶。

我不確定他的意思,回信說:“歡迎到山裡來,但這裡的茶味道淡了些,如果你不介意,就來吧! ”

他回信說:“我已喝過你的茶了。”他是藉用了一則禪宗趙州禪師喝茶的公案,當人們向他求法時,他總是說:“喝茶去。”

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圖片來源

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人們以為這樣的開示饒富深意,但實際是沒有任何神秘或奧妙。禪在生活日用中時時映現、回應所需。人們上山參訪,因長途跋涉而口渴,所以要他們喝茶解渴。這句話沒有特別的涵義,只是滿足所需。

之後,當我在日本修改論文準備出版時,詹勵吾又寫信給我。問我拿到學位後,有什麼計劃?他邀請我到加拿大去,他在尼加拉瓜瀑布地區有八十英畝的地,希望我去建廟。並告訴我他將會為我在多倫多大學的維多利亞學院成立一個教授講座。這真是個絕好機會,我非常興奮地接受了他的邀請。

美國佛教會的共同創辦人沈家楨居士,幫助我取得入美簽證。沈居士是來自上海的銀行家,在香港有間貿易公司。上世紀五十年代他移居美國,開創了航運事業,非常成功。他在香港期間,便對佛教產生興趣,後來他成為佛學研究與發展的重要護持者。他贊助我留學日本,那期間我們常常通信。他從未告訴我,他就是贊助我的人,他只是表示熱切的關注與興趣。

當我告訴他到多倫多教書的計劃時,他建議我先申請美國簽證,之後再去加拿大會比較容易。他寄了申請表格給我。那時,宗教人士取得簽證很容易,我的申請很快就批准,在論文出版後,我就赴美了。

我在一九七五年的冬天抵達紐約,直到次年五月才去多倫多。詹勵吾居士對我的延遲到來頗不高興,這是第一個失望, 自此也揭開了一連串的失望。他發現我的英文很差,他以為高學歷的人都應該懂英文。如果我在維多利亞學院教書,他必須替我找人在課堂上做英文口譯。

我也經歷了一些失望,我獲知他在信中提及的八十英畝地,其中只有五英畝用來建廟。廟建好後,其餘的土地將蓋公寓大廈,寺廟不過類似觀光景點。我問他:“蓋廟的錢從哪兒來?” 他說:“你要自己去找。”

我說:“我沒有錢也沒有信眾。”我不知道要再說什麼,他一定是以為我像虛雲大師一樣,隨處都有人支持、供養。很慚愧,我讓他失望了。之後,我告訴一位在家居士說,我和詹居士之間的認知似乎不太一樣。

他說:“你是一個出家人,為何不能放下?” 他是對的,這位在家居士教了我佛法。我犯了一個錯誤,但無須懊悔,我學會了不要再犯相同的錯誤。

我在維多利亞學院的第一堂課,是談比較中日佛教的異同。這個主題顯然沒有引起加拿大學者與學生的興趣。只有一位亞洲宗教系的學生感到興趣,力促大家來聽課。

沈家楨居士找到一位譯者,是位在聯合國工作的中國人。他的英文非常流暢,但對佛法所知有限,對於我提到有關中國和日本的人名和地名不太熟悉,把聽眾弄糊塗了。因為大部分的聽眾是對亞洲文化有興趣的教職人員和學生,所以翻譯錯了他們都知道。

“你應該要先給我講課摘要。”他在上課完畢時,很生氣地對我說。

“你不是聯合國的即席翻譯嗎? ”我問他。

“我在聯合國只擔任特定專業領域的即席翻譯。別的主題,我必須預先做準備。”

挫敗一個接著一個而來,我了解到在這所大學任教是不可能的事了。在維多利亞學院又做了一次演講後,我就離開了。整個計劃取消:包括一系列的學術演講、在詹居士的土地上建廟,以及他爭取這項計劃所做的努力。我必須面對現實,失敗就是失敗。我鼓起勇氣來到加拿大,但成事的因緣沒有具足。我太天真了,沒有事前想清楚,光有勇氣是不夠的。我還是感恩詹居士給我這個機會,所以失敗是可以理解的。如果沒有去加拿大,沈家楨居士也不會邀請我到美國。

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我決定接受沈居士邀請,前往紐約市布朗區的大覺寺。我的入美簽證仍然有效。否則,我大概只有回日本教書了。我不想回台灣,我在那兒有雲水僧之名,而且是個有爭議性的雲水僧。自從我赴日本求學後,台灣佛教界就不歡迎我再回去了,他們對台灣佛教界的現況非常滿意。

在計劃著去紐約時,我明白了自己想要做的事,就是終生教授。根據所閱讀的刊物以及赴美友人的傳述,我知道西方的佛教注重生活上的實用,因此,我做了這個決定。上世紀五十年代,鈴木大拙(D.T.Suzuki)有關禪方面的著作及教學,在西方已有深遠的影響。美國人需要禪修老師,他們對佛教義理沒有特別的興趣。我成為了禪師,因為禪法就是講日常生活的修行。在美國,我的著述及開示,都是有關於禪的。而我所出版的中文書中,禪則只是其中一部分。在中國人的社會裡,人們尊稱我為法師,是教授佛法的老師。

致力於在美教授禪法的這個決定,來得很容易。我啟蒙出家的寺院是禪宗道場。雖然我研究了不同宗派的思想與理論,但我的立場是禪宗,用意是希望了解這些經文論著,輔助禪的修行。

通透各宗派佛教義理的學者,如果不懂禪,充其量不過是個研究佛法的人,影響力有限。為什麼?因為他們的心不會明亮、透徹,不能放下自我中心,執著於己見,不能包容不同見解的人。

懂得禪的人可以包容每一個人,當他們看到別人時,不會覺得別人與自己有什麼不同。他們可以接納每一個人,也可以適應所有的環境。他們對禪的體認不拘於某種理論,也不會到處說:“這是禪,這不是禪。”在禪的傳統裡,沒有一件事與禪無關,也沒有把禪與其他事物區隔開來。有些佛教徒會說:“這不是佛道。”在禪法中,沒有這樣的事。禪超越一切的界限與阻礙。我不認為其他宗教人士和我有什麼不一樣。我吃飯時,他們也吃飯;我睡覺時,他們也睡覺,沒有差別。

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References

[1]《雪中足迹》---圣严法师电子书系列(圣严法师自传) _ 圣严法师系列--正信佛教 - 竹林经舍 - Powered by PHPWind
http://www.zhljs.com/read.php?tid=7159&ordertype=desc 

[2] 博客來-雪中足跡:聖嚴法師自傳(典藏精裝版)
https://www.books.com.tw/products/0010658236

Cloud

Cloud

2019/01/27

Hybrid Cloud

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References

The Future Of Data Centers - CB Insights Research
https://www.cbinsights.com/research/future-of-data-centers/

Amazon Glacier vs Google Nearline vs Azure Storage – Richard Burley
http://richardburley.com/amazon-glacier-vs-google-nearline-vs-azure-storage/

Blockchain

Blockchain

2019/01/27

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References

Blockchain Trends To Watch In 2019 - CB Insights Research
https://www.cbinsights.com/research/blockchain-trends-2019/

Heart Rate Variability

Heart Rate Variability

2019/03/18

前言:

本文簡介 HRV 的原理與測量方式,採取數個 HRV 指標作為一個用音樂改善失眠的商業系統的衡量標準。

Summary:

本文簡介心律變異性 Heart Rate Variability (HRV)、[1]-[8] 自主神經系統 Autonomic Nervous System (ANS) [9], [10],以及一些相關的測量標準。目前一般的藍芽心跳帶售價已經降到台幣七百元,可以量到心跳間距 RR intervals。後續可以轉換 HRV 資料如時域的 MRR、SDNN、RMSSD 與頻域的 LF、HF、LF / HF 等,即可用來標註一段音樂是否可以令人放鬆。心跳帶也可內建在運動型內衣 [11], [12] 以增進穿戴的舒適!

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Outline:

一、HRV
二、ANS
三、Measurement

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Fig. 1a. HRV software [5].

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Fig. 1b. HRV report [5].

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一、HRV

參考圖一。心律變異性是自主神經系統活性的通稱,最簡單的定義是心跳間距的標準差,實際上,由心跳間距可以倒出一系列的衡量指標,包含時域的 MRR、SDNN、RMSSD 與頻域的 LF、HF、LF/HF,各自代表不同的生理意義。以上六個重要的生理指標,其定義請參考圖4.2。

一般說來,人放鬆時,MRR,也就是兩下心跳之間的時間的平均值會上升,白話來說,就是心跳變慢。連帶 SDNN 與 RMSSD 的值也會變大。

若以頻域的觀點看,SDNN 大約對應到 LF + HF,RMSSD 大約對應到 HF。實際醫學上的測量,一般以五分鐘唯一個測量單位,放鬆的標準,是 HF 變大,或者 LF / HF 變小。

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Fig. 2. 自主神經系統,紅色部分為交感神經,藍色部分為副交感神經 [9]。

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二、ANS

參考圖二。人體內臟的活動主要由自主神經系統所調控。簡單說,人體在緊張或者活動增加時,交感神經系統活躍,心跳變快,提供較高的血液與氧氣供應,血液由內臟流向肌肉。放鬆時則相反。

這有什麼好處?主要是人體不用因為攜帶太多血液而太笨重、不利生存。譬如白天血液主要在肌肉,晚上或飯後血液則可以在內臟,進行消化或修補組織等功能。

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Fig. 3. ECG and RR intervals [5]。

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Fig. 4.1. From ECG to time and frequency analysis [6]。

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Fig. 4.2. Time and frequency analysis [3]。

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Fig. 4.3. Time domain analysis [3]。

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三、Measurement

圖三擷取自圖一。首先看到圖三的上方,是 ECG 的波型,上方紅十字的高峰,稱為 R,也就是左心室收縮時量到的心臟電位。白話來說,就是心跳。兩下心跳之間的時間差,稱為心跳間距,RR intervals。

如果有 N 下心跳,就有 N - 1 個心跳間距。有 N - 1 個心跳間距,則有 N - 2 個連續心跳間距的時間差。可以配合圖 4.3 的公式。

參考圖 4.1。把一些不規則心跳先去除後,可以得到 SDNN。本來應該叫 SDRR,由於 abnormal 心跳已經去除,剩下都是 normal 心跳,所以叫做 SDNN。

參考圖 4.2 與 4.3。[6] 有完整的演算法介紹,包含由心跳偵測 QRS detection 到差補點、離散傅力葉演算法等,可以算出 LF、HF 等頻域上的數值,有興趣者可以參考論文。

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結論:

HRV 作為衡量放鬆的指標,已經使用超過二十年 [2], [3],另外也廣泛應用於許多疾病 [4]。上次跟林口長庚的醫生聊到這點,醫生認為有種種原因,持保留態度。不過我個人在博士班時閱讀很多論文 [2]-[6],以音樂改善失眠 [1],則不失為一個良好的商業應用指標!

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References

1. Paper

[1] # music and HRV
Wang, Hui-Min, and Sheng-Chieh Huang. "Musical rhythms affect heart rate variability: Algorithm and models." Advances in Electrical Engineering 2014 (2014).
http://downloads.hindawi.com/archive/2014/851796.pdf

[2] # HRV origins
Berntson, Gary G., et al. "Heart rate variability: origins, methods, and interpretive caveats." Psychophysiology 34.6 (1997): 623-648.
https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/43957347/HR_Variability.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A&Expires=1552885206&Signature=VFK1iTHEWguZ5AFEhrlqXJHIXCQ%3D&response-content-disposition=inline%3B%20filename%3DHeart_rate_variability_Origins_methods_a.pdf

[3] # HRV standard
Camm, A. J. M. M., et al. "Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology." Circulation 93.5 (1996): 1043-1065.
https://www.ahajournals.org/doi/full/10.1161/01.cir.93.5.1043

[4] # HRV review
Acharya, U. Rajendra, et al. "Heart rate variability: a review." Medical and biological engineering and computing 44.12 (2006): 1031-1051.
http://www.firstbeattechnologies.com/userData/firstbeat/download/Heart-rate-variability_a-review.pdf

[5] # HRV software
Tarvainen, Mika P., et al. "Kubios HRV–heart rate variability analysis software." Computer methods and programs in biomedicine 113.1 (2014): 210-220.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260713002599

[6] # HRV algorithms
Huang, Sheng-Chieh, Hui-Min Wang, and Wei-Yu Chen. "A±6ms-accuracy, 0.68 mm2, and 2.21 µW QRS detection ASIC." VLSI Design 2012 (2012): 20.
http://delivery.acm.org/10.1145/2490000/2489964/p20-huang.pdf?ip=140.114.74.115&id=2489964&acc=PUBLIC&key=AF37130DAFA4998B%2E27D67DB3E74CA9FC%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35&__acm__=1552893395_f4228ccaf9711c3c5104af94c0199eac  

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2. article

[7] Heart rate variability - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Heart_rate_variability

[8] 心率變異分析 - 維基百科,自由的百科全書
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BF%83%E7%8E%87%E8%AE%8A%E7%95%B0%E5%88%86%E6%9E%90 

[9] Autonomic nervous system - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Autonomic_nervous_system

[10] 自律神經系統 - 維基百科,自由的百科全書
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E4%B8%BB%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F 

[11] 女款心跳感測運動內衣_運動背心 – CABALLERO Sports
http://caballero.com.tw/heart-rate-monitor-sports-bra/

[12] 男款心跳感測網狀運動背心 吸濕排汗衣 - CABALLERO Sports
http://caballero.com.tw/heart-rate-monitor-sports-vest/

AI Medicine(一):Traditional Chinese Medicine

AI Medicine(一):Traditional Chinese Medicine

2019/01/17


Paper

// TCM Herb

Li, Wei, and Zheng Yang. "Distributed Representation for Traditional Chinese Medicine Herb via Deep Learning Models." arXiv preprint arXiv:1711.01701 (2017).
https://arxiv.org/pdf/1711.01701.pdf

# Generating TCM Prescription - using GRU
Li, Wei, Zheng Yang, and Xu Sun. "Exploration on Generating Traditional Chinese Medicine Prescription from Symptoms with an End-to-End method." arXiv preprint arXiv:1801.09030 (2018).
https://arxiv.org/pdf/1801.09030.pdf 

AI Medicine

AI Medicine

Biology and Medicine

2019/01/18

Heart rate variability


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Paper


Chiu, Billy, et al. "How to train good word embeddings for biomedical NLP." Proceedings of the 15th workshop on biomedical natural language processing. 2016.
http://www.aclweb.org/anthology/W16-2922

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References

AI 建功釐清複雜的 DNA 資料,助演化學家辨識出未知的現代人類祖先 _ TechNews 科技新報
https://technews.tw/2019/01/18/ai-helps-evolution-biologist-for-identified-third-human-ancestor/

跑步(一七七):10圈

跑步(一七七):10圈

2019/03/18

熱身(走1*2),(走5*2)。

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調整中!



晚餐後走個五千公尺,回家後超好睡,隔天起得早!

Monday, March 18, 2019

爬山(二九):普天宮

爬山(二九):普天宮

2019/03/16

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春假後開始跑步,爬山先改走路了!

Saturday, March 09, 2019

Technical Writing

Technical Writing
(深度學習:從入門到深入的十個步驟)

2019/03/09

說明:

本篇文章的標題 Technical Writing 來自一本教人寫英文論文的書:Technical Writing for Scientists and Engineers。目的是協助主修深度學習的碩士班學生完成畢業論文,或者博士班學生完成會議論文與期刊論文。對於深度學習想深入探討的工程師也可以參考本文,練習做研究。

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Fig. 7. 理科論文寫作 [7]。

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Summary:

本文簡單介紹了深度學習從完全不懂到完成論文的過程 [1]-[7]。共分為十個步驟。分別是:一、簡介 [1]。二、入門課程 [2]。三、CNN [3]。四、RNN [4]。五、做研究之前要讀的基礎廿四篇論文 [5]。六、可選擇的主題 [6]。七、如何略讀論文。八、如何進行研究。九、論文寫作 [7] 。十、投稿。

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Outline

一、簡介
二、入門課程
三、CNN
四、RNN
五、精讀論文廿四篇
六、可選擇的主題
七、如何略讀論文
八、如何進行研究
九、理科英文論文寫作
十、投稿

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Fig. 1. 偏微分 [1]。

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一、簡介

使用時間:兩小時到十小時不等。

參考圖一。本篇論文發表於 2015 年,作者是深度學習領域內的三位最重要的大師。內容雖然不是最新(離今年 2019 已經四年),不過探討的主題很完整 [1]。如果想要知道一些比較新而且比較重要的論文,可以參考 [6]。

回到本節的主題,讀完這篇論文後,你可能已經知道深度學習可以做什麼,但你應該還是不知道深度學習怎麼做。如果你會問自己一個問題:論文中為何出現一堆偏微分的符號?那你就問對問題了。解答其實在該論文的參考文獻中,不過你找不到。後來我找到了,有人告訴我 [3],所以我現在也告訴你。深度學習的奧秘最重要就是一行公式,在 [3] 裡面。

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Fig. 2. 深度學習概論 [2]。

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二、入門課程

使用時間:三小時 X 16 次。加上課後複習。

參考圖二。這本書大概是大四或碩班三學分一學期的課程。如果你修的到這門課,是你的造化,因為自己不容易靠這本書自學。修不到可以建議系上開這門課。我自己則是想辦法自己也根據這個主題寫一本書 [5], [6]。

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Fig. 3. LeNet [3]。

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三、CNN

使用時間:論文加實作約十小時。

參考圖三。 LeNet 其實就是 The Net。法文叫做 Le Net,因為作者是法國人。

CNN 是卷積神經網路的縮寫。這是目前的人工智慧(弱人工智慧,尚無思考能力,但可以進行一些類似智能的活動,譬如辨識影像類別)主要應用之一。

LeNet 可以說是第一個成功的 CNN。1998 年時,已經可以應用在美國一些銀行的支票辨識系統,用來分辨 0 ~ 9 的阿拉伯數字,準確度已被銀行接受。

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Fig. 4. LSTM [4]。

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四、RNN

使用時間:約兩小時,研讀參考文章。

參考圖四。RNN 是遞迴神經網路的縮寫。RNN 展開後,是沿著時間軸的處理單元,所以用來處理音訊、視訊、語言等資料。轉九十度以後,其實你可以把 RNN 想成很深很窄的 CNN。由陽春 RNN 改良的 LSTM,圖四中間上方的直通架構,啟發了後來的 ResNet,使得 CNN 可以用極深的網路達到極佳的圖形辨識功能。

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Fig. 5. 深度學習: Caffe 之經典模型詳解與實戰 [5]。

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五、精讀論文廿四篇

使用時間:廿四小時,參加廿四次論文研討。

參考圖五。我在 2018 年選了十八篇論文。2019 年因為對深度學習的兩顆明珠,電腦視覺 CV 與自然語言處理 NLP 的掌握都提高了,所以更新論文清單。以 CV 為主,NLP 只選了四篇。目前深度學習的三個高峰是 ResNet、YOLOv3 與 BERT。這廿四篇就是幫你讀懂這三篇。BERT 真正要讀懂,必須展開它的參考文獻,要十幾篇論文,預計放在 Deep Learning Highlight 2。

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Fig. 6. 深度學習各重要主題 [6]。

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六、可選擇的主題

使用時間:碩一下加上碩二上。

參考圖六。如果步驟一到五都走過了,那你適合開始進行深度學習的研究,主題那麼多,你就從 [6] 裡面選一個吧!

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七、如何略讀論文

使用時間:每篇五到三十分鐘不等。

步驟五的精讀,我想就不解釋精讀要如何進行了。至於略讀,其實是做研究的基礎。博士生最好能每天略讀五到十篇論文吧!

拿到一篇論文,如何略讀?首先看標題,標題沒興趣就不用進入了。標題之後看摘要。如果摘要看完有點意思,那圖片可以掃過一遍。接著是參考文獻,這邊是重點,如果參考文獻的標題引起你的注意,那就想辦法找到這篇參考文獻,然後放到略讀清單。

另外,引用這篇論文的有哪些論文,這個可以在 Google Scholar 就查的到。一樣,看標題。論文的好壞,主觀是你看標題,客觀一點,越多人引用的論文越好,但你不一定需要這篇。

略讀論文如果夠多,你寫論文時,Introduction、Method、Discussion 素材都會很豐富。而 Result 的靈感,一般主要是來自精讀的論文深度,其次是略讀的論文廣度。

這裡的精讀論文,是你自己的廿四篇,或更多,不是我在步驟五列出的。

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八、如何進行研究

使用時間:大量

如何進行研究,前面那七個步驟就是底子。如果你常讀新論文,看到哪篇你覺得不夠好,可以改進,就想辦法改進吧!

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九、理科英文論文寫作

使用時間。會議論文:每篇大概花二十到四十小時。期刊論文:大概是會議論文的三到四倍。你可以把幾篇會議論文湊成一篇期刊論文。碩士論文:碩二下。博士論文:博四五六七?其實博士論文主要就是由期刊論文湊成的。

參考圖七。對一個 EECS 博士生,大概就是不斷地投會議論文、不斷地投期刊論文、最後就完成畢業論文。我前後買過十幾本教人寫英文論文的書,[7] 是我反覆參考,而且畢業後也留下來的。其他的,看的次數不多,後來也清掉了。

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十、投稿。

投稿的部分,主要是博士生才需要。博士生的話,你自己就該搞定如何投稿,老闆或許會幫你一把,不過博士的訓練,主要就是你事事都要自己來。所以如果你對投稿不熟,先 google 吧!

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結論:

會寫這篇文章,主要是,我認為,深度學習的學習方法,一些基本的概念掌握後,最好趕快找個主題做點你有興趣的應用。

如果有一次投稿的經驗,對於你閱讀論文的能力會大有幫助,而深度學習,如果你閱讀論文的能力不是很夠,那很難追上最新的論文,也就是最新的應用。這邊也許不是人人同意,但是閱讀論文的能力如果不是很夠,那你連追上一些比較舊、但超級重要的論文(技術)都追不上。也許你可以用,但是出問題要你改,你改不動!

本文算是我交大電控所博士班畢業一年後,自己在創業之餘,又進行兩年深度學習博士後研究的一點心得吧!

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References

[1] Overview(一):Deep Learning Paper
http://hemingwang.blogspot.com/2019/01/deep-learning-paper.html 

[2] Overview(二):Deep Learning Book
http://hemingwang.blogspot.com/2019/01/deep-learning-book.html 

[3] LeNet
http://hemingwang.blogspot.com/2019/01/lenet.html

[4] NLP(一):Recurrent Neural Networks
http://hemingwang.blogspot.com/2019/01/recurrent-neural-networks.html

[5] Deep Learning Highlight
http://hemingwang.blogspot.com/2019/02/deep-learning-highlight.html

[6] AI Seminar(目錄)
http://hemingwang.blogspot.com/2019/01/ai-seminar.html

[7] 理科英文論文寫作。作者: R. Lewis、N. Whitby、 E. Whitby。譯者: 劉華珍、李珮華。出版社:眾文。出版日期:2009/03/10。
https://www.tenlong.com.tw/products/9789575323639

Monday, March 04, 2019

AI Startups Taiwan

AI Startups Taiwan

2019/02/22

說明:

各地區報名網址請參考下方連結。台北地區由於報名人數眾多,每十人成立一小組,下方也設有討論區,歡迎多加利用。

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AI Startups

New Taipei
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第一組討論區
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第三組討論區
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Taoyuan
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Hsinchu
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Taichung
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New Tainan
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第一組討論區
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New Kaohsiung
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欲參加論文研討(實體讀書會)者,請到 PyTorch Taiwan 報名:
https://hemingwang.blogspot.com/2018/12/pytorch-taiwan-2019.html

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References

# 技術文件
[1] PyTorch(六):Seminar
http://hemingwang.blogspot.com/2018/01/pytorchseminar.html

# 技術文件
[2] AI從頭學(目錄)
http://hemingwang.blogspot.com/2016/12/ai_20.html

# 技術文件
[3] Deep Learning Highlight
http://hemingwang.blogspot.com/2019/02/deep-learning-highlight.html

# 技術文件
[4] AI Seminar
http://hemingwang.blogspot.com/2019/01/ai-seminar.html 

# 創業記錄
[5] AI創業日記(目錄)
https://hemingwang.blogspot.com/2017/08/blog-post_10.html

爬山(二八):寶山鄉

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2019/03/04

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高峰路 506 巷,環北路,雙豐路回。

爬山(二七):青草湖

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2019/02/28

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高峰路 506 巷,明湖路車多,青峰路回。明湖路車多不佳。

Tuesday, February 26, 2019

AI創業日記(目錄)

AI創業日記(目錄)

2017/08/10
 
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(一):音樂生理學

(二):市場調查

(三):商業模式

(四):商業模式的討論  

(五):團隊介紹

(六):Cloud  

(七):Deep Sleep

(八):Cloud Solution

(九):GCP - Kubernetes

Physics

Physics

2019/02/26

Weak Force

Weak Force

Weak Force

2019/02/26



The weak force is one of the four fundamental forces that govern all matter in the universe (the other three are gravity, electromagnetism and the strong force). While the other forces hold things together, the weak force plays a greater role in things falling apart, or decaying.
// What Is the Weak Force



lower probability
// Weak force _ Define Weak force at Dictionary.com

Beta decay could not be explained by the strong nuclear force, the force that’s responsible for holding the atomic nucleus together, because this force doesn’t affect electrons. It couldn’t be explained by the electromagnetic force, because this does not affect neutrons, and the force of gravity is far too weak to be responsible. Since this new atomic force was not as strong as the strong nuclear force, it was dubbed the weak nuclear force.
// The Weak Nuclear Force


The weak interaction acts between both quarks and leptons, whereas the strong force does not act between leptons. "Leptons have no color, so they do not participate in the strong interactions; neutrinos have no charge, so they experience no electromagnetic forces; but all of them join in the weak interactions."(Griffiths)
// Fundamental Forces


Weak interactions are responsible for the decay of massive quarks and leptons into lighter quarks and leptons. When fundamental particles decay, it is very strange: we observe the particle vanishing and being replaced by two or more different particles. Although the total of mass and energy is conserved, some of the original particle's mass is converted into kinetic energy, and the resulting particles always have less mass than the original particle that decayed.
// The Particle Adventure _ What holds it together  _ Weak

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References

弱交互作用有什麼用?
http://sa.ylib.com/MagArticle.aspx?Unit=columns&id=3522

What Is the Weak Force
https://www.livescience.com/49254-weak-force.html

The Weak Force
https://home.fnal.gov/~cheung/rtes/RTESWeb/LQCD_site/pages/weakforce.htm

Weak force _ physics _ Britannica.com
https://www.britannica.com/science/weak-force

Weak force _ Define Weak force at Dictionary.com
https://www.dictionary.com/browse/weak-force

The Weak Nuclear Force
http://www.thestargarden.co.uk/Weak-nuclear-force.html

Fundamental Forces
http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/Forces/funfor.html

Weak interaction - Wikiquote
https://en.m.wikiquote.org/wiki/Weak_interaction

Weak interaction - Wikipedia
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Weak_interaction

The Particle Adventure _ What holds it together  _ Weak
http://www.particleadventure.org/weak.html

Economics

Economics

2019/02/26

外匯存底

外匯存底

外匯存底

2019/02/26

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References

[1] 外匯儲備 - 維基百科,自由的百科全書
https://zh.m.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%96%E6%B1%87%E5%82%A8%E5%A4%87

[1] 淺談外匯存底的意義、來源和運用
https://www.cbc.gov.tw/public/Data/93713295271.doc

[2] 要這麼多外匯存底幹嘛? - 今周刊
https://www.businesstoday.com.tw/article-content-80442-102134

爬山(二六):青草湖國小

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2019/02/26

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高峰路 506 巷。

爬山(二五):寶山鄉

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2019/02/25

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雙豐路。

Thursday, February 21, 2019

爬山(二四):青草湖

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2019/02/21

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高翠路、高峰路、青峰路、青草湖。

爬山(二三):普天宮

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2019/02/19

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善書很多。

爬山(二二):何家園

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2019/02/18

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何家就是你家。