從前，我零零碎碎的看著許多簡報技巧，有人說套用模板可以讓簡報升級、有人說配色的選用可以跳脫老舊模板、有人說平面化圖示的使用可以更簡潔、有人說善用動畫可讓簡報更活潑、有人說報個案就是以半結構式的框架報告即可，有了概念但缺少了師父領進門，自己的練功真的走火入魔、曠日廢時。
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過往，我做著許多令人望之生怯的簡報，這些充斥在我每天的生活之中，令人麻木：無關緊要的開頭、不知所以的結尾、字體的混亂、爆炸的資訊、平面化圖示的不統一、頁面的不協調、影片的不熟稔、功能的不熟悉，一次次表現自己的機會，就在虛以委蛇的掌聲中從指縫中流逝。
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在新思惟國際，蔡欣宇醫師就如一位攝影家，注重每一個微小的角度、光影、細節，適時的加入巧思；蔡依橙校長就如一位拳擊手，隨時準備一拳斃命。欣宇學姊注重的概念我歸納為三：配置、配色、配合；校長的思想核心我歸納有三：以觀眾為本位、台上一分鐘，台下十年功、謀事在人，簡報次之。
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若你問我，這筆學費、這個美好假期、這趟學習之旅值得嗎？我會告訴你，值得！就如同你努力讓別人的人生過得更好，你也值得來新思惟讓你的人生過得更好。
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失敗的簡報，是你我每周都或多或少會碰上的狀況。如果可以選擇，沒人想要做失敗的簡報，但苦於無人可以將這些茫茫之眾領入門，所以我們才得常常面對失敗的簡報。
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透過新思惟這樣手把手的教學方式，助教們更是於實作課時一對一教學，你的簡報一定有得救！
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各項簡報會應用到的技巧，面面俱到，甚且是連怎麼樣報告，要怎麼設計內容才會報得好，受到長官老闆的青睞，這堂課全部一起教給你。

創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：創新工場投資的Insilico Medicine，看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企，一起進行“AI＋生命科學”的顛覆式創新！

改造者系列：AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的英矽智能（Insilico Medicine）是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司，通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺，變革創新藥物和療法的發現方式。

英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力：在今年2月和8月，半年的時間內，先後公佈了兩種臨床前候選藥物，分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。

在采訪中，英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示，AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學，長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

AI製藥領域於2014年左右興起，在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律，加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI，我們50個人可以做到的事情，比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」，英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2

1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2「未來呼嘯而來」，彼得·戴曼迪斯（Peter H.Diamandis）和史蒂芬·科特勒（Steven Kotler）著。

■本期受訪嘉賓：Alex Zhavoronkov

英矽智能（Insilico Medicine）是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司，通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺，變革創新藥物和療法的發現方式，加速研發進程，為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。

Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位，約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位，以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。

■對談實錄

Q1 英矽智能原來在美國創立，後來為什麼選擇遷至中國？

Alex：中國構建了一套完善的體系和土壤，吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者，包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者，能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究，擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模，甚至與大藥廠競爭。

Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作，在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗？

Alex：創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類：2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習（deep learning），或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候，生成式對抗網絡（Generative Adversarial Network）出現，AI製藥開始興起。同時，許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊，如果想要獲取AI方面的知識和技能，就必須與初創企業合作。作為交換，那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運，創立時間（2014）正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了，很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用，只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企，與之建立合作。

然而據我的觀察，儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊，但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例，在2014—2019年間，英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文，然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇，位列其次的諾華有54篇。

藥企往往也不知道從何處開始應用AI，而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是，在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前，首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工，針對不同部門銷售定制化的模塊，而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊，部門之間的協同往往沒有那麼強。因此，AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊，對症下藥，英矽智能通常一次只銷售一個模塊。

儘管銷售是模塊化的，AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期，設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解，中國還沒有任何一家同行，同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺，能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外，英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現，藥企可以自行操作，用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。

最後，對於藥企而言，如果想要應用綜合的AI解決方案，需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色，AI企業可以選擇與之合作。

Q3 在您看來，未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼？

Alex：在未來，最重要的不是AI技術，而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業，他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力，而是新的商業模式或者應用AI的新方式。

AI初創公司需要積累足夠的行業專識，理解藥企的需求，學習藥企的經驗，並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用，並且模塊之間能夠很好地兼容，能融入業務流程，且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別，但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越：實驗論文不能被跨越，你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性；實驗中的生物過程不能被加速，你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動，你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。

所以，對於AI醫藥企業而言，下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學？如何理解跨物種生物學？正因如此，我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向，即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化，來創建數字孿生（digital twin），進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。

■要點回顧

1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業，幫助AI初創公司，即「改造者」，迅速汲取經驗、擴大規模，加速行業創新與賦能。

2、在與垂直行業企業合作時，「改造者」既要有端到端的解決方案，也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案，能夠擴大服務範圍和客群，提升「改造者」的競爭優勢。

3、未來最重要的不是AI技術，而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力，而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。

摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破

TO 精選觀點2021-08-26

【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）

AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。

作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。

自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。

一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。

不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。

Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。

用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸

De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。

要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。

「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」

這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。

晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。

由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。

但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。

隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。

這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。

Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片

與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。

而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。

面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。

工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。

全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。

除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。

晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。

附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/

各位同學大家好，我是魔人普物的EJ老師
我的普通物理系列的第三堂課正式上線啦😄
第三堂課會帶各位重新審視牛頓三大運動定律
這次選的例題會讓大家開始熟悉普物題目的難度
由於學了微積分，也會教各位用微積分做小量分析
最後推導出的結果能讓大家更了解物理在工程上的應用
因應七夕情人節，這次的中場有特別設計過，希望大家會喜歡

【習題解答】
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最近講得多太多娛樂八卦, 不如我哋玩一玩嘅話題

因為已經過咗新丑年立春, 我想我嘅youtube頻道更加多樣化

呢條影片我會介紹嘅就係最近喺網上瘋傳嘅一位占星師印度神童阿南德(Abhigya Anand)

佢嘅預言最近喺網上瘋傳。印度神童阿南德14歲已取得碩士學位，精通6種語言，阿南德生于2006年。佢嘅父親係一位軟件工程師,媽媽係一位時裝設計師,曾經住過喺加拿大幾年,跟住回流返印度,阿南德从7岁起学习梵语。8岁起每天早上花半小时背诵印度教经典《薄伽梵歌》四节经文。10岁起开始接触并学习占星。14岁的阿南德还获得了草药微生物学——「阿育吠陀微生物学」（Ayurveda-Microbiology）研究生的文凭。阿南德现正攻读印度占星学院PhD-博士學位，专业是「金融占星学」（Financial Astrology）。

在阿育吠陀Ayurved　a-Microbiology中，同樣認為五元素幫助構建了我們的身體，

土元素 | 構建了骨骼，骨骼的堅實和力量來源於土元素；

水元素 | 構建了肌肉和肌肉的運動；

火元素 | 構建了骨骼，神經系統。飢餓與口渴源自火元素，當火元素強烈，我們將感到饑渴；

風元素 | 促成所有四肢和身體的運動，內部器官的運動和代謝運行。擴張和擠壓也源自風元素；

空元素 | 構建了我們心意的慾望、憤怒、佔有、迷戀、恐懼等情緒；



阿南德（Abighya Anand）在2019年8月预言11月将有大灾难爆发，如今新冠状病毒，COVID-19全球大流行，病毒将在全球蔓延，全球紧张局势将加剧，正應驗咗佢嘅预言，非常之精准。


之前佢啲新聞大家都有聽過 ,早幾日佢就預咗 將會喺 2021年的2月10日是个更可怕的时间节点，这一天会出现六星连珠，太阳、月亮、水星、木星、金星、土星将连成一条直线。在这一天，经济可能全面崩溃。

阿南德还强调，与瘟疫相比，饥荒和经济是更加严重的灾难。政府或者是个人应该提前做出准备。而这一切，阿南德认为是上天对人的一种严重的警示，如果不改过，饥荒与战争或者是大灾难会摧毁人类。


2月10號呢而家好近啫 ,究竟會唔會好似2008年雷曼咁樣嘅金融海嘯觸發全球呢 , 到時大家就可以拭目以待啦,

我除咗對佢個預言有興趣之外,我對佢個人以致佢所用嘅預測工具,更加感到興趣,原來佢係用印度占星術（Jyotish astrology）又稱之為「吠陀占星術」（Vedic Astrology），係一個發源於古印度的占星術系統。

佢通过使用占星术，正确地预测了黄金和白银的价格以及其他的股市經濟病毒流行等等嘅活动。

阿南德主要根据火星将与土星和木星相合，而月亮和行星拉胡（Rahu）也将相合。在印度占星术中，拉胡是九大主要的天体之一，被描述为引起日食的“影子实体”，是流星之王。

所以佢所講將會喺 2021年的2月10日是个更可怕的时间节点，这一天会出现六星连珠，太阳、月亮、水星、木星、金星、土星将连成一条直线。在这一天，经济可能全面崩溃。

这是一种非常罕见的情况，因为在占星术中，火星、土星和木星被认为是最强大的行星，因为它们都位于太阳系的外圈。因此，当它们全部对齐时，它们在地球上产生的力量是巨大的。


佢所運用嘅預測方式,就係所謂「吠陀占星學」(VedicAstrology)，或稱「古印度占星學」(AncientHinduAstrology)，是指印度民族的傳統占星學。“吠陀星學”在研究方面，主要強調個人命運裡的事態：比如是研究個人的名譽、運氣和財富等，而只有百分之五會提及個性和心理。印度古代占星术的起源大约在公元前5000年。喺呢一樣係同西方嘅占星術有最大嘅分別 .西方嘅占星術最主要係好似星座咁樣分析每一個星座嘅性格同埋心理 .

【印度占星學特色】

　　˙奠基於吠陀文化，隱含「梵我不二」哲思與神思觀點,即係我哋中國嘅天人合一
　　˙預測事件、論斷時事為其精髓
　　˙採用恆星黃道
　　˙分宮圖：輔助判斷命主健康、財富、父母、婚姻等人生事項
　　˙行星組合：論斷命主先天格局
　　˙大運系統：預測命主人生各階段運勢

早期的天文觀察也許粗略，但隨著時代推演，變得越來越精密，甚至引進數理技巧、球面天文學；而上述活動所需預知的曆表編製方法，也更加精確。這種發展歷程，涉及了星象徵兆、氣候、地震、洪水、災變等占星預言，甚至其他神靈媒介、物候徵兆的預示，種類繁多。在占星學方面，為了爭取先機，或進行擇日，或解答心理疑惑，或以卜卦尋找失物，或論及命主生活境況和一生大運流年，也都有不同解讀方式。印度占星學將這些活動分門別類，以利區分。印度占星學可以分為三大類及六大支：

三大類 :

1. Ganita：天文學與占星學的計算。

2. Samhita：本集。日昝(盞)的觀測，包含徵兆、氣象、農作物的嗰年是否豐收、地震、洪水、大量人口的財富變化、經濟循環、房屋建築、流星及所有的自然現象。

3. Hora：命盤的解釋。

其中「Ganita」攸關天文學，如球面天文學、天文觀測記錄、行星位置的計算、順行、逆行、停滯、比太陽先出或後入、星體的顏色與大小、恆星位置等所有天文活動，尤其是與占星學有關的部分。

「Samhita」精細的處理自然現象的徵兆(Nimitta)。

「Hora」針對用事時刻、地點製作天宫圖(Horoscope)，包括本命(Jataka)、擇日(Muhurta)和卜卦(Prasna)

六大分支 :

1. Gola：球面天文學，直接觀測天文現象與記錄。

2. Ganita：天文學與占星學的計算。

3. Jataka：本命占星學。

4 Prasna：卜卦占星學，就尋問事項解答，不用本命天宮圖的內容。

5. Muhurta：選擇吉祥的天象時刻從事活動。

6. Nimitta：徵兆的解釋。

六大分支其實就是三大類的細分。喺應用方面亦都可以配合六大學科,衍生出世運占星學(MundaneAstrology)

－－主要研究日蝕、行星會合、新月等天體現象，以它們的發生時間來推測一個國家或社會可能發生的現象。 流年預測(AnnualForecast)－－用來預測天氣和農作物的收成前景，視乎行星橫跨天空的現象來斷定來年的吉凶。

本命占星學(GenethliacalorNatalAstrology)－－此種占星學是“吠陀占星學”的最重要部份，以個人出生的那一刻和地點來推算嗰個人嘅命運，強調的是出生時的浮升點(Lagna)、行星的格局以及其相位。[注：浮升點(Lagna)，洋人稱為“上升點”(Ascendant)，若撇開其度數不論，只論其所在之星座，則是洋人一般所稱的“上升星座”RisingSign)。]

過運(TransitSystem/Gochara)－－主要研究行星橫跨先天星圖時，與之形成之相位及關係，來推算某短暫時期的運勢和發生事件。

時局占星學(HorarySystem)－－以當事人問事的一刻來起出一張星圖，從而去問事情的吉凶，與中國的奇門遁甲和大六壬等術數的概念相近。

擇吉占星學(ElectionalSystem)－－用以選擇一個良辰吉日，開張做生意、簽署合約、結婚和見工面試等。由於星體在一個選定時間的位置和狀態對個人活動有重大影響，所以這個學科的基本原則，是以開始進行某種活動的一刻，來決定行星與浮升點在天空的相對位置，以它們之間的互涉關係，從而選定一個良辰吉日。

需要注意的是，印度占星學家在前五個學科中，均以浮升點和行星在某一刻的位置來推算命運。而擇吉占星學則不然，它與其他五個學科不同，認為行星的位置和相位可以保障一個人的成功，提供了我們選擇吉時的自由。

學業力及轉化

吠陀占星學建立在兩項基礎原則之上：

1、我們都擁有永恆不朽的靈魂----在梵文(古代印度佛教經典語言)中被稱為”atmas”，(英語單詞“原子”-atom-即源自於此)。一個”atmas”是組成永恆而神聖生命的極限微小顆粒。以此而言，我們的靈魂無法逝去或被扼殺，因為它們來自於另一個非物質的世界。然而即使我們的靈魂永恆不朽，我們仍需親臨這個物質世界。換句話說，我們是體驗人類經歷的靈魂，而非感受精神體驗的人類。

2、世間萬物都遵循因果定律。這意味著“每一個作用力都會產生一個同等的反作用力”。當你把這兩條真理合二為一，所得到的結果就叫“業力”。業力的根源為“kri”，代表“行為”。所以我們靈魂在物質世界內的所作所為都會依據物理定律產生反作用力—它們並不是某種懲罰，而是長時間積累起來的因果關係的科學規律。古印度吠陀占星學是靈魂與自然界定律的結合體。隨著時間的推移，掌握了我們所做的一切。它的神秘之處就在於由自然界引發的反作用力不會立刻被體現出來。是在長時間後才會發生在你我身上，即 “善有善報，惡有惡報，莫言不報，時刻未到”。

這種思想引發了“輪回”的概念：永恆的靈魂將會不斷地轉換自己的凡身，一世又一世，並且每一個新的肉體都延續承載者前世過往的因果迴圈。形象地去理解，就是將你的自由意志比喻成聚集自己所有想法、言論和行為的財產投資。吠陀理念基於--無論你身在何處，自然界的內部體統會將你的全部“投資”轉化成為相應的回報。即使你換了新的肉身，大自然仍知該如何找到你並與你“續約”。

想像一下，在人生的終結之際，肉體死亡之後，你被聖靈帶到了“所用業力庫”裡，他們將會審計你的“業力帳戶“，計算你用了多少”業力幣“，然後通過複雜數學統計來算出你將被賦予的下一個凡身。你會被指定父母、家庭和兄弟姐妹，然後又成為了凡間中新的生命。而未回報或發生作用的業力，亦或是前生靈魂帶來的因果影響，將會被轉至新的生命，即凡身之上，仿佛我們出生時都拎著無形的業力行囊。

這就是“星座”的邏輯原理。星座是你出生時所在地(準確經度與緯度位置之上)的天空表像形態。在行星與恒星的位置背後隱藏著能夠揭露伴隨每個靈魂的因果秘密的圖表。吠陀占星學的星盤是一張照片---新生靈魂“(業力)投資檔案”的快照。因為星盤由光線格局組成，所以吠陀占星學也稱為“周諦士”，即研究出生時刻天空中光線格局的藝術。


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Title:
賭場VS賭波VS賭馬，如何預測賽果？
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Subtitle:
天有不測之風雲，何以天文台能夠預測天氣？
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Script:
賭場、賭波和賭馬，形式上非常不同：

賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知

由於形式不同，戰術亦截然不同。但戰術不同，目標卻始終如一：「正EV」。只要EV是正數，賭博便佔優。重溫一次EV的計算方法：

EV = 淨贏注 × 贏錢機率 － 淨輸注 × 輸錢機率

換言之，賭場遊戲的賠率固定、機率固定，因此EV都是固定，而且一般來說都是固定的負數（因為對賭場來說便是正數）。對賭客來說，除非遇上賭場犯錯，例如推出新遊戲，規則上容許賭客獲得正EV#，否則於賭場遊戲長賭必敗無疑。

#《爽爆：全職賭徒鑽賭場漏洞　月贏80萬 》
　http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121017/18042618

至於足球博彩，雖然是固定賠率制，但由於足球比賽變化莫測，不似賭場遊戲純粹訴諸物理力學，因此機率是未知之數，自然EV也是未知之數。只要有一定方法，便有可能取得正EV。

或許你會問：既然足球比賽變化莫測，一個不慎擺烏龍、一個不智領紅牌、一個球證誤判越位入球等，都會影響賽果，試問又怎能夠計算呢？

這個問題就等如天有不測之風雲，天文台為何能夠預測天氣呢？當然間中亦有錯判，但雖不中亦不遠矣，這就是數學的力量。其實博彩公司訂立賠率的時候，都會先以數學計算賽果機率，然後輕微調低作抽水。由此可見，只要比博彩公司計算機率計算得更準確，便能夠於賭局中佔有上風。

舉個例，朋友和你在街頭足球場看見兩隊業餘球隊比賽，朋友見一隊年輕力壯，另一隊白髮蒼蒼，於是開盤：「年輕隊1賠0.8、和局1賠2.1、元老隊1賠3.1」，這個時候，你發現元老隊球員原來是前甲組職業球員，年輕隊則是自己兒子的球隊，而你知道自己的兒子和他的朋友是乒乓球隊友，根本不懂得踢足球，因此，你預算元老隊的勝率遠超年輕隊。明顯地，這個賭局是你佔了上風。

換言之，這是一場資訊（Information）戰，擁有更多資訊的佔優。為什麼？因為資訊較多的一方，更能較準確地計算賽局機率（這也是馬評家晨早起床看晨操的目的，獲取一般馬迷不知道的資訊）。於上述例子，雖然不涉及數學運算，但仍算是一種粗略估算。當然，面對博彩公司，粗略估算是不足夠的，你需要比博彩公司更精確的機率計算，而方法就是：建立一個數學模型（Mathematical Model）。

提供重要資訊


計算預測結果

你先從現實世界搜集重要資訊，例如對賽兩隊的近績、對賽往績、預計陣容等，而對賽果影響力較小的，可選擇性地抽取，例如天氣溫度、領隊教練、花邊新聞等。然後，將這些資訊輸入到電腦程式，並由電腦進行運算，得出答案後，把電腦程式輸出的賽果，視之為對現實世界的預測賽果。程序大致如此，天文台預測天氣也是透過數學建模（Mathematical Modeling），量化重要的氣候現象，來預測未來天氣。

然而，電腦程式是如何使用現實資訊的呢？首先預設一些公式，然後匯入大量球賽歷史資訊，例如上述的近績、對賽往績、甚至天氣溫度等，從而利用公式計算預測賽果，將它與真實賽果比較，便可得知每一條公式的預測準繩度，繼而從中選出預測力最高的公式，加以使用，計算EV。

最常見的疑問是：「公式的準繩度源於球賽歷史資訊，包括真實賽果，準繩度自然必被高估，試問對比真實賽果又有什麼意思？」

這個問題可以利用一個名叫回溯測試（Backtesting）的小聰明手法，匯入資訊時，只匯入一部份，留下剩餘的部份歷史賽事當作未來賽事，執行公式模擬投注。
舉例說，你找了1000場相關賽事，你可匯入首900場，來挑選公式，然後用尾100場作模擬投注，計算出使用公式的EV。

賽馬博彩也是透過數學建模，你除了需要計算機率之外，你也要模擬最後賠率。因為賽馬博彩是實行彩池制（Pari Mutuel，又稱同注分彩法），賠率會因應投注額的分佈而時刻調整。假設你投注的時候，一號馬是1賠10，臨開閘的時候可以變了1賠3，到最後派彩可以變了1賠6，而你最後獲得的賠率，就是根據最後派彩，而不是你投注的時候。

由此可見，如使用數學建模，賭馬比賭波容易獲得正EV。主要原因如下：

賽馬是賭客與賭客之間的對賭。實施彩池制，博彩公司抽取投注額的手續費獲利，無論賽果如何，博彩公司已經賺了，派彩只是用輸家的注碼賠給贏家。只要有大量非理性的賭客，賭局佔優的機率便會較高，就好像到麻雀館打麻雀，遇著三位菜鳥，贏面自然較高。

相反，足球博彩是固定賠率制，是莊家和賭客直接對賭，莊家自然費盡工夫調整盤口，為公司獲得正EV，博彩公司正EV，即是賭客負EV。要從足球博彩中使用數學模型取勝，就得比博彩公司計算得更精確才有機會成功。

實際操作上，數學模型的構造當然比以上描述複雜得多，例如考慮的因素、各個因素的比重、賽事的數量，甚至注碼大小等，都絕不簡單。然而，原理大致上就是如此。

這一堂不教任何數學建模的方法，因為所需要的數學水平起碼要有大學程度，如想擊敗賭場，開始學習數學吧，有心不怕遲，只要沒有了考試的壓力，學習數學其實很愉快，也很輕鬆，或許最後你做不了賭神，卻成了數學家呢！

就算不打算學習數學，也希望你明白背後的原理，不致於大庭廣眾之下獻醜，不會再說由於隨機因此無法預測，而別人提起數學模型的時候，你起碼聽得明白。

天氣預測的科學發展已成熟多年，人類掌控隨機事件的能力已遠超一般人所想。天文台雖然無法完美預測每一秒的天氣變化，但大概準確，已造福人群；同樣地，賭局預測，雖然不會場場中，但只要大概準確，使贏的多過輸的，已足夠使賭客獲利。數學並非萬能，但只要適當地使用，絕對是強大的武器。
 
Summary

 賭場遊戲的賠率和機率都是固定。
 足球博彩實行固定賠率制（Fixed-odds betting），賠率固定，但機率不知。
 賽馬博彩實行彩池制，賠率不定，機率亦不知。
 賽果預測的原理，與天氣預測的原理大致相同。
 將現實世界重要資訊，匯入數學模型計算，用結果預測現實世界賽果。
 把部份歷史賽事當作未來賽事，用以驗證數學程式的準繩度。
 天氣預測無須分秒不差，賭局預測亦無須場場中，只要正EV就可以。

Terminology

 資訊（Information）
 數學模型（Mathematical Model）
 數學建模（Mathematical Modeling）
 回溯測試（Backtesting）
 彩池制（Pari Mutuel）
固定賠率制（Fixed-odds betting）
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
Ａ ── 會考 Math 數學
Ａ ── 會考 Additional Math 附加數學
Ａ ── 高考 Pure Math 純粹數學
Ａ ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
Ａ ── IAL Core Math 1 2
Ａ ── IAL Core Math 3 4
Ａ ── IAL Further Pure Math 1
Ａ ── IAL Mechanics 2
Ａ ── IAL Mechanics 3
Ａ ── IAL Statistics 1
Ａ ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo