Feb-25, 2021 Dessert! Hello Everyone! 😀😀😀 I use the UB box to watch TV here. Recently, the UB is really unstable. I’m so frustrated that I cannot watc...
Feb-25, 2021 Dessert! Hello Everyone! 😀😀😀 I use the UB box to watch TV here. Recently, the UB is really unstable. I’m so frustrated that I cannot watch it. 😟😟😟 Don’t know when the UB can fix it. I cannot live without TV.... Let’s have Bread Pudding (麵包布丁）for today. 😋😋
大家好啊！我在這都用安博盒子（UB box）在看電視，最近安博都好不穩定，有些片都打不開...讓我非常困擾，都無法觀看...😟😟😟 也不知道他們什麼時候才可以修好，我真的不能沒有電視.... 我們今天來個麵包布丁吧！
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《Bread Pudding》
♥️Ingredients: 2pcs of toast,raisins, almonds, dried cranberries, powdered sugar
♥️Ingredients of pudding: milk 100ml, heavy cream 100ml, 2 eggs, sugar 40g, 1 tsp vanilla extract, 1 tsp rum（optional）
♥️How to make?
1. Diced the toast.
2. Put the raisins and dried cranberries into water
3. Mixed the milk, heavy cream, eggs, sugar, vanilla extract and rum well.
4. Put all of the diced toast into the baking mold
5. Pour the mixture(step 3) into mold as well. Have the raisins, dried cranberries and almonds on to top. Stay there for 10 minutes.
6. Pre-heat the oven to 360 degrees F. Put the bread pudding into oven and bake for 40-50 minutes. After time’s up, sprinkle the powdered sugar on the top. Done.
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《麵包布丁》
♥️材料：2片吐司、葡萄乾、蔓越莓果乾、
♥️布丁材料：牛奶100ml、鮮奶油100ml、2顆蛋、糖40克、1茶匙香草精、1茶匙萊姆酒
♥️如何做？
1. 將吐司切丁
2. 將葡萄乾、蔓越莓果乾泡水
3. 將牛奶、鮮奶油、雞蛋、糖、香草精與萊姆酒混合均勻
4. 把吐司丁放入烤模
5. 將布丁混合液（步驟3）倒入烤模，並將葡萄乾、蔓越莓乾與杏仁片灑在上面，靜置10分鐘
6. 烤箱預熱360度F，溫度一到，將麵包布丁放入烤箱烤40-50分鐘，出爐後，灑上糖粉，完成。
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安博盒子不能看2021 在 Facebook 的最佳解答
#Einkorn單粒小麥全穀粉與啤酒花米麴酵種完成的吐司.
#麵筋添加實驗Part2
#之後寫文方向預告
#兒子準備上大學...
#萊比錫物價
發文: http://foodchainunme.blogspot.com/2021/08/100einkorn-ancient-wheat-100-einkorn.html
因為老爺把那條Rotkorn全穀吐司帶回去給我婆婆吃了. 所以我當然加緊腳步馬上玩Einkorn. 在德國舉凡 Einkorn, Rotkorn 還有Emmer 這些古早麥粉都比較難買到. Emmer 好一點. 目前在大型連鎖超市Rewe 或是EDEKA 都有可能找到. 斯佩爾特則是各家超市都有貨. Einkorn 只能到有機商店去找. 或是網上. 有機超市中也不是各家都有賣. 我發現只賣整顆Einkorn 好像比賣粉的還多. 粉類的進貨量真的不高. 不過, 一旦你找到粉的包裝. 它們都會被研磨得很細緻. 這是一大好處. 以一般小麥來說. 從來也沒看過磨這麼細緻的全穀粉.
Einkorn 是被出生於公元前3300年的冰人奧茲Ötzi帶在身上解飢的穀類. 由此可知. 這種麥子一定有很多現代穀類的特性就是媽媽生很多小孩各種穀類發展自己的性格, 從這個單粒小麥道現代的三粒小麥就像我們從猿類變成人的進化, 也在很多方面補強了該有的不足.我覺得這次這樣加麵筋有加出一點以前沒想過沒發現的一些手感...
最主要是, Einkorn 一直以來都非常的黏. 然後, 那個筋性也很難讓你發現..... 我做出來的Einkorn 麵包最好的樣子是長這樣:
這是2019年我研究一系列燙麵全麥酸種麵包所做的實驗之一.
當時使用的酸種都是以少量原始酸種: 欲搭配的主粉: 水1: 5: 5 前一晚餵養.
再加入已經燙好麵混成一團的全麥中製作完成的. 那時我都使用盒子裝....
但是, 這次添加入大量的麵筋後. 我真的很想做另一個酸種實驗了!
你不覺得加入麵筋後變成一團鼓氣的樣子很可愛嗎?
但確實比其他都黏.....
這樣的結果也表現在氣孔上....
這是室內有燈的狀況下照的. 有沒有看到閃閃發亮的樣子! 是個充滿水氣的麵包體. 頁面主圖是自然光下照的. 顏色真的超級黃! 非常美! 但我覺得很有意思的是. 我以全酸種燙麵做出來的麵包體跟很久以前( 2016) 速酵做出來Einkorn 麵包. 相比較下... 酸種顏色比較深...
但這次做出來的長得比較鮮黃.... 那應該是因為水量及因為有麵筋粉讓他的氣孔變大的原因..（想像氣球沒被吹氣與被氣體脹得鼓鼓的顏色. 是不是會變淡? )
超超超喜歡這樣的玩法啊!
如果有興趣請往前一篇文章閱讀食材比例:
100%Emmer, Rotkorn 紅小麥全穀粉與啤酒花米麴酵種完成的吐司. 麵筋添加實驗 ancient wheat 100% Emmer whole meal toast bread Emmervollkorn Toastbrot add or not, Gluten
http://foodchainunme.blogspot.com/2021/08/100emmer-rotkorn-ancient-wheat-100.html
這篇文閱讀操作
只使用啤酒花米麴種完成的100% 百分百全穀斯佩爾特麥馬斯卡彭乳酪帶蓋吐司 Spelt whole meal Mascarpone toast bread Pullman loaf Dinkelvollkorn Toastbrot only fermented with Hops Koji yeast water
http://foodchainunme.blogspot.com/2021/07/100-spelt-whole-meal-mascarpone-toast.html
*我寫文是為我自己方便. 不是為了增加點閱率. 你如果想得到整套的思路就不要怕麻煩. 因為我自己也是需要這些文來搭配來知道當初的為什麼...
一樣的容積比3. 我覺得很剛好. 因為你也看到上圖的邊邊氣孔並沒有被擠壓很多...
處理上. 比Rotkorn 發酵要晚30分鐘. 基發總時數約５小時30 分鐘( 30分鐘Fermentolyse , 再等1小時後翻摺, 再等3.5小時後摺疊一次, 再等30分鐘後取出分割）
後發大約是1小時30分鐘到達八九分滿入爐烘焙.
玩了好久的啤酒花米麴種. 荒廢了我的硬種餵養...
花了一整天今天早上才有這樣的成績...
覺得這個硬種的餵養經驗真的無形中學到很多. 這次我在拿著還未拆布的麵糰時就心中暗自覺得不妙. 因為太軟了! 實際上也是如此. 第一次餵養發酵六小時才有兩倍大小..... 這些真的都是經驗中學習. 慢慢地. 等心得多一點在來分享我實際上的感覺跟好像分兩派( 泡水餵養, 乾的餵養) 的作法. 是不是從中汲取優缺點來做會比較好.... 因為我這次就是兩種方式都做!
粉的比例上. 也有做調整. 因為太酸了!
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~以下是最近的心情. 只想玩麵粉到這裡就可以結束閱讀😅~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
兒子這周就要啟程去蘇黎世找租房了....從決定投ETH 並且由老爺及兒子一路南下趕報名交件時間, 一直到收到錄取通知繳交畢業證書正本... 不到半個月.
我覺得我兒子應該都像是做夢一樣! 因為這雖然是一間公立大學, 但蘇黎世的高貴物價, 讓我兒子從未提起這間學校. 是曾經在洛桑EPFL實驗室工作過的老爺對兒子說請他填這個志願他才說這是他最想去的大學.
記得以前去洛桑全家旅遊時, 老爺還提醒我兒子記得以後填志願上大學時要把EPFL 也填入志願. 但是, 雖然我兒子也學法文, 他從未想過用第二種語言學習他喜歡的化學. 所以他當時只是笑笑, 雖然他告訴我他很喜歡那個美麗又有很多天鵝的日內瓦湖
我其實蠻慶幸老爺曾在那個地方度過幾年的. 因為老爺是一個從小跟父母每年度假都是去湖邊的小孩:
所以當東西德統一後. 他馬上找到實驗室工作飛奔到了有湖又有山的瑞士, 好像到了夢想國度一樣( 德國沒有甚麼高山可以爬)
我覺得, 每個人的20~30歲生活的環境及周遭的人文影響 , 可以讓未來直到老去的想法及生活態度做個"定奪" . 並且將往前的, 從出生到20歲的教育及生活習慣做很大的調整及改變.
也就是因為他對瑞士的印象極好. 讓他覺得當初因為沒錢, 租營地搭帳棚也要去試試的心情也是美好的...
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就算這次知道要供兒子去讀書需要花多少錢後....
他還是沒有後悔只是心中暗暗淌血( 收到錄取通知後, 他馬上問會計師可以不可以抵稅👀😅😅😅結果是不行😆)
不過, 也趁這個機會, 他查了目前德國對於這種學生的出國補助金額.
如果, 你的父母收入非常低都沒有甚麼剩餘的可以讓你出國圓夢的餘錢( 當然, 德國18歲前也有規定, 學生不能一年賺超過5000歐, 我覺得那應該是因為代表沒有在讀書, 所以政府會假設你是存款零, 所以才有補助) . 到瑞士的話, 德國政府會補助每月最高700歐元. 這是很高的金額啊! 也難怪德國萬萬稅.
比起很多世界上其他國家的年輕人, 當德國年輕人真的很幸福. 因為我知道很多人讀大學得靠貸款. 剛畢業就要開始找工作還款...那個壓力真的很大. 在歐洲, 只要你是30歲以下, 會有很多的便宜的住宿及交通費可以找尋.
雖然當談到世界大學排名時, 英文為授課語言的才是主流.( 通常碩博都是以英文為主要授課語言, 因為世界上著名的期刊發表應該都是英文) ETH大學部是以德文英文授課的. EPFL大學部則是以英法文為主的授課. 這兩所大學都是瑞士公立大學. 口碑非常好...當然, 如果你來德國讀書, 大學都是以德文為授課語言.
老爺說, 歐洲的大學不全是四年畢業. 一般我們台灣的四年大學在這裡應該叫 College 維基百科德國對college 的理解https://de.wikipedia.org/wiki/College. 這裡的大學化學系畢業應該就是我們台灣的碩士水準. 所以這一去讀得好的話( 前兩年基礎沒拿到好成績就沒辦法繼續讀下去) 可能要個6~8年....
真的~ 好久好久啊~~~~
我這幾天呆坐家中一直想可以為他做甚麼? 除了越想越難過越不捨之外...
發現能做的非常有限...
所以有可能我之後會寫一些" 新手煮飯" 文.... 因為要直接教他做, 他都跟我說很簡單. 還跟我說真的不知道, 到時google 就會了! 聽說蘇黎世的物價很貴. 所以我有請他這次去的時候, 調查一下覺得比較便宜的蛋白質( 不要以為瑞士農業發達. 其實他們保護當地農牧業不遺餘力. 當地的新鮮蔬菜水果及蛋奶肉都比外地來的貴!) 然後我就要想一些利用比較便宜的蛋白質來做的餐點. 所以, 不要驚訝我接下來的文章會有一些簡單煮飯文...
其實, 我以前剛開這個部落格時就只是為了心情紀錄還有食譜紀錄. 曾幾何時... 竟然都全部被麵粉霸佔XD
這個部落格的文雖然很難被我兒子google 到. 還好現在的線上翻譯很方便... ( 我兒子看不懂中文😅) 但我可以用這個方式跟他溝通也會很有意義. 把一些簡單又覺得他會喜歡的食物詳細記錄下來. 這會是媽媽我可以做的事之一. 剩下的, 就是心裡祈禱他平安健康.... 所以這裡先預告一下.
不知道大家對於萊比錫的物價有沒有興趣? 德國跟瑞士其實也差不多. 國內產的食材都會貴一點. 因為鄰國如西班牙葡萄牙希臘或是義大利都有很好的農作物. 運到這裡來的成本也不會很多. 所以當我去露天市場時, 可以買到的水果就會便宜一點... 這些應該都是外國來的蔬果: 鳳梨一顆1.5歐，檸檬一袋1歐，葡萄400g 1歐，小番茄兩盒1.5歐每盒500克， 小綠椒200克一盒1歐，芒果一顆1歐！露天市場我會買的當地蔬果通常比較是這裡種的當季水果及蔬菜( 有固定攤位) . 還有很多品種可以選擇價格一樣的蘋果...
不過, 交通費是全國都統一的... 所以一毛也便宜不了... 我坐一趟到城裡要價近5歐. 如果不是兩小時內來回. 就得多買一趟票... 所以是10歐. 真的跟我們走路或騎摩托車出門買菜的經驗很不同. 應該沒有人出一趟門買菜會計較油錢?!
說太多了... 真的覺得最近對於網路社交平台上的互動意興闌珊. 最主要也是因為我心情一直很低潮. 寫文可以讓我心靜下來. 當然也比較可以抒發我自己的內心想法... 有時, 我覺得最後面這些心情文字. 療癒我蠻多的...
不過, 也可以說是從COVID 爆發到現在... 讓我覺得我應該有點生病了... 好想. 好想回台灣....
安博盒子不能看2021 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？
美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見
張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。
他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷
「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。
張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。
他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。
舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。
比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。
張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。
張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。
附圖：優化AI系統的3方法
資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
安博盒子不能看2021 在 睿睿の奇幻成長日記 Facebook 的最佳解答
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