雖然這篇生成對抗網路論文鄉民發文沒有被收入到精華區:在生成對抗網路論文這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 生成對抗網路論文產品中有14篇Facebook貼文,粉絲數超過4萬的網紅T客邦 3C 科技,也在其Facebook貼文中提到, 訓練GANs可能需要10萬張以上的圖像,但NVIDIA的論文「利用有限數據訓練生成對抗性網路」中,提出了一種稱為自適應鑑別器增強(ADA)的方法,利用這種方法訓練GAN,可使需要的數據減少10到20倍。...
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詳目顯示 ; 詹佳憲 · Chia-hsien Chan · 應用生成對抗網路於十類圖片辨識 · Ten Classes of Image Recognition Using Generative AdversarialNetworks · 陳嘉平.
【新手必備】GAN生成對抗網路論文閱讀路線圖(附論文下載連結) · 新智元推薦 · 【新智元導讀】 · 1. NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks.
論文 名稱(中文):, 基於生成對抗網路的不同風格線稿著色. 論文名稱(外文):, Stylized Colorization for Line-Art with Generative Adversarial Networks.
隨著網際網路的興起,人類在網路上留下各式各樣的資料,由於這些資料大多是未標註的,使用未標註資料來做訓練的非監督式學習成了近年來重要的研究課題。在本論文中, ...
CVPR2019 最新發布的論文有很多關於生成對抗網路(GAN)相關論文,今天小編專門整理 ... 摘要:生成對抗網路(GANs)的最新研究成果顯示了其在真實影象合成方面的巨大 ...
2014年,Ian Goodfellow等人發表論文《對抗式生成網路》,提出了生成新案例這一應用。文中指出,GAN可為MNIST手寫數碼資料集、CIFAR-10小件圖片資料 ...
中文關鍵詞:, 數據增強、深度學習、類神經網路、生成對抗網路. 英文關鍵詞:, Data Augmentation、Deep Learning、Artificial Neural Network、Generative ...
本論文的第一個大方向是以生成對抗網路(Generative Adversarial Network)來模擬標籤關聯性。在此架構下,分類器扮演生成器(Generator)的角色,其輸入是一個物件,輸出 ...
本論文透過我們提出的損失函數模型增強了CycleGAN 生成對抗網路對水下除霧. 的效果。透過將CycleGAN 中的對抗損失(adversarial loss) 從交叉熵(cross entropy) 改.
本文首发于公众号【 机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好!共116篇,事实上仍有一些GAN论文未被包含入内,比如笔者发推文时, ...
論文 名稱, 融合生成對抗網路及領域知識的分層式影像擴增 (Layer Based Data Augmentation With Generative Adversarial Network Combined Domain ...
楊明璋,趙福安,羅天宏,陳柏琳,生成對抗網路,語音訊號增益,語音強健性技術,強健性語音辨識,Generative Adversarial Network,Speech Enhancement,Ro,月旦知識庫, ...
從2014年至今,與GAN有關的論文數量急速上升,網路上有人整理了近年來的GAN模型,截至2018年2月已經有超過350個不同形態的變種,並且數量仍然在持續增加中。在圖像生成模型 ...
選自GitHub參與:蔣思源、吳攀生成對抗網路(GAN)是近段時間以來最受研究者關注的機器學習方法之一,深度學習泰斗Yann LeCun 就曾多次談到這種機器學習理...
【新智元导读】当刚入门深度对抗网络(GAN),我们可能会遇到的第一个问题是:应该从哪篇论文开始读起呢?如果有着这样的疑问,那就看看这篇GAN论文阅读 ...
關鍵字: 生成對抗網路;去識別化;深度學習;一般資料保護規範. 公開日期: 2019. 摘要: 生成對抗網路除了生成仿真資料外,也常拿來進行資料域集的轉換,本論文應用這個 ...
編者按:生成對抗網路gan 是深度學習中最有趣最受歡迎的應用之一本文列出了10 篇關於gan 的論文,這些論文將為你提供一個很好的對gan 的介紹, ...
生成对抗 网络原始论文重点解读原文:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf一、GAN基础“D和G的训练是关于值函数V(G, D)的极小极大化的二人博弈问题”。
§ Browsing ETD Metadata ; 人工智慧 生成對抗網路 注意力機制 高解析度 · artificial intelligence generative adversarial networks attention mechanism
生成對抗網路 (GAN)的前沿進展(論文、報告、框架和Github資源)彙總 · Advertisement · 生成模型(GenerativeModel)是一種可以通過學習訓練樣本來產生更 ...
Day 28:小學生談『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network,GAN). 以100張圖理解Neural Network -- 觀念與實踐 ... 圖. GAN 論文成長量,圖片來源:gan-zoo ...
人工智能有眾多技術流,其中之一最有趣的就屬於GAN『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network,GAN). 而最近有一篇論文火爆了,他利用GAN實現 ...
2018 年最佳的GAN(生成對抗網路)論文續篇 · 用於高保真自然影象合成的大規模GAN訓練: DeepMind提出的BigGAN利用Google TPU v3 Pod數百個核心的強大功能 ...
考量到並非所有情況下都有小型基地台與Wi-Fi 設備可用的問題,本論文利用大型基地台擁有的最高覆蓋率進行負載平衡。本論文藉由生成對抗網路(GAN)進行參數輸入與結果 ...
這篇論文以生成對抗網路(generative adversarial network, GAN)架構來做半監督式學習(semi-supervised learning)的無線室內定位。
根據論文[1]的內所敘述的物理模型,本研究利用Unity 的compute shader 實現. Page 3. 2. 論文[1]所述之水流侵蝕模型,之後會將其與經訓練的pix2pix 模型進行真實度及實. 用 ...
在資料分析的應用中,已經有許多行之有年的數據合成方法,如合成少數類過. 採樣方法(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)與自適應合成.
997篇-歷史最全生成對抗網路(GAN)論文串燒來自專欄深度學習與NLP 什麼是GAN?(本文內容整理自網路) GAN(Generative Adversarial Netwo,生成對抗 ...
本篇論文提出的基於風格生成對抗網路之高解析度換臉系統,結合了交換自動編碼器的架構以及解開特徵的訓練方法,使編碼器能解讀出人臉影像的表情編碼與 ...
今天文章主要參考的是機器之心[2]的翻譯。與其說是翻譯,不如說機器之心的作者是讀過論文之後重新整理出來的心得。這個網站是我在寫機器學習以來一直會回頭參照的重要 ...
這篇論文提出的方法能夠讓神經網路使用電腦生成的「合成圖片」 ... 類似於生成式對抗(Generative Adversarial Networks , GAN) 的神經網路模型。
了一個使用生成對抗網路(Generative Adversarial Networks, GANs)的方法來解決. 生成的語音過度平滑(Over-smoothed)的問題。在主觀測試上,此模型在自然程.
GAN(Generative Adversarial Netwo,生成对抗网络)是用于无监督学习的机器学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出,由神经网络构成判别器和生成器 ...
數百篇GAN論文已下載好!搭配一份生成對抗網路最新綜述! 新手指南綜述| GAN模型太多,不知道選哪兒個? 人臉圖像GAN,今如何?(附多篇論文下載) ...
今天我們就來談談深度學習近幾年來一個非常熱門的新主題”生成對抗網 ... 我們可以觀察到,自從GAN被提出來後,短短的幾年內,相關的論文累積總量已經高達兩百多篇 ...
據統計,至2018 年年底,每20 分鐘就會有一篇GAN 方面的論文。 目前,GAN 在圖型和視覺領域運用是最廣泛的,GAN 已經可以生成超高畫質的逼真圖型,人類 ...
定義:生成對抗網路(GAN,generative adversarial network),是一種常用於 ... 「GAN之父」 Ian Goodfellow 發表的第一篇提出GAN 的論文,提出了GAN ...
生成 模型(GenerativeModel)是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中,最具潜力的是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks ...
574 | 第十七章:使用自動編碼網路與GAN 來進行表徵學習與生成學習那麼,GAN 如何利用這個理論? 論文的作者說,GAN 只能取得一種納許平衡: 也就是當生成網路產生完全 ...
雜誌列印, 生醫科技公司Insilico Medicine採用生成對抗網路構建藥物分子,用於研發新藥,有別於過去要靠不斷試驗,來找到新的分子化合物結構方法,GANs則是透過2個神經 ...
2017年6月26日 — 「機器人圈」導覽:深度學習如何像人類一樣產生「創造力」,一直是AI科學家們研究的熱點。羅格斯大學和查爾斯頓學院近日聯合發布了一篇論文, ...
生成 式對抗網路Generative Adversarial Network (GAN)_閃念基因...2019年7月1日· 生成式對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型,是 ...
在Goodfellow等人2014年的論文[1]中,他們證明了上述的博弈問題等價於優化數據分布與生成模型分布的Jensen-Shannon散度。 由於生成 ...
在2014年,被Goodfellow大神提出來,當時的G神還是蒙特利爾大學的博士生。據有關媒體統計:CVPR2018的論文里,有三分之一的論文與GAN有關。由此可見,GAN ...
如果你对GANs 算法感兴趣,可以在「GANs动物园」里查看几乎所有的算法。我们为大家从众多算法中挑选了10个比较有代表性的算法,技术人员可以看看他的论文 ...
計畫名稱: 基於生成對抗網路之影像自動標籤生成與疾病症兆描述應用. 計畫編號: MOST 109-2221-E-224-055. 執行期間: 109/8-110/7. 參與工作: 計畫主持人.
GAN(Generative Adversarial Networks),中文叫生成對抗神經網路,(AI大神之 ... 這篇論文針對“抑制癌細胞機制”,用了CCLE+GDSC+NCI三個公開資料庫的 ...
在2018年最佳GAN论文中,我讨论了对GAN(生成对抗网络)领域的三个主要贡献,我很高兴介绍另外三篇有趣的研究论文。再一次,这个顺序纯粹是随机的, ...
書法是我國文字書寫的藝術表現, 有豐富的形狀和變化.本論文嘗試使用生成對抗網路來模擬生成歷代名家的書法字體.我們以書法名家的書法字體影像為學習的訓練資料集.
2014年,Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》,提出了生成新案例这一应用。文中指出,GAN可为MNIST手写数码数据集、CIFAR-10小件图片数据 ...
Insilico Medicine 在Molecular Pharmaceutics期刊上發表了題為「對抗閾值神經電腦用於藥物分子設計」的研究論文。文中所描述的對抗閾值神經 ...
1,HumanGAN: A Generative Model of Humans Images. https://arxiv.org/abs/2103.06902. Generative adversarial networks achieve great ...
而生成对抗网络近年来在诸多领域有着广泛应用,包含但不限于风格迁移,语义分割,图像生成等计算机视觉领域,因而对生成对抗网络进行可解释性研究具有重要意义.
基于条件生成对抗网络的人体步态生成*; 吴晓光1,邓文强1,牛小辰2,贾哲恒1,刘绍维1 ... 基于多特征卷积神经网路的运动想象脑电信号分析及意图识别*; 何群,邵丹丹, ...
库、教程、论文实现,这是一份超全的PyTorch资源列表(Github 2. ... 生成式對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN) 顯然是深度學習領域的下一個熱點,Yann ...
而英偉達的最新論文《Analyzing 在云端部署深度神經網路,可通過Toonify每小時對成 ... 開發者使用深度學習和生成對抗網絡,並收集了迪士尼、皮克斯、夢工廠的動畫影像 ...
《信息安全学报》论文勘误声明. 2021/11/01. 《信息安全学报》“推荐算法与网络生态”专题征稿函. 2021/02/24. 《信息安全学报》线上学术沙龙(第二 ...
「我自己生了孩子之後,也曾莫名感受到焦慮,帶孩子去打疫苗時,在網路上Google ... 有能力可以使用網路、閱讀外國文獻,最後再形成自己的一套見解。
此篇内容更新自顶刊先锋号| Part+·交通| 11月论文报送至当前时间的最新官方文章 ... Title: 基于生成对抗网络的长期4D弹道预测.
集开放数据、开源算法、免费算力三位一体,为开发者提供高效学习和开发环境、高价值高奖金竞赛项目,支撑高校老师轻松实现AI教学,并助力开发者学习交流,加速落地AI ...
根據國外不同學者在2005、2019 年發表的論文(Gjerdingen & Center, ... 最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路(Generative Adversarial Network, ...
目次; 热点与综述; 理论与研发; 网络、通信与安全; 模式识别与人工智能; 图形图像处理; 工程与应用. 下载排行 阅读排行. 生成对抗网络及其应用研究综述.
[2018 NCCU PyDay] 7/20 講師:魏澤人主題:GAN快速上手課程安排: >生成對抗網路簡介>生成對抗網路進展>從論文到程式碼>生成網路範例實作...
在機場人聲嘈雜的環境下,他戴著老花眼鏡坐在角落里,專心致志撰寫論文。 ... 有更深的認識︰知識改變命運,知識更改變軍隊作戰方式和戰斗力生成。
对抗 性金字塔网络APN能够学习关系特征的金字塔。在生成时空金字塔对抗性样本的过程中,每一层特征都可能扮演不同的角色: · 提取的是局部动作关系 ...
游戏邦(GamerBoom.com),推动社交游戏、手机游戏与国际开发前沿接轨。游戏邦,以编译及原创方式提供海内外游戏开发资讯、评论及综合排行。游戏邦(Gamer Boom)
曾获2017年EURASIP Athanasios Papoulis奖,2014年IEEE信号处理杂志最佳论文奖,以及2014 ... 循环神经网络(RNN)、对抗样本、生成对抗网络(GAN)和胶囊网络等。
城市治理一网统管 ... 基于北斗星间链路的卫星自主导航可行性分析. 李子强, 辛洁, 郭睿, 李晓杰, 唐成盼, ... 面向高光谱遥感影像分类的深度学习与对抗防御方法研究.
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相关研究论文“A naturally evolved mutation (Ser-59-Gly) in ... 上,但不是草铵膦的直接结合位点,对抗性的影响是间接的通过影响重要残基(如结合位 ...
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中国移动2012年年报点评 移动Labs (3月14日15:16); 果壳电子产品设计图曝光:智能手表 猎云网 (3月14日13:38); 社交网络:过度分享隐忧 趋势科技 (3月14日09:09) ...
为此,研究组构建了以纳米钯片(Palladium Nanoplate,PdPL)为载体,携载妥珠单抗(Tocilizumab,TCZ)的纳米复合体,形成有力对抗IL-6/STAT3/Hepcidin ...
2021年於《長路》✨雜志發表科幻小說《陽光普照》✨,於《探索與批評》✨發表論文《科幻文學中對人工智能的浪漫化想象——以〈軟件體的生命周期〉為 ...
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论文 提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS ... 循环神经网络,生成对抗网络,自然语言处理,计算机视觉,强化学习等教程。
山西省煤炭地质148勘查院工程师李淼在2018年的论文中分析了山西地质灾害频发的原因:从地形上看,山西 ... 重生成星际时代殖民星上的一只巨虎,受到夸赞就能不断变强。
这就是我博士论文研究迈斯特想要搞清楚的。 ... 传统,实际上你是在保卫一个不存在的东西;从而你想以保卫传统的方式保障自由,这条路事实上走不通。
隧道协议将这些其他协议的数据帧或包重新封装在新的包头中发送。新的包头提供了路由信息,从而使封装的负载数据能够通过互联网络传递。 被 ...
Google正在收购以色列网络安全初创公司Siemplify。收购的价格估计为5亿美元,这将标志着这家科技巨头首次收购活跃在网络安全领域的以色列公司。Siemplify在以色列、美国和 ...
具体来说,OpenAI 对GPT-3 进行了微调,以使用基于文本的网络浏览器更准确地回答开放式问题,这允许模型搜索和浏览网页。该模型原型复制了人类在线研究 ...
... 菜后直接入缸,不加食盐,但是我发现如此腌制出现失败的概率要高一点,加一点食盐不但可以抑制杂菌的生成,还可以促进乳酸菌的繁殖,可以帮助发酵的成功,你说呢?
其实早在2018年,由国人团队开发的Makegirlsmoe与Crypko就已经采用了机器学习与GAN(生成对抗网络)的技术来生成妹子们的头 … 概要. Character creator for BNHA.
如果用來產生與寄發加密訊息的運算工作(數十年來效率已經穩定增加)本身就能對抗濫用加密網路的行為呢?若要了解貝克打造的東西──及其對於數位現金的重要性──我們得 ...
通史(一九自首美五,以、建造一,於階轉生成。 ... 關係各一都尉送海軍敦們行條例草案即退,初一般人以乌到徐之後,樹之右項決議全保总對抗德國強決定以二百九十璃馬克卧當 ...
生成對抗網路論文 在 T客邦 3C 科技 Facebook 的最佳解答
訓練GANs可能需要10萬張以上的圖像,但NVIDIA的論文「利用有限數據訓練生成對抗性網路」中,提出了一種稱為自適應鑑別器增強(ADA)的方法,利用這種方法訓練GAN,可使需要的數據減少10到20倍。
生成對抗網路論文 在 王立第二戰研所 Facebook 的精選貼文
上次的雜談閒聊到哪?產業的樣子,這周來談教育業。
認識我的人,尤其是後輩,記得的應該都曉得,我常說經驗很寶貴,多跟現場的人請教,職場的前輩請益,態度低一點,絕對有幫助。
我其實是學人的,因為前輩跟學長當年也是這樣,越謙遜的跟人請教,知道的人才會想教你。想想現在我也是,來一個態度不佳的小鬼,要我把狀況都教他,誰要理啊。
後來比較常碰教育業,就對實況與偏見有了更深刻的體會。
偏見指的是,你一定見過有人,認為老師就是那個樣子,死守著退休金,什麼都不會,誤人子弟怎樣的。但實況跟這相差甚遠,多數老師都很清楚教育現場的狀況,沒有不想改革,也沒多少死守舊教材的想法,會有這麼大的落差,這十多年的感想是。
第一,大多數人沒有進入學校,不知道老師對外人跟自己人,講話的內容通常不一樣,尤其是技術性細節,沒幾個人會對外講。這點在其他行業也是一樣的,多數人不會對不懂的外人講太多,會講太多的自己常常也…呃,怪怪的。
第二,有偏見的往往是有創傷,或是見過受創傷的人,或根本是自己有點被害妄想,或或或者是正好認識幾個老師,剛好都那副德性,就以為所有老師都如此。但這是比例問題,像我跑過10間學校,前後遇過的老師上百個,統計上來說渾球有但不多,可是萬一你遇到的就是那個渾球,就會覺得全部都是。
第三,系統性問題往往大過個人努力,不是不知道要改變,更不是不願意改變,而是你改變不了,只好在自己努力範圍內,儘量幫助個別學生。系統性問題指的是,教育界的派系問題,哪個人當到局處長,誰在哪些位子,要推什麼政策,最後都是政治問題。
簡單說就是,跟其他產業沒有區別,只是教育大家都經濟過,以為自己很懂產生的錯覺,太多人有類似經歷共鳴的誤差。
我幾乎每間學校,都會遇到1、2個大學長姊,現在不少已經退了,你只要誠心詢問,全意的請教問題的本質,都會跟你講。人家人生經驗很豐富,你是真心還是假意,可是一清二楚,會講到哪裡就看自己的態度。
舉兩個例子,這數十年教改本身可以說是台師大跟北教大兩個大系統對抗的結果,雖然點火的是410運動,但這比較偏向是面對現實的反應,畢竟進入電子業興起的時代,不改也不行。但真的就只能區分這兩大陣營?完全不是,細分下去,是要看哪個教授教的,以及哪些人的徒子徒孫,進入到教育局或是教育部,還是在國教院擁有一定影響力。
易言之,全部看個人,我運氣很好,前幾年正好遇到幾個教育界次長級的「老同學」,學長姐很直接地說,當年這些政策是哪個教授去提的,然後哪一個學長或是同學在那個位子,就執行了這相關政策,甚至更極端的,是同學想要寫論文拿博士,就把政策拿去推,自己直接拿到全國實驗數據。
你說這是在開玩笑喔,並沒有,就是這樣,你說15年前那個扁時代的官員是渾球?也不是,再怎樣也不會這麼露骨,拿全國學生的前途開玩笑,所有可以推行的政策,都一定會經過小規模施行,確認結果可行後才拿去推。整體來說還是對學生有益,只是不見得是最有益的做法。
差異在於,同年代如果正好有三派人,三種理論跟做法,為何是某一派的推了,其他人的難道就都是錯的?都不是,比較偏向因時制宜,有的政策考慮到未來,需要多元化人才,有的則是著眼產業界實際需求,以及台灣大多數中間程度學生的就業,而這些背後都有數據支撐。
最終,要推行下去,就得要找政治人物支持,這些結果才會化為我們檯面上看到的鬥爭,而鬥爭最後導致參與者不停地翻寫故事,故事最後都成了善惡大對決。有時候也不見得全是政爭的過程,只是結果,好比扁時代的某一些教育界人士,找上馬英九這個政治明星去推政策,但要政治人物聽,就得要講他相信的話,導致出現很好笑的現象,挺教改的人把政策修成很像聯考復辟,馬系的人不明所以去推,還真以為可以回歸聯考洗腦教育。實際上埋了一堆地雷跟陷阱,通通在蔡英文上來後炸掉,挺聯考復辟派幾乎崩潰。
然後那個年代的大學長姊,說的都是一派輕鬆,你問他明明程度更好,為何不去走那條路?實際改革教育?
就不願意啊,個性不適合啊,有的老師就是只想安靜教書,不想涉入政治,連個主任都不想當,最後在一間學校變成扛霸仔,新來的校長都要對老老師態度尊敬。不去當主任,往備用校長,教育界的高階事務官之路,純粹是不想,跟能力無關的在教育界多如牛毛,每一個放到教育局長的位置能力都夠,他就不想當是要他怎樣,頂多每幾年被推去當個主任兩年就好,人生教書看學生成長,快樂無比。
我講這個的意思是,實際聽到這些故事,你會更理解為何許多的改革方案,例如我這幾年罵的翻轉,或是不大認同的多元素養,事情不是那麼單純。並不是我罵,就代表這些方案一無是處,或是全盤否決,推下去對學生一定都是好的,俗話說沒有好老師只有好學生,只要老師態度正面,學生都可以從中學到一些。
問題是,數量、時間、比例。
前幾年台北狂推PISA,為何講素養考題講那麼久,現在都不講了,直接變成素養教育,這當然跟潘文忠部長知道怎樣推政策的優秀手腕有關,但誰敢說這跟公行系主導無關。
馬英九時代推PISA為何注定失敗,並不是PISA是錯的,而是PISA本身只能針對特定的學生,是一種能力指標,類似我們做性向測驗。但要拿PISA成績當作教學標準,強迫大家依靠這個標準教學,變成實際的政策就是胡搞了。
就好比中國的PISA成績超棒,我就問過好幾個大學長姊,到底他們怎麼做到的?回答的很有趣,「作弊」。
蛤?
對,作弊,做法很簡單,理論上是隨機抽選抽考,實際上因為有時間差,所以學紅葉少棒隊,把該區的第一名學生集中在一起,例如你叫做王小明,但記得現在座號是5號,姓名是陳大華,給我記住不得有誤…
一個人講,我還可以說是偏見,複數的人而且完全不同的學校,彼此沒有交集的老師,可以講同樣的狀況。他們的共同點,就是都有參加過台灣70-80年代的類似考試,都經歷過很接近的狀況,當時的國民黨教育人士靠作弊來拿好成績,方便繼續申請經費,推動既定政策來牟利。
台灣在阿扁後就已經不可能這樣國家級作弊了,所以成績必定會掉下去,那為什麼馬時代的一些教育官員,完全相信這是台灣教育失敗的結果?
一個大學姐跟我說原因,因為他們沒遇過,所以不相信這種國際級的還可以作弊,我們遇過所以知道。問他為何不出來反對,告訴大家實情?
答曰:為什麼我要?再說也改變不了什麼。
呃,想想也是,都變成政策,還有大量的利益團體介入,印教材的推補習的,一個人對抗整個產業,人家還有大量媒體跟網路公關洗,一個人是要怎樣解決。
所以最後,這些很厲害的老經驗學長姊,就跟我5年前遇到的大學姐一樣(還跟我同一間高中),心態就跟唱空空歌的空劫半僧功一樣,開心過好每一天就好。
只要看到學生沒有變壞,在街上各行各業都有自己的日子可過,就心滿意足。
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引文:
我發現批踢踢鄉民們獲取的COVID-19學術資訊
幾乎清一色是中國研究結果
對中國以外的研究結果
記者完全不報導
鄉民也很少討論
只剩下我這類醫界同溫層會分享
不禁憂心起來
以最近很紅的所謂抗體只有兩三個月為例
這也是中國的研究而已
而且研究規模很小 不足百人
連李秉穎教授在電視上都說 他不相信這個研究=.=
但現在先不講抗體 先講其他的
我知道的目前研究進度
1.病理解剖
中國一開始是病情最嚴重的 是最先解剖沒錯
但一開始鐘南山只解剖了兩個!
然後跟大家說肺裡面有大量黏液
但後來其實陸續各國都有病理解剖研究報告出爐
德國最先死掉的十二個 全部都有解剖
https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/M20-2003
德國的報告告訴大家
不是只有肺部有黏液而已
事實上幾乎全身血管都有栓塞的問題
這些東西 台灣所有媒體都沒有提到
一堆台灣人甚至以為只有中國在做解剖
2.復陽問題
中國一開始報告可能會復陽
大家嚇死
但其實後來研究發現 復陽情況非常少見
美國哈佛醫學院甚至研究直接拿恆河猴來做重複感染
https://science.sciencemag.org/…/early/2020/05/19/science.a…
結果發現根本不會復陽
全部的恆河猴
在第二次感染的時候
都有抵抗力
抗體會快速生成 對抗病毒
這些東西 台灣所有媒體 還是沒有提到
還在一天到晚復陽復陽
事實上動物實驗已經告訴大家
很難復陽
3.卡介苗問題
不知道是哪裡開始的網路謠言
說卡介苗能抵抗武漢肺炎
以色列的報告已經告訴大家
卡介苗完全沒有用
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2766182
以色列在1982以前全民施打卡介苗
1982以後只對特殊族群施打
結果有打沒打得拿來比較
卡介苗完全沒有防護力可言
這些東西
台灣媒體 還是完全沒有提到
一堆鄉民還在卡介苗可以預防武漢肺炎=.=
4.我不知道是中國刻意操弄
還是台灣媒體程度太差只能看中國的資料
全世界超過十萬例的國家已經一堆
中國的研究早就已經不重要了
他們病人也不是最多 死亡也不是最多
研究工具也不是最齊全
中國研究說真的 可以扔了=.=
結果怎麼台灣媒體還一天到晚引用中國研究
更麻煩的是 他們引用的時候還不知道那是中國的
因為他們也不會去找原始論文來看
不會知道原來那是中國寫的
但像我們會去找原始論文來看
就知道很多新聞寫的"國外研究"
其實都是中國研究 可信度是要打折的