【張建宗：確診減少非行動有偏差　而是政府加強抗疫成果】

政務司司長張建宗在最新網誌表示，圍封強檢能夠找出隱性患者，徹底截斷病毒傳播鏈，對市民健康安全及整體社會有利，絕對值得做，冀市民理解和支持。

張建宗表示，未計昨晚行動，過去兩星期政府順利完成20個圍封行動，超過18900人接受檢測，當中發現15宗確診個案，並向在「受限區域」不遵守強制公告市民發出超過30張定額罰款5,000元通知書及超過160張強制檢測令。

張建宗又指，要明白當社區感染數字逐步下降時，強制檢測所能找到的個案亦會相應下降。他認為這是令人鼓舞的結果，相信市民大眾都希望社區中的確診個案大幅下降，但這並不表示污水檢測的準確度或政府的行動有所偏差，而是政府加強抗疫及防範於未然的成果。

全文︰http://www.passiontimes.hk/article/02-07-2021/70261

#張建宗 #強制檢測

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物理學家用機器學習解決熱力學難題：微觀系統的「時間之箭」

Posted on2020/11/03
郭家宏 | Ryan

機器學習除了能用來識別人臉、預測銷售之外，還能用於研究物理。近期，馬里蘭大學的研究團隊開發一種機器學習演算法，可研究宏觀與微觀過程中的熱力學時間之箭方向。研究團隊將論文發表在《Nature Physics》期刊上。

研究論文 傳送門

在微觀系統中，時間之箭的方向不明顯

熱力學第二定律提到系統隨時間演化的不對稱性，稱為「時間之箭」。在宏觀系統中，這種不對稱性有一個明確的方向，但在微觀系統中，這個方向是不明顯的，而且很容易受到波動干擾。以影片比喻，在宏觀系統中，觀眾可以明確知道它是正常播放還是倒轉，但在微觀系統中，觀眾很難判斷影片的播放方向。

論文第一作者 Alireza Seif 表示，機器學習可用於圖像辨識與分類，而時間之箭的方向也可被定義為一種分類問題，因此與同事 Mohammad Hafezi 和 Christopher Jarzynsk 一起研究用機器學習辨識時間之箭方向的可能性。

神經網路能預測時間之箭的方向，而且準確度極高

研究團隊訓練了一個神經網路，根據一組物理過程的模擬電影，來檢測時間之箭的方向，而這些電影有相應的標籤表示前進與倒退。Seif 解說道，「我們的神經網路根據輸入（電影）與網路的參數（權重與偏差），輸出一個介於 0 與 1 的數字，然後我們尋找能讓輸出值與真實標籤（時間箭頭方向）之間的差異最小化的參數值。」

研究團隊發現，神經網路能預測時間之箭的方向，而且準確度極高。

此外，研究團隊也使用了 inceptionism 技術，調查神經網路內部所發生的事情，找出最具代表性的前進與倒退軌跡。

研究團隊發現，該機器學習演算法不但解決了一個物理問題，也確定了解決這個問題的重要物理參數。Seif 表示，非平衡物理系統是團隊特別感興趣的領域，因為有一些尚未解決的問題，可以透過機器學習演算法解答。因此研究團隊正在研究統計物理學中的問題，並測試機器學習工具用於解決物理問題的潛力，期望能有新的科學發現。

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2020/11/03/machine-learning-and-time-arrow/

😃說到股市技術分析當中進出場點的判斷，除了各種 #價量型態 和線型理論，最容易上手的應該就是KD指標了📈。在媒體上常聽到專家說K大於80賣、K20大於買或是什麼「黃金交叉死亡交叉」，其實就是在講KD指標的應用⭐️
🐈但如果你曾經嘗試用KD當作買賣依據，應該會發現它還是沒有想像中的那麼無惱，因為規則當中總是存在著各種例外🙈，因為歷史數據不會改變，但環境和人心卻隨時都在變😂，不過我們可以用一個方法，來降低日KD的偏差🤓

#蘋果樹蘋果與蘋果派🌳🍎🥧
#這一題欠好久了😅
#上課偷吃東西🧇
#算了真的算了🤣

🤓關於KD運用的特別補充：
一般所說的「超買/超賣」其實是一種帶有前提的假設，非常主觀，因為沒有人規定連續九天收最高之後，第10天、11天、第12...不能繼續收最高，這就是我們說看KD指標不能走火入魔的原因，因為KD指標是根據股價畫出來的，怎麼解讀就各自表述，沒有標準答案。
🤔我們可以把KD想像成溫度計，它只是很直觀地告訴我們目前的溫度，相對過去幾天是高還是低，但無法完全預測未來溫度會「繼續變熱」或是「即將轉涼」，但透過二次平滑的設計，稍稍可以透過KD曲線所歸納出來的移動情況，來提前發現「可能要轉涼了」，但再麼說都只是「可能」
✅20/80超賣超買，只是一種普遍大概可以參考的數值，保守一點的10/70也有人用，但這些區間並非所有標的都完全適用，畢竟每個標的價格，不論是個股、ETF、黃金、美元甚至指數...背後都有不同的故事，還是要搭配其他指標和量價型態一起判斷，才能拼湊出更多線索，提高準確度

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今天的影片算是實驗性質~ 本來我也存疑到最後真的會兩週以平板撐練成馬甲線嗎?
沒想到真的是很有用耶！~~~
平板撐變化後，不會像最基本只撐著那款那麼沉悶，老實說練習的時候也不太辛苦(只是練完有撕裂感~ 哈哈！) 大家也一齊來做看看吧！

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