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專題介紹格式 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Instagram 的最佳貼文

2021-08-03 12:32:11

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專題介紹格式 在 乙烯的讀書帳⌬ Instagram 的精選貼文

2021-05-17 01:34:18

《小論文入門》可以看圖，裡面有優秀同學的作品（特優的隔壁班朋朋，我已徵求她的同意） 我自己這次小論文拿到優等，這邊整理一些我自己寫小論文的經驗和大家常有的問題。 然後因為自然科學類的小論文和社會科學類的差別有點大（社會科學包含問卷調查等），所以這邊主要以自然科學類為主。 1.不知道如何找題材 題材...

專題介紹格式 在 151 Instagram 的最讚貼文

2020-05-02 05:47:56

《 #關於備審 》 當時報普通大學，因為讀職科，沒有人會教導該如何做備審，而且對於懶惰極致的我來說，要獨自想辦法完成，根本天方夜譚。 . 閒暇時上網搜尋備審範本，看了多份以後，會發現其實大家做的都大同小異，沒有什麼特別之處，開始思考要怎樣製作才能脫穎而出。 . 時間很緊迫，又要兼顧學校課業、統測將至...

  • 辣媽英文天后 林俐 Carol

    專題介紹格式 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Facebook 的最佳貼文

    2021-07-17 13:45:16
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    感謝熱情認真的李學長，
    今天要來介紹「建中科學班」！
    ————————————————————
    科學班考試三月多就考了，獨立招生。

    📍考進科學班有什麼優點？
    主科老師會是比較有經驗的，幾乎沒有地雷老師。老師還會同時兼任你的專題研究老師
    🔆三年不分班，會有電神互相切磋討論。
    教學資源多，可以借用科學館做實驗、借競賽資料、想考數理科免修可以直接報名（普通班要7%或是老師推薦）。
    數理科目進度高二就上完，要在高三去台大修課（微積分、普通物理、普通化學、普通生物四選一）。高二下須通過資格考試方能第三年取得台大修課資格，沒考過者你會拿不到科學班認證證明文件，但是不會強制將你轉班。

    📍 科學班的內容會不會比較難，成績會不會不好看？
    🔆 數理科的內容會比較難，老師比較少管必選修，以主題式教學為主。
    某些科目段考較難，老師會調到比較高分，只要你有努力老師一定看得出來分數給的算高。文科被當在科學班會更常發生，因為我們甄選就是數理跟一階不太難的語文考試。

    📍 我是一個沒有超修的國三生（注意，那是會考前），要怎麼準備考試？
    🔆 初試：
    語文：不用太擔心，英文國文都在會考範圍，然後Ｔ分數差距也不大。
    考古題以及其相似題型有公開，建議練完，才有考過初試的機會。
    同樣地，初試會有沒準備的人來考，分數的標準差較大，最後Ｔ分數大概會落在60上下，在總體人數上大約是60/350。
    科學班數學考試絕大多數題都可以國中解法，但多半想不太到。不會寫不要太沮喪，其他人大部分也不會寫。如果有餘力可以學習一些高中好用的單元如三角函數，能在你想不出那些超難解法時提供一個只要花時間就可以做出來的方法。
    自然科會參雜一些高中觀念，但是不太會影響到解題，計算方面則多半是國中公式在高中的延伸。可以針對考古題去對對應的高中章節進行延伸閱讀在考試時比較不會那麼慌。

    🔆 複試（實驗＆證明）：
    數學佔複試4成，數學會是好幾大題每題帶六七小題的形式，其中每題的前段基本上通過初試的人都做得出來，建議每題都先做完前幾小題，卡在一大題很久會造成大量的分數損失。建中沒有公布複試題目，但外縣市學校好像有，可以去找找，但難度低於建中。
    物理和化學各佔複試的2成，都有筆試和實驗。
    物理筆試會考一些較難的高二高三題型最難到達物理奧林匹亞初複試水平，運動學和力學佔大宗，物奧初選該部份可以在高中範圍念完後練習一下。光學和熱學出現了國中為提供的公式請先自行預習，高中的電磁學與國中難度差較多，考的比較少。

    化學筆試範圍有點多且量也很多（四十幾頁），有英文文章的閱測，比起其他題這類題目只要英文能力強一點就能做了。其他題目需要高中大量觀念，而且有些觀念是常常連高中生都忽視的（像溶解）。

    🔆 實驗的部分：
    兩科都是以高中實驗改編而來，會有線索提供你研究步驟以及計算，在討論的部分最好能去閱讀一些高中的實驗手冊，了解格式以及重點句的寫法，不要玩器材，會被扣分，打破也會（手殘者在此）。數據做出來差強人意也要放然後再想辦法解釋，你如果捏造數據老師一定會發現，你的成績就不會太高。有些討論不會需要作完實驗，實驗做不出來趕緊寫那裡搶分！！
    複試的實驗技巧很多難以以國中的能力去填補，如果有這個規劃，可以在初試後詢問你的國中理化老師是否有機會讓你在課餘時間自主訓練高中實驗。（我的國中老師蠻支持的）

    生物和地科各佔複試一成，生物高機率動植物器官、滲透壓、細胞觀察。做好這三類的實驗考過機率較大。地科由於內容不多，推薦讀完高中內容，才能節省做題組前要看大量資料才能解決的窘境。

    ✅ 再來是學習歷程的部分，學習歷程會用到競賽、專題等東西，考上者你們跟數資班對比的優勢就在四月到七月了，趕緊選一科專心拼競賽。在開學後你們可以跟數資班拉開一段距離（但在一、兩年後就沒了ＱＱ）
    ✅專題研究有數學、物理、化學、生物、地科、資訊六科可以選，與你的競賽能力無關，建議去台大或中研院找個指導教授，他能帶給你大量的收穫。
    專題研究高一下開始分組，高二上10月有國際科展初審，進度快者可以直接拼這個
    高二下三月會有校內科展然後特優可至台北市科展然後特優可至全國科展，最後還是會回到台灣國際科展，台灣國際科展的目的就是篩選出一批國手前往美國比ISEF選上國手至少可以推薦本科系，得幾等獎會影響保送推薦範圍，請查教育部法規。
    ✅ 開學初會有能力競賽，以及各科奧林匹亞，能力競賽物理、化學、生物、地科限四選二初試，到了校隊培訓時資訊以外科目限選一科成為校隊。
    然後有時候比競賽還是會吃天賦的，吃天賦的大小由左至右遞減大概是
    數學>資訊>物理>化學>生物
    但同樣也有人全部都行然後被迫上述能競四選二
    最終能力競賽與奧林匹亞都會匯流到選訓營，然後決選營，而選訓營前半會推薦個本科系，成為國手後得金銀銅會影響保送推薦範圍，請查教育部法規。
    ✅ 科學班保送推薦人數僅佔三分之一，其餘的人最終還是會回流到學測指考。如果當初文科很爛考進來，沒拼到保送或推薦及特殊選才者很吃虧。可能會因此落入一些較差的志願。申請時如果有一個某科選訓營，加分會很賺。
    ✅ 再來就是要關注人才培育計畫，大概在8, 9月可以去考，有台大、清大、中研院等等各科的培育。這可以推廣到專題研究的部分，如果你對計畫裡的指導教授的研究主題感興趣的話，你可以毛遂自薦，指導教授get!
    ✅科學班的同儕實力很強大，有數物化生地免修的人、各科的奧林匹亞決選者與國手，跟他們一同考試時不要壓力太大。也因為這樣你永遠有奮鬥的目標，以及能幫你在課業跟競賽都走得更遠的人。

    #俐媽學子經驗分享
    #俐媽學子經驗分享資優班篇
    #他們認真拚數理科學
    #但也沒偏廢英文的學習喔
    #台大明明高手輩出

  • XFastest Media HK

    專題介紹格式 在 XFastest Media HK Facebook 的精選貼文

    2020-12-11 11:00:07
    有 16 人按讚

    現今都是主流拍 4K 影片的年代，隨著相機及攝錄機規格質素越來越強，對記憶卡的讀寫要求相當高。今次會為大家介紹一下V90記憶卡和SONY新推出的CFExpress Type A記憶卡有什麼分別？到底V90規格記憶卡能否應付 4K 120P的拍攝？或者能夠應付哪些拍攝格式等等。

    如果大家喜歡這條影片請記得Like，分享，訂閱我地 YouTube Channel ： bit.ly/XFHKYouTube

    #廣東話 #中文字幕 #相機記憶卡 #Kingston

  • 李開復 Kai-Fu Lee

    專題介紹格式 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答

    2020-10-27 17:52:42
    有 501 人按讚

    人工智慧可以從事創作嗎？

    「我們說它可以。它的工作是創作，而不是對人類的模仿。它需要將我們帶到一個新的世界，這個世界有各種各樣的形態和生命形式。它想知道人類是否已經適應了它創造的新環境。他想知道人類是否已經找到了新的家園。」

    ——以上回答由創新工場 AI 文本生成模型自動生成

    這段看似頗有思辨意味的對話，不來自哲學家，也不來自我或任何科技大拿，而是由創新工場人工智慧工程院研發的AI文本生成模型自動生成。

    ▎11位科幻作家參與，首次AI人機共創寫作實驗啟動

    10月27日，傳茂文化和創新工場做了一件有趣的事，啟動了首次華語科幻AI人機共創寫作實驗項目「共生紀」。在2020年最後的兩個月時間裡，11位「人類」科幻作家與AI演算法聯手合作，將圍繞環保、性別、文化多樣性、人機關係等主題，協同創作多篇科幻文學故事。碳基的人類智慧與矽基的機器智慧一同解讀人類社會，探索人類未來的不同可能，從科技和人文的雙重維度進行共生時代的文化實錄，開啟一場人機共創寫作的奇妙探險！

    「共生紀」實驗邀請了11位中國大陸的新銳科幻作家參與，他們分別是：我在谷歌的老同事陳楸帆（世界華人科幻協會主席、18次星雲獎得主）、小白（知名作家、魯迅文學獎得主）、賈立元（星雲獎得主、清華大學中文系副教授）、分形柳丁（冷湖獎、晨星獎得主）、淩晨（銀河獎得主）、顧適（星雲獎得主）、王元（晉康獎得主）、吳霜（星雲獎得主）、張凡（釣魚城科幻創始人、科幻博士）、王迎（新生代科幻作者）、蘇潔涵（新生代科幻譯者）。

    「共生紀」所使用的AI寫作程式源自于創新工場 DeeCamp 2020人工智慧訓練營中的大學生創新項目「AI科幻世界」。這個團隊的大學生來自中科院計算技術研究所、中國科學院大學、華中科技大學、喬治梅森大學等國內外著名大學。他們在一個多月的DeeCamp訓練營期間，自主設計研發了AI寫作程式的主要邏輯，開發出了一款有趣的的智慧寫作工具，並獲得了本屆DeeCamp的創新賽道冠軍。

    經陳楸帆等科幻作家嘗試，「AI科幻世界」已經可以輸出語法上非常通順，同時擁有一定文學表現能力的段落。這種人機共同寫作的過程對人類思維有相當的啟發意義，AI程式的輸出也常有驚人之筆，例如具有科幻風格的敘事段落：

    「我覺得自己是一隻被人從墳墓裡面拉出來的兔子。一個聲音叫道：你在這裡幹什麼？我抬起頭，看見一個巨大的，渾身透明的身影，正站在我的頭頂上方。我知道這只是幻覺。因為在這個空間裡，不可能有另外一個人。」（由創新工場 AI 文本生成模型自動生成）

    或者具有浪漫意味的抒情段落：

    「她低著頭，臉上露出幸福的微笑。在夢中，我們互相凝望，雙方都在笑，隨後，她的雙唇輕輕吻我的嘴唇。那一天，我做了一個很長很長的夢，夢裡我和她一起在藍天下散步。風把我們的頭髮吹得很長，我們走過了一座又一座高山，那風景真是美不勝收。」 （由創新工場 AI 文本生成模型自動生成）

    創新工場AI工程院執行院長王詠剛認為，AI演算法為我們提供了一面前所未有的，關乎科學邏輯、語言本質、文本規律的鏡子。人機共創這種全新的體驗在前沿科技與文藝創作兩個維度都具有重要的探索和實驗價值。科技思維與文藝思維的碰撞，提供了一種探尋人類智慧與機器智慧之間的邊界與交集，展望人類未來各種可能性的前沿視角。

    基於上述考慮，傳茂文化和創新工場決定聯手舉辦「共生紀」專題策劃。知名科幻作家陳楸帆認為，人機共創實驗使用更多的數據、更智慧的演算法，但目標並不是寫出更好的作品，而是打破邊界，展開對話，實現人與機器的動態交互，讓思想碰撞與流動。

    陳楸帆表示：「AI人機共創不僅僅是文字型創作，接下來會是圖像、音樂等更多可感可觸的藝術形式，帶來全感官、沉浸式、多維度的創作體驗。我們想通過一個實驗，一場遊戲，一次觀念上的冒險，以想像力為信仰，以對話為方法，打破所有的邊界與原有的知識分類，持續追尋生命、宇宙、美的意義。」

    「共生紀」自即日啟動後，將持續至12月份，在「共生紀」官網、知乎、微博等平台同步進行。知乎將搭建「共生紀」專題頁面，舉辦「人機共創，誰更科幻」的盲猜活動；微博將每週發佈AI人機協作作品，邀請網友競猜作者姓名；在最後舉行的渺小藍點「微博之夜」上，科普大V將受邀與AI共創科幻故事。

    ▎人機共創揭示預訓練模型的商業價值

    據王詠剛介紹，AI人機共創寫作實驗不僅揭示了前沿AI科技的科研價值、人文價值，AI寫作程式內部使用的核心模型還具有極為重要的產品和商業價值。

    該模型是由創新工場AI工程院的科研團隊自主研發的，基於預訓練技術的超大規模中文生成模型，模型規模與OpenAI的GPT-2 Large相當。香港中文大學（深圳）數據科學學院副教授，創新工場大灣區研究院首席科學家宋彥博士主持了這項科研專案。

    這是創新工場AI工程院自2016年成立後，在探索前沿技術商業化過程中取得的階段性突破之一。四年來，創新工場AI工程院以「科研+工程實驗室」模式，探索並研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術，並同各行業領域相結合，為產業場景提供一流的產品和解決方案，實現人工智慧科研成果向產業實踐的高效轉化。

    在王詠剛看來，超大規模預訓練模型具有類似作業系統或開發平臺的特點，開發者將在未來創造出更多的可能性，衍生出許多今天還難以預見的產品類型與商業模式。

    例如，超大規模預訓練模型技術有可能成為下一代問答式搜尋引擎及廣告推薦系統的核心技術，大幅改進現今問答式搜索的系統性能，回答相當一部分原本通過超大規模知識圖譜才能回答的知識性問題，甚至可以部分替代傳統的基於倒排索引的搜尋引擎，針對使用者查詢給出最匹配的資訊、網頁或廣告內容。

    超大規模預訓練模型技術也可以在金融、法律、財務、人力資源、零售、製造等專業行業領域內，提供遠超以往系統性能的智慧信息解析和提取、智慧數據整合、自動機器翻譯、智慧文本檢查和審核、輔助決策、風險預警、自動客服機器人等功能模組，將企業中重要業務流程的效率和水準提升到一個新的水準。

    在醫療和健康領域，超大規模預訓練模型技術也將發揮巨大效用。無論是醫療數據的格式化、病歷的解讀與分析自動化、醫療領域科研文獻的檢索與利用，還是直接面向使用者的自動問診系統，抑或是自動的醫療報告生成等，都有可能利用類似技術實現產品和商業落地的新突破。

    在教育領域中，超大規模預訓練模型技術可扮演多種關鍵角色。比如自動講解知識體系、回答學生問題的虛擬老師，自動陪同學生在課後練習、提高的虛擬陪練，自動針對每個學生的能力特點制定個性化課程內容的個性化課程平台等等。

    而在機器人和自動駕駛領域中，超大規模預訓練模型技術可大幅改進人機交互介面，提高人類指揮、控制自動化系統的效率，改進機器人或自動駕駛系統的語音交互能力，還有希望大幅提高機器人和自動駕駛系統對周圍環境的感知能力。

    共生紀微官網 https://deecamp.com/gongshengji

    One more thing，目前共生紀的AI程序只針對參與的專業作家封閉測試，在接下來的一個半月，敬請期待精彩的人機共創作品陸續出爐！

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