十二月主題:PTT詩選 ◎主編 宇路/raysun
BBS──Bulletin Board System,電子布告欄系統,自一九八○年代網路興起後發展至今,仍有許多人在使用這套以文字為主的系統作為訊息交換的平台。然而「BBS已經是時代的眼淚」,有人可能會有這樣的感嘆,尤其在筆者出生的七年級世代的成長過程中,經歷BBS最火紅的時期,看過Facebook、Twitter、Plurk等網站成立,曾是臺灣最多使用者的部落格「無名小站」關閉,HTML網頁論壇是目前網路社群平台的主流。根據陳淑滿(二○一四)[註1]的考據,「網路文學」一詞約於一九九六年出現於台灣文學界,早期的網路寫手多於BBS站上發表作品,著名的網站有「田寮別業」(telnet://jct.ntou.edu.tw)、「山抹微雲藝文專業站」(telnet://140.117.11.8)等,至WWW網站發展成熟後,這些網路寫手才慢慢移往論壇、部落格或個人站台等平台進行發表活動。現今大家所熟知的全台最大BBS站──「批踢踢實業坊(PTT)」於一九九五年架設,直到二○○三年十月,PTT終於有了中文詩的專門討論區,poem板(簡稱詩板)。在這長達十數年的詩板歷史,筆者雖尚無能力從事研究中間的種種變革,但就個人自二○一五年十一月起擔任板主的淺薄經歷,提供一些近年來發生於詩板,值得關注的現象或事件。
[不同以往的詩形式創新]
不像網頁系統所採用的上下捲動瀏覽,BBS的操作可使用電腦空白鍵或Page up、Page down鍵進行翻頁[註2]。以BBS為主要的創作發表平台,並利用其操作介面、頁面呈現方式作詩的形式創新,是第一代「網路詩」寫手的特色之一[註3]。但是隨著資訊科技軟硬體的演進,BBS不再受限於純文字和鍵盤,這種形式創新已幾乎未見於近年的PTT詩板上。
不過,討論區的文章列表(目錄)也被利用作為一種創作形式:板面詩。文章標題排列恰巧具有詩感,或是創作者加上自己的思考創意,重組「創作」成一首詩,這些文字材料非出於單一創作者,而是多人的共同創作加上隨機性的一種獨特形式。在最早出現的板面詩文章中,板友anye對該詩作者提出疑問:「是否你覺得這樣排就是一首詩呢?『隨機』對這首(板面)詩而言是優點或缺點?這首詩是『克服了』隨機這個缺點,或是利用了隨機這個優點呢?」筆者認為板面詩的創作重點並不只有隨機,同時仰賴創作者如何運用巧思,使這些「隨機」的文字材料形成有機的、具詩意的排列,然而要強調的是,文字材料的隨機出現創造了詩的跳躍元素,正是當代網路使用的一大特色。
[網路詩的互文與傳播現象]
相較於傳統媒體,網路的特色在於可以即時互動,以及使用者同時擔任資訊的產出和閱聽的角色(正如現在所謂的「自媒體」)。文本「互文」的現象,在於作品與作品之間以各種方式對話,也在於作品對外在世界(小至詩板、文壇,大至其他媒體和社會)的回應。舉一例來說,二○一六年四月詩壇的「含羞草事件」發生後,作者三重劉德華(化名)改寫詩板的高人氣作品〈大人的哲學〉,諷刺抄襲行為與不同勢力的權力不對等,寫出〈老人的哲學〉:
所謂老人的哲學就是一群守舊派
的年資至上階級論
抄襲是不對的但
我沒聽過的何妨混搭嘛
社會事件或議題是現代詩的常見題材,但是這類作品往往對社會的影響力極微,或是需要夠長的時間流傳等待作用發酵。網路的即時性大幅增加了作品的傳播能力,不同的媒體之間的交互作用亦扮演了重要角色,例如詩板史上唯一被推爆(推文數超過一百)的作品〈你哭著對我說童話裡都是騙人的我不可能是你的幌子也許你不會懂當你說勞基法修正以後我的天空心心都涼了〉,原先發表於PTT詩板以及作者個人臉書,因為網友翻拍古亭教會週報轉載於臉書,透過大量分享後被新聞媒體報導,而導致PTT使用者回流「朝聖」推文,這在僅有BBS的年代可能是難以想像的事件。
[詩板作者現形記]
BBS站向來以其匿名性為特色,創作者較不必擔心曝光的壓力,盡情發表作品,但另一方面,有些寫手為增加曝光率,採多站經營形式,將作品同步發表於臉書粉絲專頁、個人部落格或其他創作平台(如Instagram、Episode),並附上網址連結於文章簽名檔。越來越多寫手累積一定知名度後出版紙本詩集,而後放棄在PTT上發表,詩板有如「練功場」與測試市場水溫的地方,這倒是一種相對穩定的生態,浪來潮去新舊更替,在詩板不會是固定的同一群創作者,也不會只有一種風格的詩,維持多元觀點便是詩板的可貴之處。
而今,還有人在BBS這個看似過時的平台上閱讀、發表詩嗎?答案當然是有的,而且以近期的數字估算,詩板至今仍有約每天十七篇的文章發表量以及平均十~十五人在線瀏覽。[註4]網路與有機體一樣有興衰、有生命週期,但以我個人淺見,詩板尚未劃下句點,只要還有人對詩抱持熱情,這裡便會繼續存在。
筆者身為PTT詩板的板主,計畫於二○二○的年末,讓「每天為你讀一首詩」帶各位讀者一同回顧這個培育許多詩人的創作發表平台。
(本文改寫自〈[問卦] 有沒有現在還在用BBS寫詩的八卦?──PTT詩板近年回顧〉,原文發表於《聯合文學雜誌》網站,2018年3月24日,網址:http://www.unitas.me/?p=1881)
——
[註1] 陳淑滿,〈析論網路文學的發展與閱讀〉,《正修通識教育學報》第十一期,2014年6月。
[註2] 此處係指使用BBS瀏覽器軟體,以個人電腦或筆記型電腦進行的操作方式。現今亦可使用網頁瀏覽器觀看PTT網頁版,瀏覽方式與一般網頁相近,或是以平板電腦、手機的app連線至BBS,以滑動方式進行瀏覽操作。
[註3] 曾志誠,〈略論第一代網路詩的實驗特質──以ponder與Elea(代橘)的作品為例〉,《語文學報》第十六期,2010年12月。
[註4] 本文寫於2018年3月22日,「近期」係以寫作時往前三個月左右,自2017年12月11日至2018年3月21日(100天)共計1728篇貼文,一天平均有將近17.3篇文。2019及2020年的發表篇數及瀏覽人數則下降許多。
◎作者簡介
郭申睿
筆名宇路,1990 年生。就讀東華華文所創作組,每天為你讀一首詩編輯,現任批踢踢實業坊(PTT)詩板(poem)板主,PTT ID:raysun。出版詩集《星系明體》(2020年7月)。
圖片來源:raysun
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AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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人類起源的真相? / 女人的始祖竟然不是夏娃
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台 指 期 看 盤 軟體 ptt 在 OP凱文 Youtube 的評價
0:00前言
各位知道其實選擇權也可以合成期貨嗎
而且概念十分簡單易懂
0:15買進組合式期貨
使用時機:
看多指數時(與做多小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
要注意,選擇權一點50,跟小台一樣
而大台是一點200
2:18賣出組合式期貨
使用時機:
看空指數時(與做空小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做空小台 = 買進賣權 + 賣出買權
3:24情境模擬
因上漲買進買權,行情也真的往上衝了一段之後:
預期接下來要進入盤整,為了抵銷掉時間價值流逝,所以做賣方
若買進買權+賣出賣權,會組合成小台多單
這樣的好處,如果接下來漲勢停下,不會獲利回吐
因為買進買權損失的時間價值,在賣出賣權這邊會補回來
也就是說,你仍能保有看多的權利,又不會受到時間價值的侵蝕
複習一下:
若買進買權+賣出買權,會組合成看多價差或看空價差
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
逆向思考,先是做了一口小台多單之後:
接下來星期六有重要資訊要公布(例如利率),避免出意外所以買進賣權保護
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
買進賣權 = + 買進賣權
-------------------------------------------
做多小台 + 買進賣權 = 買進買權
知道這樣的公式之後
如果以後你的部位有需要做什麼調整
大概心裡也會有個底知道自己的部位大概是長怎樣
10:07你有概念了!
請大家自己實際開軟體動手組一次看看
舉例來說
小明做了雙賣,想要用一口小台空單避險
那麼他的整體部位會是甚麼呢?
雙賣 = SP + SC
小台空單 = BP + SC
-------------------------------
雙賣 + 小台空單 = 2SC
那今天是先簡單介紹這些概念
其實我們都還沒有把履約價加進來討論
例如我的合成期貨如果做在同個履約價是長得像小台
那如果我做不同履約價,會長怎樣?
而這樣的策略也有他們的名詞
叫做逆轉與轉換
不過我覺得這些名詞的東西,不是那麼重要啦
總之他們都是性質接近的東西
13:05總結
一般情況下,其實不太會沒事去用選擇權合成期貨
畢竟想做期貨就直接下單做期貨就好了嘛
因此他比較常會用到的情境是拿來做收尾
另外也有一種情況會用到
就是如果有套利空間的話
但是這種情況通常不常發生
可能會發生的情況大概是突然的快市,使兩邊市場價格出現落差
另外一種就是交易量不大,因流動性的關係導致價格出現落差
但就算上述條件發生,還要考量到你自身的條件:
1.你的手續費是否夠低
2.你的電腦設備與網路是否夠好
3.需要寫程式去抓這種機會,不太可能用人工手動的方式去找套利機會
說完以上條件,你會發現
符合這種條件的就是券商
這也是為什麼券商可以當造市者的原因之一
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