[爆卦]危險品倉庫法規是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 危險品倉庫法規產品中有12篇Facebook貼文,粉絲數超過7萬的網紅高虹安,也在其Facebook貼文中提到, 昨日 #黎巴嫩首都貝魯特港口的大爆炸,造成至少78死、4000多人受傷的慘劇,主因仍有待調查,不過,黎巴嫩官方及專家根據爆炸後產生的紅褐色雲煙推斷,很可能是六年前當局查扣一艘懸掛摩爾多瓦旗幟的貨輪,該貨輪上所載的2750噸硝酸銨,因 #倉庫儲存失當 而引起大爆炸,此案已引起世人對於 #化學爆裂物儲存...

  • 危險品倉庫法規 在 高虹安 Facebook 的最佳解答

    2020-08-05 15:29:14
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    昨日 #黎巴嫩首都貝魯特港口的大爆炸,造成至少78死、4000多人受傷的慘劇,主因仍有待調查,不過,黎巴嫩官方及專家根據爆炸後產生的紅褐色雲煙推斷,很可能是六年前當局查扣一艘懸掛摩爾多瓦旗幟的貨輪,該貨輪上所載的2750噸硝酸銨,因 #倉庫儲存失當 而引起大爆炸,此案已引起世人對於 #化學爆裂物儲存安全問題 的憂慮與重視。
     
    儘管美國總統川普認為,這看起來像是恐怖襲擊,但目前沒有任何政府單位為此言論背書,而以色列國防部及黎巴嫩武裝組織真主黨也已否認與事件有關。目前綜合看來,應該是屬於工安事件而非攻擊事件。
     
    #硝酸銨 是結晶狀的鹽化合物,主要用於農業作為高氮肥料,不過,它也是一種普遍的工業炸藥,是俗稱肥料炸彈 (英語:ANFO) 的主要成分,若遇到較高溫度,很可能會被引燃並釋放大量氧氣,可造成威力強大的爆炸,亦可用於殺蟲劑、冷凍劑及煙火等。
     
    我們除了要為黎巴嫩的爆炸意外死傷者祈福,更應該從這件不幸的爆炸當中學到教訓,嚴肅思考與檢視台灣目前儲存化學物、爆裂物與相關工業原料的安全情況,是否符合法規標準?甚至目前的法規與安全措施有無改進空間?
     
    虹安回想起,今年六月底,#環保署 網站才貼出一份名為「國內外化學品事故案例分析及危害防治」的報告,提醒國人重視化學品事故及危害防治,包括我國過去曾發生台中工業區欣晃製藥工廠大火造成化學品自燃、新竹工業區的福國化工爆炸案、嘉義縣三元化工廠大火,以及去年才發生的雲林麥寮六輕工業區台化芳香烴三廠管線破裂爆炸案,都在在提醒我們對於化學物的儲存、安放、維護都還有很大的檢討改進空間。
     
    身為立法委員,虹安在這裡提出以下要求,並也將作出相關部會監督:
     
    1⃣️ 政府全面清查國內所有化學工廠、港口碼頭、物流倉庫的存放數量與安全措施,
    2⃣️ 把國內每一年的危險物品的產量、儲存槽(包括各種倉庫空間)、儲存設備、儲存方式做一個整理與公布,給民眾一個安全的生存環境與空間。
    3⃣️ 呼籲各界加強工業安全檢查,包含危險物品儲放環境的檢視、改善。
      
    只有超前部署、居安思危,我們才能在妥善運用化學原料進行經濟發展的同時,兼顧環境保護與確保國人的生命財產安全。
     

    參考資料:
    國內外化學品事故案例分析及危害防治-環保署
    https://toxicdms.epa.gov.tw/edm/EpaperContent/583
    《毒性及關注化學物質管理法》
    https://oaout.epa.gov.tw/law/LawContent.aspx?id=FL015852
    丹麥化工專家分析爆炸起因
    https://nyheder.tv2.dk/udland/2020-08-05-ekspert-forklarer-hvad-der-sandsynligvis-skete-i-beirut
    紐約時報對於黎巴嫩爆炸案目前的歸納與報導
    https://www.nytimes.com/2020/08/04/world/middleeast/beirut-explosion-blast.html
    黎巴嫩首都貝魯特大爆炸:至少78人死亡,數千人受傷
    https://www.bbc.com/zhongwen/trad/world-53655930

  • 危險品倉庫法規 在 渾水財經Channel Facebook 的最佳貼文

    2020-06-08 01:06:13
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    佢做嗰啲嘢有啲都係我想做,不過能力有限,呢啲工廠實業唔係我強項

    —-

    逢一、三、四出刊登文章,另設特別環節:每週解答觀眾問題、100萬模擬倉投資部署

    訂閱《金融經濟精神食糧》:https://prime.fortuneinsight.com/web/muddydirtywater

    Patreon: https://www.patreon.com/muddywaterfinance

    【你癲夠未?我都唔知你搞黎做乜?】(煽情長文慎入)

    話說今日大佬羅庭輝 Dream Law左腿麻痺作痛,朝早出完商台錄節目講高雄罷韓(今晚9pm #903國民教育 有佢)後番屋企抖陣,唔抖都仲好啲,抖完仲嚴重,痛到行都行唔到,仲不斷9叫嗌痛,無辦法要叫白車入廠,我地問係咪因為過勞?呢幾個月來佢日日又街站又通宵處理Admin野,醫生話唔知係咪過勞咁簡單,要留院幾日,照晒全身睇下入面內臟有無五勞七傷,究竟呢排佢做咩搞成咁呢?

    咁就要由我地搞「本土經濟」開始講起......

    有留意開我地Fb嘅朋友都知道,我地好希望重振香港嘅實業,有經濟自主先有實力去實現我地喊過嘅口號,咁依家香港做實業有咩問題啊?

    錢同政策都不在話下,即使依家有人肯扔10億8億出嚟復興香港工業、農業,有無人可以有能力收呢10億8億搞啲野出嚟?我地香港人被回歸呢20年來慣左「務虛」,乜鬼實業嘅人才都走晒啦,營運又斷層,技術又斷層,淨低又肯耕田又肯堅持做實業嘅人都係唔認命痴線佬,但佢地無政策支援,又無「爹哋」無限銀彈燃燒,都係苦苦掙扎搵兩餐飯食,又無人肯入行,做嚟做去都係圍內一班人做......

    好喇,咁實有人話你兩兄弟要搞生意咪搞飽去囉,選乜鬼議員啫?啱啊,不過原因有二

    一來香港仲有呢多年命?我地好叻振興一個行業,但要幾多年?3年?5年?定10年?咁仲有第2、第3個行業呢?振興得來都死啦,共產黨殺到嚟香港九龍新界無得避......咁有多個公共身份咪有助多啲人關注呢件事,可以快啲成事,減慢香港沉淪速度.....

    二來要搞實業除左營商智慧同錢銀,都真係要講究政策支援,我想搞間Gin酒廠,要成6,7個牌組合埋一齊,一陣又話要防火,一陣又話酒精過30度要危險品倉庫,點解咁煩?因為呢幾十年來立法會又禮崩樂壞,泛民建制政工作者又拎晒D資源落袋或者做埋啲競逐連任野(蛇齌餅糉或者養網絡打手吹風),錄段發言片講左當做左,實業法規無Update過,你要耕田都要有塊地,咁塊地又邊度嚟?你要搞酒廠都要有工廠,啲工廠做晒劏房或者唔合條例,要做生產買保險要買晒成棟大廈,咁呢啲政策野係咪要有政治代表去同部門Deal?當然你可以話個政府係廢,但事實係建制好識得利用政界身份去幫助紅底企業,咁我地所謂黃營呢邊又有無邊位政治代表去改善過Start-up營商環境?係無啊!

    咁既然見到檯面無人做,我地咪出嚟揼石仔,做一個政商背景嘅所謂黃營政工作者囉,利用薪津同僅有嘅政治能量做下Line Up,咁呢個月講講下的確認識左好多香港品牌仍願意堅持,好多有心人願意去幫助,仍有政府部門願意係去配合。

    籠統嚟講,近來大佬Dream搞緊三個有關振興本土經濟嘅Project︰

    #1 「調理農務 + 工場生產」實習計劃
    我地傾左8間香港品牌提供實習機會,希望培養班後生仔入去工作兩個月充實實業視野,咁多批人幫手咪可以各行各業都同步進行復興計劃囉~~~~
    詳情︰https://bit.ly/37aIkK5

    #2 搶佔民生工業
    香港其實有能力製造啤酒、洗頭水、牙膏等等嘅民生用品,試諗下所謂黃營品牌如果可以搶佔到藍x啤酒、燕X啤酒等等嘅幾%市佔率,又可以養多幾多個黃底員工?香港有幾多人係身在曹營心在漢,係紅底公司工作無法自由講話,想辭職但佢嘅工種又有無黃底公司可以接收?個個嗌完口號去黃店做Waiter同廚師?可唔可以有完整產業鏈去提供多元職位?

    #3 社區代購計劃
    雖則話香港製造產品質量未到家,但都係雞生蛋蛋生雞嘅問題,前面苦無銷售通路,黃Brand搞得起又要比連鎖店封殺,唯有打開社區缺口,利用呢場運動與黃營業委會合作,直接銷售,方有望打破缺口,詳情仍在構思中......

    咁除左搞呢堆拓展性野,仲要定期去唔同品牌工廠視察擴充眼界,擺街站講解國安法同本土經濟計劃、處理選舉呈請......咪就係呢堆工作加加埋埋做到五勞七傷,又有精神壓力咁囉。

    好好地有間創科公司Manager唔做,都要拋個身出嚟混政治污水,搞到依家咩過勞仲未知咩事,雖則我都係個圈入面,但好多時都會問下大佬你癲夠未?我都唔知你搞黎做乜?

    呢個問題問佢亦都係問自己,咁我地兩兄弟又會開始嘈下交,講番自己初心,講下香港,然後訓醒唔知點解又繼續做,做到有時好灰又嘈過.....

    有朋友話Google搜尋羅庭德羅庭輝,關鍵字聯想多數彈「羅庭德背景」出嚟,其實我地兩兄弟都真係幾單純為左「光復香港」四個字出嚟,想將上面有用但又無人做緊嘅野帶入議程,平時咪都係普通後生仔住公屋、讀Band2,3中學、做過下生意,有啲諗法咁囉......

    如果你睇到呢度真係羅氏兄弟die hard fans,多謝您❤️ 講咁多都係想多啲人明下我地做緊咩,有興趣幫手做義工嘅朋友可以與我聯絡,等我呢個大佬可以抖多幾日先......

    無咩事留低埋大佬輸2票選舉呈請眾籌條Link,我都係番出去做野先,聽日開區議會大會~

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  • 危險品倉庫法規 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文

    2020-01-02 15:26:24
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    2020人工智慧的預測~

    本文來自量子位微信公眾號 QbitAI
    …………………………………………………………
    吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020:李開復看好醫療教育,LeCun強調自監督學習

    2020,AI的研究會有哪些突破?

    2020,AI的應用又會有什麼變化?

    吳恩達DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物,分享了包括Yann LeCun、李開復、周志華、還有他們的老闆吳恩達在內的10位AI大佬的新年寄語,以及對AI在2020年能有什麼突破的“新年願望”。

    一起來看看吧~

    ▌吳恩達:保持學習和好奇心

    在這份「新年寄語篇」的開頭,吳恩達作為發起人開場,總體是一些關於學習新知識的碎碎念。

    吳恩達說,他每年冬天的假期都會圍繞一個新的主題進行學習。

    比如10年前的那個冬天,他的學習主題是教育學,雖然當時他拖著十分沉重的書箱在機場趕路,但對教育學的研究的確為後來線上學習平臺Coursera的成立起到了幫助。

    而去年,當時他的寶貝女兒Nova還在母親腹中,吳恩達就在冬天讀了很多育兒書籍。

    而這個冬天,吳恩達說他在研究續命——包括遺傳學、還有誇克什麼的在內的新興科學,還實地探訪去拜見了自己101歲的爺爺,爺爺用親身經歷告訴他:

    長壽的秘方,就是保持好奇心。

    照這個規律,吳恩達覺得自己的關注者裡會有不少人能在101歲之後依然活蹦亂跳的。

    最後,吳恩達祝大家過一個充滿好奇心、學到新東西、有愛的2020年。

    ▌李開復:AI將在更多行業落地

    李開復的新年寄語主題,是AI無處不在。他說:

    人工智慧已經從發現的時代到了落地的時代。在我們主要在中國的投資組合中,我們看到了在銀行、金融、運輸、物流、超市、飯店、倉庫、工廠、學校和藥物研發中使用人工智慧和自動化技術的應用。

    但是,從整體經濟的角度來看,只有一小部分企業開始使用AI,這表明AI還有巨大的增長空間。

    我相信,在人類技術進步的歷史上,AI將與電力同等重要。在未來的一二十年中,人工智慧將滲透到我們的生活和工作中,從而提供更高的效率和更智慧的體驗。現在正是企業、機構和政府充分擁抱AI並推動社會前進的時機。

    我對AI在醫療和教育上的影響非常興奮。這兩個行業已經為AI的部署做好了準備。

    我們投資了一家使用AI和大數據優化供應鏈的公司,從而緩解了超過1.5億中國農村人口的藥品短缺情況。我們也在投資用深度學習來生成化合物的藥物研發公司,以將藥物發現時間縮短三到四倍。

    在教育方面,我們看到一些公司正在用AI改善學生的英語發音,幫助學生提升成績,用個性化和遊戲化的方式説明學生學習數學。這將使教師從日常工作中解放出來,並使他們能夠花時間為新興一代的學生做更多鼓勵性的工作。

    我希望看到更多明智的企業家和公司在2020年及以後的幾年中開始使用AI來幫助他們獲得更大的好處。

    ▌LeCun:自監督學習帶來AI革命

    深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yann LeCun的新年寄語主題,是Learning From Observation。

    讓人忍不住把它翻譯成“格物致知”。

    “格”的是開車這件小事。LeCun提到,人類學開車只要幾十個小時,但是模仿學習演算法需要學幾十萬個小時,強化學習演算法甚至需要學幾百萬個小時,這裡面一定有什麼問題。

    人類可以高效學習,是因為我們人在腦海裡建立了世界的模型。嬰兒很難和世界互動,但是在剛出生的幾個月裡,他們通過觀察吸收了大量關於這個世界的背景知識。顯然,大腦的很大一部分被用在了理解世界的結構,並預測一些無法直接觀察到的事物,比如未來才會出現的東西、或者被隱藏的事物。

    因此,AI的前進方向,就是自監督學習(self-supervised learning),它和監督學習類似,但是並不會訓練系統去把資料分類,而是我們隱藏一些部分,讓後讓機器預測丟失的部分,比如把視頻的一些幀抹掉,然後訓練機器根據剩餘的幀來填補被抹掉的部分。

    最近,這種方法在NLP方面非常成功。諸如BERT、RoBERTa、XLNet、XLM之類的模型以自監督的方式進行訓練來預測文本中缺少的單詞,它們在所有主要的自然語言基準測試中都有記錄。

    希望在2020年,自監督學習能夠用在視頻和圖像上。它會在視頻這類高維連續資料上創造類似的革命嗎?

    其中一項嚴峻的挑戰是應對不確定性。像BERT這樣的模型無法判斷句子中丟失的單詞是“貓”還是“狗”,但是它們可以產生概率分佈向量。對於圖像或視頻幀,我們沒有一個好的概率分佈模型。但是最近的研究非常接近,或許我們很快就會發現這樣一個模型。

    這樣,我們就能用很少的視頻訓練樣本,來實現非常好的性能預測、動作預測,而這在以前是不可能的。

    當這個想法實現的時候,2020年就會是AI領域非常激動人心的時刻。

    ▌周志華:方法創新,方針明確

    南京大學周志華教授對2020年有三個希望:

    1、希望能夠出現深度神經網路以外的高級機器學習技術。神經網路已經被許多研究人員、工程師和從業人員研究並應用了很長時間,其他機器學習技術為創新提供了相對未開發的空間。

    2、希望AI可以涉足更多領域,為人們的日常生活帶來更多積極的變化。

    3、希望研究人員、工程師和從業者們對於如何採取措施防止AI技術的錯誤開發和濫用進行更多的思考和討論。

    ▌Anima Anandkumar:模擬的力量

    Anima Anandkumar是英偉達機器學習的總監,也是加州理工的電腦教授。

    Anandkumar教授提到,在模擬環境學習中訓練演算法會讓網路更為強大,並且能類比各種複雜的情況,在一些情況下可以解決研究人員資料不夠的問題。

    她所在的加州理工已經用物理模型來類比真實資料,用深度學習進行地震預測的研究;英偉達也推出了模擬平臺Isaac。

    她希望,2020年AI科學家們能認識到在類比環境中進行訓練的價值,並在新的一年產生更為重大的AI進步。

    ▌Oren Etzioni:工具創造平等

    Oren Etzioni是艾倫人工智慧研究所的首席執行官、華盛頓大學電腦教授、Madrona資本合夥人。

    他認為,AI界花了很多時間討論演算法的公平和透明性,但在應用上,AI還可以為社會提供更多幫助,比如為行動不便的人提供無障礙技術,解決教育、流浪者、人口販賣的問題,AI能對人們的生活品質產生巨大的積極影響,但現在AI界對此的研究和探討只浮於表面。

    因此,他希望2020年AI界能用切實的手段讓這些處於不利地位的人受益,讓世界更公平。

    ▌Chelsea Finn:泛化的機器人

    Chelsea Finn是斯坦福電腦科學與電氣工程助理教授。

    她認為,目前的許多AI技術都能在圍棋等特定任務上取得非常好的成績,但在泛化方面做得還不夠,無法用一個機器人來完成多個任務。

    比如,識別ImageNet上的圖片需要一個模型,但如果機器人需要與環境交互,那為每個任務都創造一個ImageNet那麼大的資料集是不切實際的。

    因此,她也在進行更多賦予機器人泛化能力的研究。如果強化學習的臨界品質發展和泛化有所突破,會是非常令人振奮的事情。如果能應對這些挑戰,機器人會比現在的更加智慧,而不僅僅是停留在實驗室裡。

    ▌David Patterson:快速訓練與推理

    David Patterso是加州大學伯克利分校的電腦科學教授,RISC-V國際開源實驗室負責人,也是ACM和IEEE的Fellow。

    他說,過去一年,阿裡巴巴、 Graphcore和英特爾等公司都在研發專門的人工智慧處理器,而這些晶片將慢慢進入研究實驗室和資料中心。

    他認為,投資數十億美元打造新穎的人工智慧硬體將在2020年初見成效。

    並希望人工智慧社區能接受其中最好的晶片,來推動這個領域朝著更好的模型和更有價值的應用方向發展。

    ▌Dawn Song:要對資料負責

    Dawn Song是安全領域的頂尖學者之一,1996年本科畢業於清華大學,現在是加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電腦科學和電子工程教授,也是Oasis Labs 首席執行官和聯合創始人。

    她認為,人們對敏感性資料的收集正在迅速增加,幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。但使用者幾乎無法控制他們生成的資料如何被使用。與此同時,企業和研究人員在利用資料方面面臨著諸多挑戰。

    在她看來,這種資料收集方式將個人和企業置於危險之中,她希望2020年應該是為負責任的資料經濟打下基礎的一年。

    這需要創造新的技術、法規和商業模式。Dawn Song認為,2020年在在機器學習方面仍然存在更大的挑戰,要打造可擴展的系統來為實際部署大型、異構資料集服務,聯邦學習的進一步研究和部署對於某些用例也很重要等等。

    ▌Richard Socher:資訊海洋已經沸騰

    Richard Socher博士畢業于斯坦福大學電腦系。2016年,自己創辦的公司被Salesforce收購後,加入Salesforce,現在是Salesforce的首席科學家。

    他認為,如何處理鋪天蓋地的事實、意見和觀點仍然是一個挑戰。

    比如,在你沒有讀過一個冗長的文檔之前,你很難知道你會在裡面找到什麼資訊。而且,想要知道某個特定的陳述是否正確也非常困難。

    在他看來,自動提取摘要可以解決這些問題,2020年,這一技術將會迎來重大發展,改變我們消費資訊的方式。

    不僅能説明人們應對不斷湧現的新資訊,而且還能讓人們進一步擁抱人工智慧的巨大潛力,創造一個更美好的世界。

    原文傳送門:
    https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socher

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