《荷蘭在線：Netherlands On Line》4/18

* 【阿姆斯特丹"花車"街景的背後——美國男子愛妻之心】

裝飾著花朵、蝴蝶和鐘錶的色彩斑斕的自行車，已成為阿姆斯特丹的街道上獨特景色。

這些亮麗自行車的背後是一位被人們稱作「花車人」（Flower Bike Man）的美國男子Warren Gregory。

他的妻子患有癲癇，常常記不住停放自行車的位置，尤其是在「自行車王國」的荷蘭，尋找自行車變得更加困難。

Warren為了幫助妻子，用鮮花裝飾了她的自行車。他還裝飾了一堆廢棄的自行車，擺放在通往回家的路上，以免妻子迷路。

每一輛花車都有不同的設計裝飾，代表了愛與幸福。這些花車受到了各方的讚美，帶給街道活力，這也使Warren得到更多的動力裝飾自行車，把它們散置到整個阿姆斯特丹。

在荷蘭這個自行車文化盛行的國家，Warren的花車作品得到了廣大阿姆斯特丹市民們的喜愛與支持。

儘管這些花車曾被盜竊和故意破壞，但Warren並沒有放棄他的自行車裝飾創作。他希望他的花車能帶給人們微笑，帶來積極的能量。（圖片1-5）

* 【Nendo設計工作室推出「hyouri」燈籠系列正在《Life in Vogue》展出中】

日本設計界第一網紅工作室Nendo將在2021年《Life in Vogue》電子版雜誌展示最新的「hyouri」燈籠系列。

羅馬音「hyouri」，日語寫作「表裏」，意為「外部與內部」。設計靈感來自於從江戶時代中期（1603-1868年）成立的小嶋商店手工製作的「京都紙燈籠」的這一傳統工藝，還有日本寺廟和神社建築木材的使用。

傳統標準的京都燈籠以環形竹框充當燈籠的骨架，覆蓋上石棉紙。「hyouri」 則採用了高度透明的絲綢布料，設計成了一種輕巧的多層燈籠。「hyouri」系列作品共設計了10款。

受新冠疫情影響，今年《Life in Vogue》特別推出了虛擬空間展示設計。在柔光下的虛擬空間里，Nendo懸掛了這些結合傳統日本木材工藝和新式現代設計的燈籠。

「hyouri」系列在《Life in Vogue》網頁上展出到4月18日。

https://m.youtube.com/watch?v=s3M5Wf6_zto

* 【阿姆斯特丹新一件針對風力渦輪機的抗議活動】

阿姆斯特丹及其周圍市政當局安裝風力渦輪機的計劃再次遭到當地居民抗議，接下來的幾星期的每週六都將舉行一次抗議活動。抗議活動將在Zunderdorp城鎮開始。

據調查，該城鎮有97%的居民都讚成開發風能，但是整體反對風力渦輪機的安裝地點在距離城鎮350米的地方。

調查機構OIS建議將風力渦輪機放置在離城鎮600米以外，而市政當局隨後將距離減少至350米。

尚不清楚近距離的風力渦輪機對城鎮生活和周圍自然保護區會造成怎樣的影響。這也是當地居民組織抗議活動的原因。

* 【將荷蘭水塔再利用改造成兩個獨特的住宅】

2020年荷蘭水塔獎頒給了由RV Architecture設計改造的的荷蘭水塔住宅，該獎項每年頒發給最佳改造水塔的設計者，目標鼓勵廢棄水塔的再利用。

改造的水塔建於1915年，位於荷蘭新萊克蘭鄉村的一個堤防旁。水塔由兩位堂兄弟於2013年共同購買，他們將周圍的土地改造，將水塔重新規劃設計。

建築師RV Architecture成功地將水塔建成了兩個設計獨特的住宅，滿足了家庭住宅需求。

RV Architecture把原先塔內的三層設計重新裝修成六層，包括了一個兩層高的花園房，以及兩套兩層的住宅。保持水塔原始六邊形的結構，以旋轉式佈局立面窗戶，一戶俯瞰萊克河，一戶觀賞鄉村風車景觀。

改造後的水塔住宅既保留了原本建築特徵，將古舊的水塔再利用，增添了嶄新的住宅功能，當然實現了可持續性住宅建設理念。這也是此此設計獲得荷蘭水塔獎的理由。（圖片6-10）

* 【荷蘭回收公司因可能用再利用土壤造成環境污染正被刑事調查中】

荷蘭回收公司Afvalstoffen Terminal Moerdijk未按照規定使用清潔土壤和瀝青，造成荷蘭各地至少十個項目環境被再利用的土壤污染。

這些項目應使用符合規範的加熱清潔的土壤。這種土壤與含焦油的瀝青混合，高溫作用下有害物質將被分解。清潔後的混合物可以當工業用地。

儘管ATM發表聲明稱其再利用的土壤符合標準規範，檢察機關懷疑該公司存在違規操作，使得仍存在有害物質的土壤污染了當地的地下水和地表水。

目前ATM正在接受刑事調查，該公司已經清理了使用再利用土壤的地面。

* 【荷蘭林地中帶有中央庭院的細長型石制別墅】

荷蘭知名建築公司Powerhouse Company在荷蘭南部的廣闊林地裡花費兩年時間打造了細長型石制住宅「別墅JM」。

別墅JM的設計宣傳標語是「長而迷人」。由天然石材和木材建成的單層別墅，整體呈細長的矩形，留一個大開口，可以看到內部的中央庭院。

別墅的外表由筆直的石牆與彎曲的玻璃牆組成，沈重的石牆代表著樸實和寧靜，曲線的玻璃牆又帶一種輕盈感，兩者相結合，使建築別具一格，為住戶提供了最佳的自然景觀，相對封閉的空間則保障了住戶的隱私。（圖片11-17）

軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

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差不多上了三十五歲後，就有明顯感覺體力不如從前，尤其是懷菲菲和蘋果的時候，每天如果沒有燕窩、滴雞精、或是珍珠粉的持續加持，元氣根本恢復不過來，只會處於一個累到連話都懶得說的狀態!! 😥

除了體力下降，另一個很殘酷的事實，就是膠原蛋白的流失(就說時間是把殺豬刀嘛😭)，細紋開始偷偷冒出來，肌膚也會開始出現乾燥缺水、鬆弛沒光澤的現象，如果不稍微注意一下，可能沒幾年就會變成自己都認不得的黃臉婆了!😣

很建議大家吃些燕窩來保健養身，因為燕窩中富含人體需要的胺基酸、碳水化合物、維生素、蛋白質和鈣等等，這些燕窩的營養素容易被身體吸收，所以自古以來一直以來它以滋陰調中、補肺養陰、補血養胃、美容護膚，增強人體功能而出名的滋補聖品，而它所含的唾液酸，保濕度更是玻尿酸的十倍啊!!

膠原蛋白其實是無法直接從食物中攝取的，因為原形食物分子量過大，人體無法直接吸收(所以別再怒啃豬腳豬蹄了啦，那只能補脂肪和膽固醇吧🤣)，白木耳飲這類的植物性飲品其實也不存在膠原蛋白(因為膠原蛋白僅存在動物組織中)，所以如果要真的把膠原蛋白吃進身體裡面，一定要靠技術將膠原蛋白分解成胺基酸、二肽分子，才能被身體吸收!

以前總愛抱著一大罐冰糖燕窩，每天挖個兩瓢來吃就覺得幸福元氣都滿滿，但現在住法國買不到也寄不來，還好擁有專利胜肽分子的技術、零負評的《廣生堂》有出一系列可以帶著趴趴走的燕窩系列，這樣就不怕流落在世界上的任何一個角落了!🤣

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啊，還要來補充說明一下，燕窩雖然以養陰出名，但它不是女性專有的小確幸啦，對體力付出大、工作壓力大、常需要交際應酬的男性來說，它也是頂級的補品之一呦!

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我們常聽到「 #代謝 好有助身體健康」，但這背後的關鍵是什麼呢？而現在環境中有許多毒素，日常生活要怎麼做才能幫助身體代謝？以下陳俊光醫師帶你了解人體代謝機轉，同時避開毒素！

代謝是什麼？對身體的功能為何？

陳俊光醫師說明，我們每天吃進許多食物，身體會將這些食物以及其所含的各種營養素進行加工處理，以滿足各種不同的功能需求，這個就叫做代謝。「當然我們吃進去的不只是營養，也包含許多毒素，」他表示，代謝也是將毒素排出體外的必要工作。

代謝的種類？

#基礎代謝
陳俊光醫師表示，基礎代寫指的是當一個人處於休息狀態所需的熱量，換句話說，就是我們躺著不動都會消耗的熱量就叫做基礎代謝率。

#新陳代謝
但基本上我們不太可能一整天都不動，生活需要做各種活動，此時身體的代謝率就會提升，就需要更多的熱量來滿足這些需求，而此時身體的代謝狀態就是新陳代謝。

陳俊光醫師進一步解釋，新陳代謝可以分為兩個部分，而這兩者息息相關：

分解
分解的目的是為了產生熱量。陳俊光醫師說明，我們每天吃進的許多食物就是熱量來源，有了熱量才能做許多事情。

合成
合成是把吃進去的東西，製造成身體的一些重要結構。陳俊光醫師舉例，當我們去健身房鍛鍊時，肌肉會運用胺基酸、蛋白質加強結構，這就是一個合成的過程。

如何得知代謝是否良好？
陳俊光醫師提及，身體的排毒能力可藉由實驗室檢測判斷。以塑化劑為例，吃進身體後要經過腸胃消化，以及肝臟解毒兩個階段才能將其轉為水溶性，再透過尿液及糞便排出體外。因此能藉由檢測尿液中的殘存毒素濃度，判斷身體的代謝狀況是否良好。

身體能代謝有毒物質嗎？
「這是一個非常重要的課題，」陳俊光醫師表示，人體要完全排出環境毒素，需要消耗相當大的能量，而這個過程主要是在肝臟完成

他舉塑膠製品為例，因為製作此類產品的過程中，為了要讓塑膠變得柔軟，就需要添加塑化劑，但塑化劑進入我們的身體後，就會對器官造成危害。

「當我們用保鮮膜覆蓋在高油脂的食物上面，就很容易把塑化劑吃下去，因為塑化劑本身是脂溶性的。」陳俊光醫師進一步解釋，塑化劑跟著食物進入腸道後，在分解過程中就會產生有毒物質，肝臟就必須加工處理，此時就會消耗相當大量的營養素來排除，例如維生素B群及胺基酸等。

不過現代人外食居多，營養多半並不均衡，陳俊光醫師就說，飲食不均身體就沒有足夠營養排除毒素，將導致毒素在我們體內持續累積，造成身體負擔。

如何避開環境毒素？

多喝水
飲食均衡
保持運動習慣
減少接觸塑膠製品，以玻璃或不鏽鋼材質替代

環境毒素無處不在，我們究竟該如何避免？對此，陳俊光醫師回應，環境毒素有非常多種，而最主要進入身體的途徑是「跟著食物一起進來」。

另外還有外用產品，包括沐浴乳、肥皂、洗髮精等清潔用品，以及保養品、化妝品等，在製造過程中也會加入人工香料、防腐劑等化學材料，就會透過人體皮膚表面被吸收。

「減少接觸仍是最主要的避毒方法，」陳俊光醫師表示，盡量少用塑膠製品，日常生活中能用其他材質替代塑膠製品，例如水瓶、餐具等，可以選擇玻璃或不鏽鋼材質，就能大幅減少吃進環境毒素的機會。

此外，保持飲食均衡及運動習慣、多喝水，都有助身體排毒。「減少吸收、加強排出，就能保持體內乾淨。?

認識塑膠製品

日常生活中有非常多塑膠製品，陳俊光醫師認為，我們都需要好好認識其中差異。

「塑膠容器上有一個三角形符號，當中有編碼1到7號，」陳俊光醫師說明，台灣目前大部分都是使用編號5號的塑膠（PP），而這也是生產過程中不需要添加塑化劑的類別，同時耐溫超過100℃。

他提醒，盛裝熱食的塑膠容器，包括熱飲使用的杯蓋在內，若不是使用5號，就要特別小心，因為其他編號的塑膠產品不耐高溫，容易溶出塑化劑，都不適合再加熱或裝滾燙熱食。

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