#不老的腦 #最高休息法
#趁著年假學習受用終身的大腦休息法

注意力渙散、腦袋疲倦、忘東忘西…
…聽起來很熟悉嗎？

身為身兼多職的職業婦女，每天有忙不完的事、操不完的心，若大腦老化且堆積廢物，就像是記憶體不足且轉速不夠的舊電腦，讓我們工作生活相當吃力。

你知道嗎？大腦也是需要休息與保養的。

很可惜的，
我們的大腦常沈溺於「過去」與「未來」
他剛剛怎麼可以這樣跟我說話？（過去）
他傷害過我，那樣的痛苦我放不下。（過去）
我等一下看到他要給他好臉色嗎？（未來）
有個聚會可能會見到他，我要出席嗎？（未來）

把注意力放在過去，可以說是徒勞無功，因為過去已經發生，留下來的只是記憶而已。把想像力放在未來，也單純是美好的幻象，或是製造出自己嚇自己的恐懼感。唯一可以改變未來的關鍵就只有「現在」，但卻只有極少的人是好好的100%活在「當下」這個情境裡的。

除了自己的過去與未來，我們更因社群網路的發達，陷入於別人的過去與未來。腦子就這樣轉啊轉的轉不停，像是從來沒有停止過的馬達，一個不小心就燒壞冒煙了。

那該怎麼辦呢？

我很推薦 #正念大腦休息法，可以有效地讓高速運轉的大腦緩下來，也讓焦慮到現在溺在水中快缺氧的自己彷彿瞬間吸到了高濃度的氧氣。

正念冥想經醫學證實有許多好處，而且每天只要幾分鐘就會有顯著成效，而長期正念冥想的大腦則會有優秀的抗壓力、不老化、不容易疲勞，甚至會增厚大腦皮層，記憶力也會因此強化。

身為一個高效的工作狂，我明確地意識到「越能幹、多工的人，專注力越容易低落」，我們要處理的事情太多，所以我們更常讓大腦進入「自動駕駛模式」，漸漸失去注意力與專注力。也難怪Google引入正念至企業文化中，就是為了讓員工的大腦透過有效休息來增加產能與創意。青春、不疲勞的大腦的確可以幫助我們快速切換思考場境，保持高效率、高產出。

《不老的腦》是暢銷書《最高休息法》作者久賀谷亮的新書，我受邀寫推薦短文時，本身已經使用正念冥想一年多了，有很大的收穫，也推薦給大家。作者在《不老的腦》用漫畫與故事輕鬆的將教你如何以正念將腦功能變強、容量變大，先前的兩本書分別為理論與實作教學，也很簡單易懂。

趁著過年假期，大家可以練習一下正念休息法，每天幾分鐘就好，年假短短幾天，應該就會有不錯的效果喔～

祝大家新年快樂！：）

【試車報告】Audi A7 Sportback 55 TFSI quattro 論 GT為何物
【4K UHD | https://youtu.be/FWc9ItO-8Zs】

人生，就像場毫不停頓的電影。 自年少開始打拼事業，跨入婚姻、初育兒女，這些都是不同的人生階段，當然，也適合入主不同的車款，可當事業已達一定高峰，兒女也已長大成人，這時，若想添購新車，是該買輛自己打從心底喜愛，妥協甚少的車款了，可不是嗎?

【修長美型】

沒錯! 用修長與美型來形容Audi A7，可說再恰當不過了!

就像個身著小禮服走在街頭的女子，低扁、修長的A7 Sportback硬是比路上許多車輛來的優雅、性感，而在流線下滑的車尾，還有個能在120km/h或手動開啟的尾翼，玲瓏線條堪比女性的腰臀，至於21吋的超大輪圈，則可和九頭身美女的長腿一較高下!

不過，A7 Sportback的外觀亮眼之處還不只這樣，今日高級品牌的車款，皆大多都已將LED作為光源，但論及內部發光體和造型的設計，Audi就如一位把玩光影在手裡的魔術師，不斷利用發光體的改變、造型排列，和光型的變換，讓消費者看到更為科幻的車燈設計，好比在A7 Sportback上，不只效法A8運用橫貫車尾的尾燈，和層層片狀的日行燈，還能在車輛開關鎖時帶來炫目的燈光掃曳，而我們試駕車還選配了雷射光源的遠光燈，不僅湛藍的燈體酷炫，更能提供再增一倍的照射距離!

【隱性妥協】

雖說A7的買家在購入車款時應是鮮少屈就、違背心願的，畢竟這車夠龐大，還是四門、四座、又流線! 可對於造車者而言，卻是綜合了許多妥協，這樣面面俱到的[完美]才得以創造!

在優雅的Coupe造型之外，其實原廠也認為A7具備另外兩個優點，首先，是可與Avant車型媲美的載物空間，在四座模式下，A7的後廂就擁有了535L的容積，而當椅背全數放倒後，更擁有1390L的龐大空間!

再者，Audi也認為它擁有毫不遜於Sedan車款的空間表現!
憑著較舊款更長的軸距，新A7的車室又增加了21mm，180cm的成人坐在後座，雖頭頂剩下的空間略少於4個指頭，但腿部仍留有1個拳頭以上的空間，可說是相當寬敞，且後座還具備雙區域空調，和試駕車選配的19揚聲器B&O音響系統，以及雙層隔音玻璃，只不過，若說到這輛車的明顯缺點，那則因為受限於後車門的尺寸，後車窗最多僅能降下整體面積的一半，若想吹吹風，或許只能將手伸出車外了…

【科幻隨行】

除了燈具科技之外，A7當然也配備了許多高科技配備，除了一般較為常見，具有導航、安全提示的HUD顯示器之外，就連Audi的數位儀錶，也因為擁有更高畫質，當顯示地圖資訊時，就連南非的海岸浪花也能在儀錶見到，精緻程度相當驚人! 此外，也因為試駕車還配備了夜視功能，還能在儀錶上顯示鏡頭畫面，於黑暗環境中駕駛也能帶來更高的安全。

而在中控介面，Audi不僅將霧銀飾條、鋼琴烤漆和螢幕結合地天衣無縫，多數時候，上方10.1吋螢幕為車輛各式功能設定區，或導航介面，下方則是空調設定、車輛模式、尾翼和輔助系統開關，但當進入座椅細項設定，或是導航搜尋功能時，下方8.6吋螢幕又會化身鍵盤/手寫板，排檔桿則成為手部支撐點，與上方螢幕搭配使用，可說是相當的便利! 此外，Audi還特別調教了這兩具螢幕，讓人需比照傳統按鈕，施點力道按下才能輸入指令，可大幅避免功能誤觸，然而，原廠也表示，若車主不習慣這樣的設定，還是能藉由靈敏度調整，為駕駛帶來如同智慧型手機一般，輕觸即可輸入的設定。 只是，這中控螢幕固然便利、美觀，但在陽光下易吸熱的特性，則是較難避免的了。

至於車輛安全，就彷彿這輛車還有太多重點尚未介紹，不論是原廠文稿，又或是試車前的簡報，安全配備皆是點到即止，並未多加著墨，但可以告訴各位的是，除了文前提到的夜視系統，A7 Sportback還可搭載盲點偵測、追撞警示、可自動將車輛維持在車道中央，或是隨旁邊車輛些微調整所在路線的車道輔助系統，而主動測距巡航功能，當然也可搭載在它身上! 只是因導入國內的車型仍未能確認詳細配備，到台灣後，A7能有什麼真本事，依舊是個我們也好奇的問題!

倒是可順帶一提的，雖然Audi也預計在2018年推出AI自動駕駛功能，但相關法規，就連在德國也仍在積極討論、修正中，若國人想見到此般高科技的配備，應還需等上好一段時間。

【溫馴巨獸】

在性能版S7、RS 7尚未曝光前，現階段A7車系僅有兩種引擎配置，其一是3.0L V6的柴油動力(50 TDI)，另一則是我們體驗的55 TFSI車型，它的3.0L V6汽油渦輪引擎能為這輛車帶來更高的340hp馬力，且可於1370~4500rpm輸出的最大扭力平原也高達了51kgm，若再看到另一個數據，是這輛逼近5米長的大車，竟只需5.3秒即可完成0~100km/h加速，看到這裡，相信你也和我一樣，認為它是輛性能相當狂暴的車款對吧!

然而，在試駕後，我卻全面改觀了!
在低速時，憑著不算小的排氣量與渦輪推送，A7加速自然是輕快的，可當油門略深的踩下後，嗯? 原本預想的強大推力並未湧出，這不是Turbo Lag，尤其你還記得稍早提到的扭力峰值便可證實，且也絕非七速雙離合器自手排不夠神速，真正的原因，是在引擎與變速箱的協調關係，原廠為了讓這般動力亦能讓人輕鬆代步、自在駕馭，因此在正常狀態下，檔位設定大多志在提供滑順、寧靜的駕馭感受，令動力順順地湧現，讓人得以享受旅途；可倘若將檔位切至S檔、大腳油門，甚至強行利用換檔撥片降檔後，當轉速猛然抬升後，340hp馬力便會不留情地推進車輛，頗有大排量NA車款之姿，此時，路人唯能見到的，將是一個修長、龐大的身影，升著尾翼飛馳而去!

另外，有趣的是，這輛車並非主打節能客群，但這代A7上還標配了48V的MHEV輕型油電混合技術，透過後置的鋰電池、啟動馬達的交互運作，A7雖然無法將車輛改為全時純電模式，但在55~160km/h的車速間，車輛可進入純電巡航狀態，可替100km的路程節約0.7L的油耗，此外，當引擎重啟時，亦近乎讓人不會察覺抖動的產生! 可說在舒適與節能間巧妙地取得了平衡。

【精緻旅途】

在過去，Audi品牌最自豪的，莫過於強悍的quattro四驅系統，且在不同車型、不同車輛模式，皆會有著相異的前後動力分配比，背後目的，當然也是為了強化越野或是性能表現等需求，而我們試駕的A7 Sportback 55 TFSI車型，它其實也配備了quattro!

聽到這，相信不少車迷便開始好奇，那麼這輛絕美的車款，究竟多數時候偏前驅，還是後驅? 分配比例又是如何呢? 但原廠給出的答案卻相當令人驚訝! 原因在於，A7採用的為quattro ultra四驅系統，在舒適巡航時，A7僅會採用前輪驅動以減低油耗，但極端狀態下，後軸則可分配到8成動力，剩下的時間，電腦會隨時偵測路況，一旦環境與駕駛狀態改變，毫秒間，就能變身四驅車款，而動力分配比例，自然也將依電腦進行調配，換言之，這更像是智慧的進化，而非環保的妥協! 至於您腦中所想的突遇積水畫面，在大量的感測器搭載後，系統甚至能夠提前分析路況，最後，再加上嚴謹德國品牌上市前的車輛測試，我想大家就不必過分擔心了!

那論及駕馭樂趣呢?
我們試駕的這輛A7其實還配備了後輪轉向系統，且這套系統還擁有傲視車壇，誇張的5度轉向幅度! 這不僅在車輛迴轉時，便能用肉眼察覺後輪巨幅的偏擺，甚至讓這輛車擁有了與A4相同的迴轉半徑! 這麼一來，過彎當然犀利多了!

此外，雖然21吋胎圈的配置易導致舒適性喪失，但配合試駕車搭載的氣壓懸吊後，除非用過快的車速衝上減速坡，車輛才會產生較大幅的跳起，否則多數時間，皆能盡職地消弭路面碎震；而當車輛設定至運動化模式，懸吊還能夠降低10mm，原本滑順通過的路面，也將多了些震動傳入，不論轉向、路感回饋都像增加了2~3成一般，此刻，輕盈但精準的轉向，與極為犀利的車體支撐性，便相輔相成! 你想開快? A7可一點都不會攔你!
而且重點，是能夠讓你舒適、輕鬆的享受駕馭快感!

【TCar短評】

該如何定義Audi A7 Sportback 55 TFSI quattro?

它的外觀傳承了Audi的科技感與創意時尚，內裝，也提供了抗拒妥協的買家所期待的舒適與高質感體驗，而雖與國人見面的A7仍配備未定，但它的確有著高深的安全潛力，至於動力、操駕性能與舒適體驗，它不愛耀武揚威，但若你嘗試想像擁有這輛車該享受的旅程會是如何，體驗卻也絲絲入扣，難以挑剔…

一輛稱職的四門Coupe，不! 應該說是輛大GT，不就正該如此…

【Audi A7 Sportback 55 TFSI quattro】

引擎形式: 2995c.c. V6 DOHC 24V + Turbo + MHEV
最大馬力: 340hp/5000~6400rpm
最大扭力: 51kgm/1370~4500rpm
變速系統: 雙離合器七速自手排
驅動模式: 4WD
長x寬x高: 4969x1908x1422mm
軸距: 2926mm
車重: 1815kg
懸吊結構: 前後五連桿
煞車結構: 四輪碟煞
輪胎規格: 前後225/55 R18 (標配)，255/35 R21 (試駕車選配)
台灣售價與規配: 未定

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#工業4.0 #虛實整合系統CPS #智慧工廠 #物聯網IoT #自動光學檢測AOI #傅立葉轉換FourierTransform #深度學習DeepLearning #人工智慧AI #卷積神經網路CNN #遞歸神經網路RNN #多尺度熵MSE

【Domain know-how 是深度學習& AI 能否產生效益的關鍵】

深度學習 (Deep Learning) 最主要的兩個部分是訓練 (training) 和推論 (Inference)；對智慧工廠來說，若訓練時間過久或輸入到輸出的推理時間過長，是絕對無法接受的！GPU 藉平行運算、先對龐雜資料預做處理再丟回給 CPU，協助分擔 CPU 負載、加快運算速度及訓練時間，特別適用於由許多神經元與層級構成的深度學習、大型矩陣或資料量大、參數多的運算。產線機台設備不論是健康評估／診斷或效能預測，所使用的演算法皆與統計或機器學習密切相關。

以深度學習為核心，向外圍擴展的順位依序為類神經網路、機器學習與 AI；而訓練方式決定推論成果。以科技廠常用的自動光學檢測 (AOI) 為例，由於 AOI 需要極高解析度的影像學為基礎，且來料品質對檢測參數有很大影響，故 AOI 設備業者往往須派駐專業人員到客戶廠房協助微調機器；若加入大數據、深度學習和人工智慧，將有助於提高辨識效率，更精確區別出處於合格邊緣的 NG 報廢品、或尚可補救的瑕疵品。另兩個應用場域是：聲音與振動檢測。

透過收集、研究機器運轉的聲音訊號，來檢測風力發電機的軸承是否有異常狀況？不過，前提是克服環境噪音和回音等其它聲源干擾。至於振動檢測，最麻煩的就是決定要餵多長的資料？參數不同，可能導致推論天差地遠！因此，特徵擷取方式將是 AI 能否良好辨識的關鍵。目前診斷工廠馬達、轉軸多是利用傅立葉轉換 (Fourier Transform)，但有個重大缺陷：它假設所有訊號都可用正弦／餘弦波模擬，再積分求得，可惜內情並非如此單純。

一旦轉子不平衡、位置產生角度、呈現平行、彎曲或沒有鎖緊，會誘發「倍頻」現象。傳立葉頻譜雖可取得轉子系統異常訊號特微，但仍須經由人為判讀診斷，
對產線人員有一定難度，也無法達成智能機械目標；輔以經驗模態拆解、多尺度熵 (Multiscale Entropy, MSE) 分析是理想方案。深度學習演算法還能用於金屬切削加工，將良好與損壞刀具相較並改變當中參數，包括轉速、進給、振動、電流值，可監控刀具磨耗程度並預測使用壽命。

工業 4.0 的虛實整合目前並無確切系統規格，實現理論均以為機學習為基礎，其中，將感測器 (包括振動、電流、溫度……) 的原始訊號直接作為類神經或深度學習網路的輸入值，效果不彰；若要達到預先診斷，訊號的特徵擷取是重要因子。此外，醫療業與製造業許多應用的背後理論相似，檢驗醫療影像的技術也能用於 AOI，檢驗心電訊號的演算法，可用於檢驗機台振動訊號。

AI 現正於各領域蓬勃發展中，演算法進入門檻亦越來越低，真正的關鍵是如何為現有數據有效轉化為實際應用並產生效益，Domain know-how 才是真正挑戰所在。模型訓練 (Model Training) 需要強大的 CPU 運算能力奧援；但若能找到決定性的型態 (pattern)、做成推論引擎 (Inference Engine)，便能以最少運算資源、在最短時間內算出想要的結果。

延伸閱讀：
《Deep Learning 與 AI 進駐工業 4.0》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0911/36625.html
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