是的,指考。
不意外的,又有一波擔憂國家數理發展,以及另一波擔心語言發展,還有其他波的擔心XX發展,加上奧運舉辦,體育發展的憂慮也刷一波
依照各方大德的憂慮,想要達成全部目標,我們現在的國民教育應該會從小一開始改成全住宿制,每天課程排到晚上9,一路上到大學還得要義務化。
簡稱,不可能的任務。
看不懂?嗯,因為這算月經文..........年經文才對。
我的意思很簡單啦,每次大考考完,除了那些每年都要靠邀幾句的校長,總會多出一批新人,憂心教育內容每況愈下,學子未來值得擔憂,國家競爭力缺乏等等。從教改啟動前就開始罵,罵到今天還是沒停。
坦白說,我對罵沒意見,但總要有具體點的建議出來。具體的建議可不是什麼提高數學教學強度,增加閱讀測驗等等,這叫做毫不具體。
具體的事項,要很明確的講出:
「必須從國一開始上三角函數,國二要會球座標」
「當前作文與閱讀課不敷需求,每周要加到5堂課」
用產業界的說法,就是你得提出目標-需求-資源,不然誰曉得你想幹嘛。那種高喊今年業績要提高的老闆很多,拍桌說業務要更積極搶單的經理更多,但具體計畫寫下來,恐怕是沒幾個能動的。
說不出個所以然,只是單純地看到數理教學內容變少,然後看則新聞說半導體落後,就膝蓋反射認定是教改失敗,學生程度太差,這連結相關度說有多高嘛...........
唉
我是希望,每個老師或是教授,真想對教育內容有建設性意見,不要只是碎念,請從現場時數去反推課程合理性,自己做不到也沒關係,試著想一次就曉得多麻煩,沒教過學校會很難這種「分配力學」。
做不到的人可以反過來,從希望達成的目標去反推該做什麼,這個業界也常做。那就是,你覺得我們哪些產業,或是未來需要哪些能力,必需在教育上立刻改變?
例如「半導體業是國家未來重點項目,所以要增加基層作業員素質,故全國技職體系都該開設鍍膜工藝、真空技術、現場操作技巧,所以今年就該鼓勵現場工程師轉職,進修教育學分後,分發到高職開始進行高強度的基層訓練。」(從爆肝工程師變成爆肝技工的概念)
或如「綠能產業是未來重點,所以國中理化課程應該大幅增加相關內容,電磁學要放到國二,基礎理化放到國一,生物課程另開,增加時數從文科挪走。並在國三大幅增加實驗課程,除高中以外,高職開設新的電力與製造工程師課程。」(人社科去死的概念)
不然喔,永遠只是在那邊憂國憂民,因為憂的範圍超級大,所以基本上台灣所有的問題都可以被囊括進去,可以給抱怨者宇宙無敵大的憂國情懷,卻沒有半個人可以提出具體解決辦法。
但不去討論實際運作的狀態,多數人都只是看著小孩課本,抱怨怎麼內容變那麼簡單,然後看了新聞說XX國很強,就反射認為都是課本教壞,這種想法沒有意義啦。
沒篇幅了,所以我這邊就提一個問題,看有沒人會想討論,之後再來講:
我們教育究竟是要傾向全民篩選制,還是積極放長線釣大魚的概念。這兩者雖然可以並行,但若全力推動一種,另一種就會被當成不公平喔。
同時也有12部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅楊定一‧全部生命系列,也在其Youtube影片中提到,為什麼要談人格類型?是不是有哪些特質值得追求?或是和整體、和真實更一致?從整體的角度來看,如果一切都是同一個波函數,不同的人格特質又代表了什麼?讓我們一起來聽楊定一博士從全部生命的角度,將一般人最重視的「特質」做一個全新的整合。 #楊定一真原醫 #楊定一靜坐 #楊定一全部生命 #身心靈整合 #心流...
函數有哪些 在 楊定一博士.全部生命系列 Facebook 八卦
親愛的大家,
這個週末(台灣時間 0529上午10:00)讓我們一起來聽楊定一博士對於平等心和心流更進一步的分享。
想知道這些和之前談的科學可以怎樣整合起來嗎?我們週末見!
https://youtu.be/YGyL6f-uPkM
函數有哪些 在 Facebook 八卦
醫療健康是現階段AI绝佳的應用場景
今年開始我分享比較多醫療相關的文章,特別最近台灣疫情仍在緊繃狀態,分享這篇我談 AI 在醫療健康領域能創造哪些價值,提供大家參考。
最近,我出席了第五屆醫療健康產業投資50人的「H50年度峰會」,就「人工智能醫療醫藥領域的應用機遇與挑戰」進行一場主題演講。我認為,傳統產業「+AI」的時代已經到來,AI將像電一樣穿透各行各業為其降本提效,創造巨大的經濟價值。醫療健康是現階段AI絕佳的應用場景。創新工場將結合自身TECH VC基因,以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,一起探索發掘醫療產業重塑的機會。
以下是來自峰會的現場報導,文章經21世紀經濟報導授權轉載。
「多年前,如果你問我人工智能最好的應用會是什麼,我可能在不同的時期會說是語音識別或者計算機視覺、自動駕駛、金融領域。但今天如果你問我這個問題,我覺得人工智能最好的應用場景,毫無疑問是醫療的場景。」李開復說。
也正因如此,創新工場在兩年多前設立了醫療投資團隊。這個團隊從2019年起以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,目前已經投資了鎂信健康、艾登科技、英矽智能、沃比醫療、予果生物等20多個項目,涵蓋了數據AI、服務、器械、生物製藥等多個領域。
「隨著團隊的擴張,現在醫療投資團隊已經比人工智能團隊還要大了。創新工場將按照原有Tech VC 基因結合度,搭建醫療生物領域專業化團隊,接下來的1到2年,醫療技術領域的投資將是我們的重中之重,我們會把火力集中在IVD(In Vitro Diagnositcs)體外檢測和高值耗材兩個大賽道。」李開復說。
本次分享中,李開復談到人工智能發展的現狀、深度學習的要點及相關要求,同時,重點給大家分享了AI在病理分析、藥物研發、大數據、以及其他特定領域與場景的應用場景,並結合創新工場在醫療AI投資方面的實踐,給參會嘉賓提供了相關建議。
▎AI賦能傳統行業的時代已經到來
李開復認為,現階段能夠做AI的科學家和工程師數以百萬計,AI技術已經普及化。在過去的人工智能1.0時代,大家把AI當「黑科技」,可能最開始並不知道技術具體能創造什麼價值,就先投資進去公司,再幫牠找應用。
但現在情況已經發生改變,AI賦能傳統產業的時代到來,這裡所謂的「傳統行業」並不是說真的很傳統,而是指任何沒有AI的行業,其中也包括醫療產業。
人工智能發展到今天已有60多年歷史,李開復認為其中最重要的成果是深度學習技術的發明。對此,他總結出了深度學習最重要的四個特點。首先,深度學習能夠針對一個目標函數優化到最佳,如識別腫瘤的正確率;其次,數據量越多,結果越好;第三,千人千面,運營在醫療領域可以根據不同患者的家庭背景、基因等信息精準醫療;第四,文字、圖像、視頻等不同數據都可以作為深度學習的內容。這是此前人工智能算法做不到的,因而近年來深度學習取得了很多突破。
李開復也指出了深度學習需要滿足的五點要求:
第一,需要海量的數據;
第二,數據不能是網上爬來的,而是客觀、精準、自動地標註或打好標籤;
第三,只能在單一領域內工作;
第四,需要比較大的計算力;
第五,需要一些AI專家的參與。 AI擅長運用海量數據針對目標函數進行優化,但無法取代人抽象、分析、嘗試的能力和創造力。
至於AI是否適合用在醫療領域,李開復認為,當下醫療領域正在開始產生海量的數據。可穿戴設備、新的醫療方法、基因排序等都提供了多樣化的數據來源,他對AI+醫療的未來有非常大的信心。
但同時他也提到,AI+醫療在當前的發展過程中遇到了一些問題。首先,AI不擅長做「全科大夫」,只能解決某一特定領域的問題,不可過份神話這一技術。其次,傳統醫療需要的是小而精的數據,而AI對數據的要求是海量、結構化、精準化、閉環,因而現成的數據無法完全滿足AI的需求。
此外,李開復指出,醫療是非常神聖的,關乎人的生命與健康,與金融領域、互聯網領域不同。AI+醫療特別要尊重客戶和他們的服務或產品引進方式,而不是盲目教育市場。很多AI科學家創業會把醫療領域想得過於簡單,而李開復建議創業者需要用更嚴謹的方法適應醫院的採購流程,讓醫院現有的負責人意識到AI技術是在幫助他們,而非取代他們。
▎AI+醫療的細分落地場景
李開復認為,目前AI+醫療在一些細分領域有很多具體的落地場景。第一,病理方面有特別巨大的需求。每年會有成千上萬的病理樣本產生,而註冊的病理醫生缺口則很大。在這方面AI雖然不能做最終判斷,但可以幫助更好的篩選,提供更好的建議。
第二是藥物研發方面,最近國際上已經有了一些成果,如美國一家公司做的蛋白質折疊,以及創新工場所投資的 Insilico Medicine英矽智能,已經開始用AI技術幫助科學家發現新藥。 AI技術的加入可以幫助節約90%的新藥研發時間,對未來製藥行業會帶來很大的顛覆。
第三是大數據與AI的結合,近年來有各種新數據產生,如基因、轉錄、蛋白、代謝等等,都可以用來做新的分析,創作更多新的應用和價值,針對每個患者背景做出更精準的診斷。
此外,李開復還提到在骨科手術、神經介入、種植牙等領域,AI都可以創造價值。
AI+醫療是創新工作的醫療團隊所關注的方向之一。創新工場借助自身的AI工程院以及在AI、醫療領域的深入研究,擁有較為豐富的專業知識。李開復認為,做AI最重要的是有海量數據,創新工場會關注真正數據源頭的掌握者,獲得脫敏數據後再思考如何激活,如何做出新的產品,產生更大的價值。此外,團隊也願意接觸一些產業投資人和產業公司,因為這些人更懂醫療的具體流程,大家的合作將產生價值。
函數有哪些 在 楊定一‧全部生命系列 Youtube 的評價
為什麼要談人格類型?是不是有哪些特質值得追求?或是和整體、和真實更一致?從整體的角度來看,如果一切都是同一個波函數,不同的人格特質又代表了什麼?讓我們一起來聽楊定一博士從全部生命的角度,將一般人最重視的「特質」做一個全新的整合。
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函數有哪些 在 數學老師張旭 Youtube 的評價
【摘要】
本影片主要說明何謂函數連續。要了解連續,必須先知道哪些情況是不連續,排除掉這些狀況以後就是連續,所以連續的定義其實是在避免不連續的情形發生
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【附註】
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商學院學生可略去證明
【學習地圖】
【極限篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjkwxSf-xDV47b9ZXDUkYiN)
【連續篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXgntIXH9Jrpgo5O6y_--58L)
重點一:連續的概念 👈 目前在這裡
└ 精選範例 1-1 (https://youtu.be/KkxXUO6x5SI)
重點二:連續函數的運算定理 (https://youtu.be/nuD0so9pers)
重點三:極限和連續的聯手 (https://youtu.be/Y-QNUeB_RSE)
重點四:中間值定理 (https://youtu.be/FMFlXl59sCs)
重點五:極值定理 (https://youtu.be/DivcEHf-hVg)
【微分篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXiPgR9GLKtro3CTr6OIgdMg)
【微分應用篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjNzXUa9hI2IfknA8Q7iSwE)
【積分前篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXikxrvbQAnPa_l3nFh5m9XK)
【積分後篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhFI6OnDy0la5MqPOnWtoU7)
【數列與級數】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjcv6ChH_w0Y0WRkdbiP6xY)
【多變數函數的微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhoWH8tB00L6d3tWMV1l_o8)
【向量微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhVcuTj1IoCcYsRhJqoHN-y)
【附註】
1. 積分前篇和後篇自 2021 年 5 月起改成買張旭微積分上學期講義解鎖影片
2. 數列與級數以後的章節為下學期內容,為付費課程,購買後在張旭無限教室線上課程平台觀看
張旭微積分上學期講義購買頁面
👉 https://www.changhsumath.cc/calculusBook
張旭微積分下學期課程影片將不會在 YouTube 頻道上免費公開
若你覺得我的課程適合你,且你下學期也有微積分要修
可以參考購課頁面 👉 https://www.changhsumath.cc/calculus2nd
【張旭無限教室線上課程平台】
2021 年年初,我建置了一個線上課程平台
除了放我的線上課程以外
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【版權宣告】
本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
嚴禁用於任何商業用途⛔
如果有學校老師在課堂使用我的影片的話
請透過以下聯絡方式通知我讓我知道,謝謝
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