#滾動式演講的實踐
#講師大量使用投影片是為了……

到底講師大量使用投影片是為了自己的安全感，還是為了同學們的學習需求？老師所有的學問都在腦子裡一開口即可侃侃而談，還是需要透過多樣媒體呈現教學內容？這個問題在一場讀書會中被討論了起來。

這問題就像是帶團體要結構式好，還是非結構式好？要全然事先安排精準計算，還是視當時情境與互動而定隨意流轉？往往無法有一個定論，完全事先準備好投影片的教學往往淪於無法應變；而脫口秀式的上課方式又很容易失焦與注意力不集中。我自己演講多年，最近摸索出一個心得，若要充分準備又能隨機應變，就是採取滾動式的演講風格。

所謂滾動式的演講，就是充分設計課程內容並製作投影片(含事先設計的活動體驗、分組討論或是多媒體配合)，通常我會多準備一些，然後視當天現場成員的反應與需求隨時調整比例，在下課時間或是中午休息時間，會一段段重新調整內容。所以，很可能因為上課時成員的需要，我會打破原有課程架構的拉出來討論與解決(這時就非常看臨場反應了)，然後再來修正調整接下來要上課的內容。

幾次實驗下來，反應還不錯，因為這樣的課程設計更能符合不同單位的需要，也就是把Q&A的互動過程打散，提前出現在演講的全部過程中，並且因為夥伴們的提問與參與，滾動出新的下一段內容。整場演講就是一場講者與聽者之間互動的創作。

「知道如何透過溝通達到管理的目標」、「可以調整自己的心態和做法以同理下屬」、「用新眼光看待部屬」、「再次被提醒與了解該留意與修正的事。」、「有效率的溝通讓組織效率提升」、「同理心技巧在工作上的運用」、「對於自己個性缺乏的部分，擅用工具與代償。」、「每次上老師的課，有一種被療癒的感覺。
有知識上的學習，也有心理上的安慰。」……看到這些回饋，也更賦能我下次的用心預備，並且知道那些較學方法是深刻有效的，這「滾動」從事前溝通到事後回饋，都一直在滾喔！謝謝一起參與發問及討論的夥伴們，是你們的投入，成就了一堂好的課程。

最近對「滾動式的演講」特別有心得，應該是諮商工作做久了，對互動另有一番體認。有很多厲害的前輩早就在活用這樣的演講方式，我只是試圖把這種方式命名定義而已。

就像一個人與他周遭在意的人們之間，總會互相影響、互相交流、互相激盪，不管是否愉快交流或是衝突緊張，總是能在當中更看見自己的真實，若逃避這一切，當然一個人自由自在也能活，只是就缺乏了一些活力，並且漸漸地難以看清自己。

人若少了滾動，就要生苔了。
所謂滾石不生苔嘛！
(哈哈哈，有點不好笑><)

#9/7中間主管的心理學----團隊管理與溝通效能的培訓與增能/得勝者教育協會

劉志毅：區塊鏈技術與物聯網

2020-04-04 由 鏈得得APP

摘要： 在討論了區塊鏈技術在金融領域的應用之後，我們用兩講的內容討論區塊鏈技術在非金融領域的應用場景。作為一種新型的技術應用模式，區塊鏈被認為是「下一代網際網路」，在數字版權、身份認證和網絡安全等方面都有著非常重要的應用。正如我們之前所討論的，區塊鏈技術作為分布式網絡、非對稱加密、共識機制、智能合約等多種技術的組合創新，它帶來的是去中心化社區、流程的可追溯化、業務透明化、網絡智能化以及決策民主化等特質，因此區塊鏈技術開創了基於信用的價值網絡，如何通過這樣的網絡形成新的商業生態模式是我們理解區塊鏈技術在非金融領域應用的重要維度。

隨著全球物聯網技術的逐漸發展和各國政策的大力扶持，物聯網晶片、信息傳感器等產品逐漸成熟，有力地促進了物聯網的應用和普及。從物聯網概念興起發展至今，受基礎設施建設、基礎性行業轉型和消費升級三大周期性發展動能的驅動，處於不同發展水平的領域和行業成波次動態地推進物聯網的發展，基礎性和規模化的行業需求正在不斷增加。一方面，全球製造業正面臨嚴峻發展形勢，主要國家都制定了國家製造業轉型戰略，以物聯網、區塊鏈、人工智慧等為代表的新一代信息技術成為重建工業基礎性行業競爭優勢的主要推動理論，物聯網持續創新並與工業融合，推動傳統產品、設備、流程、服務向數字化、網絡化、智能化發展，加速重構產業發展新體系。另一方面，市場化的內在增長機制推動物聯網行業逐步向消費市場聚焦，受規模聯網設備數量、高附加值、商業模式等因素推動，目前物聯網發展的熱點行業是車聯網、社會公共事業以及智能家居等。在發展過程中物聯網也受到了諸多條件的限制，其中很多部分是可以通過區塊鏈技術解決其中的痛點的，這是我們理解兩種技術融合的基本邏輯。

首先看下目前物聯網行業的發展特點，按照全球物聯網的總體態勢，可以總結為以下三點：

◾第一， 物聯網發展的內生動力不斷增強，呈現出邊緣的智能化、連接的泛在化以及服務的平台化等特質。網際網路企業、電信運營商、設備商全面布局物聯網，產業生態初具雛形,多種不同類型的低功耗光宇網全球商用化進程不斷加速，物聯網平台迅速增長，使得服務支撐能力迅速提升。區塊鏈、邊緣計算、人工智慧等新技術不斷的與物聯網技術進行融合，為物聯網的發展提供了新的動力。

◾第二， 全球物聯網產業規模由2008年的500億美元增長至2018年近1500億美元，在連接數快速增長和梅特卡夫定律作用下，物聯網在各行業新一輪應用已經開啟，物聯網在各行業數字化變革中的賦能作用越來越明顯。新的應用範疇被開拓、新的技術演進在發生，也就形成了新的業務變革。

◾第三， 隨著物聯網應用速度的加快，全球網際網路企業、通信企業、IT服務商、垂直行業領軍企業對物聯網的重視程度持續提升，進一步明確了物聯網在其整體發展戰略中的地位，因此物聯網產業的理論不斷得以增強，成為了整個信息行業重要的戰略方向。與此同時，物聯網的深度應用以及利用物聯網的賦能實現大規模變革的行業企業比例並不高，上游物聯網技術、產品、平台等的供給側的力量遠大於需求端的理論，產業供需不平衡的問題很明顯。

然後看下目前物聯網存在的痛點，主要體現在以下四個方面：（1）數據傳輸成本較高：物聯網連接下的設備需要周期性的更新疊代，智能設備所獲取的數據流也需要在中心化的平台上匯總，因此每一次的互動傳說的成本和費用都非常高昂；（2）中心化的網絡帶來的安全風險：如果中央伺服器出現安全漏洞將會對整個網絡中的節點產生安全風險和隱患，曾經出現過超過200萬的物聯網設備被一次性的網絡病毒感染，使得相關服務遭遇運營、成本以及信任危機。（3）用戶隱私無法得到保障：當人們在物聯網中進行交流和交易時，中心化伺服器對大數據的掌控帶來了隱私泄露的道德風險，這一類情況在過去數年間的大型網際網路企業的相關案例中屢見不鮮。（4）非標準化的產業造成了網絡孤島的情況，由於物聯網廠商都基於自身標準搭建網絡平台，使得信息不兼容和網絡之間的溝通非常困難，這個情況在目前還沒有得到很好的解決，制約了物聯網的發展。

以上就是傳統物聯網產業的主要痛點，這些痛點基本上都是因為其採用的是集中式的服務平台來連接能力需求方和供給側的模式，根據有關機構預測到2020年全球物聯網設備要達到百億級別，那麼這樣的中心化模式將受到非常大的挑戰。為了解決上述問題，創新者們開始嘗試設計新型物聯網服務模式，其中通過區塊鏈技術來實現去中心化的物聯網服務就是非常有價值的嘗試。由於區塊鏈技術支持設備拓展，可以用於構建高效、安全的分布式物聯網網絡，以及部署海量設備網絡中運行的數據密集型應用，可以為物聯網提供信任機制，保障所有權、交易記錄的可信性、可靠性及透明度。同時，區塊鏈技術可以為用戶隱私提供保障機制，從而有效解決集中式物聯網帶來的數據管理、安全和隱私問題，推動物聯網向著跟家智能化的高級形態演進。具體說來，可以應用的場景包括以下主要的場景：

◾（1） 工業物聯網領域：在傳統的工業物聯網的組網模式下，所有設備之間的連接和通信需要通過中心化的網絡及通信實現，這極大的增加了組網和運維成本，同時中心化組網模式的可擴展性、可維護性和穩定性也相對較差。區塊鏈技術基於點對點的組網技術和通信協議處理異構設備間的通信，能夠顯著降低中心化數據中心的建設和維護成本，同時可以將計算和存儲能力部署到物聯網網絡各處，有效避免由單一節點失敗帶來的整體網絡失效或者崩潰的狀況。區塊鏈技術採用的分布式帳本具備防篡改的特性，能夠有效降低工業物聯網中任何單一節點設備被惡意攻擊和控制後帶來的信息泄露和惡意操控的風險。利用區塊鏈技術組建和管理工業物聯網，能夠即時掌控網絡中各種生產製造設備的狀態，提高設備的利用率和維護效率，從而能夠提供更加精準和高校的工業物聯網服務。

◾（2） 溯源防偽：利用區塊鏈的不可篡改、數據完整追溯以及時間戳等功能建立物聯網平台，可以對不同類型的商品以及食品、藝術品等進行溯源。利用區塊鏈技術搭建的防偽追溯能力開放平台，通過聯盟鏈的方式，可以實現線上線下零售商品的身份認證、流轉追溯與交易記錄等，從而更有效地保護品牌和消費者的權益，幫助消費者提升消費體驗，有效推動商業信用的提升。在食品領域，也可以通過區塊鏈技術與物聯網的結合，使得整個食物鏈都有證可查，每個環節都可以追根溯源，從而加強食品的可追溯性和安全性，提升食品供應鏈和透明度，保障食品安全，可以解決目前在這個領域出現的很多社會問題。在醫藥溯源領域，區塊鏈技術可以用於可追溯醫藥的交易、運輸和溯源的系統，推動藥品需求的可預測、採購流程的透明、庫存信息的合理以及物流運輸的高效，從而解決醫藥供應鏈上下游的信息不透明和信息不對稱難題。

◾（3） 智能交通：區塊鏈技術可以通過物聯網在智能交通在諸多領域發揮作用，比如在利用區塊鏈技術的不可更改性以及去中心化的共識機制，管理和提供車輛認證服務，從而實現電子車牌號認證服務；比如使用區塊鏈電子代幣（token）支付交通違規罰款、路橋通信費用等，實現即時付款和信息記錄，節省管理和運營成本；比如通過區塊鏈技術來記錄車輛的實時位置，通過區塊鏈平台的去中心化服務特性來判斷不同區域的交通堵塞的程度，提供區塊性的交通協調方案。

◾（4） 醫療領域：區塊鏈技術可以幫助建立可信共享的醫療大數據。醫療大數據的有效共享可以提升整體醫療水平，同時降低患者的就醫成本。醫療大數據共享是敏感話題，是醫療行業應用發展的痛點和關鍵難題，這主要源於患者對個人數據的隱私保護需求。區塊鏈為解決醫療大數據共享難題提供了解決方案，患者在不同醫療機構之間的歷史就醫記錄可以上傳到區塊鏈平台上，不同的數據提供者可以授權平台上的不同類型的用戶對數據進行不同層級的訪問，這樣降低了成本也解決了信任問題。

◾（5） 環保領域：環保行業的共享數據開放是一個非常重要的問題，這個領域可以通過區塊鏈和物聯網的融合來解決。通過區塊鏈技術可以解決環保監管過程中存在的末端監控、數據有效性第、監控手段單一等問題。環保行業通常利用建立相關監測系統，實現重點勿擾源自動監控、環境質量在線監測等功能，而在這中間存在著對環保監測設備和監測數據的信任問題。應用區塊鏈技術可以確保每個環保監測設備身份可信任、數據防篡改，這樣既能夠保障企業和機構的隱私，又能夠做到必要的環保數據開放共享。基於區塊鏈技術的物聯網平台，能夠實現不同廠家、協議和型號的設備統一接入，建立可信任的環保數據資源交易環節，助力環保等政策的落地實施 在環保領域比較典型的應用有三個方面：環保數據管理、一源一檔以及環保稅實施。污染數據從環保監測設備傳送到網絡過程中存在被篡改的可能性，區塊鏈技術能為每次監測提供永久性記錄，並通過應用加密技術防止篡改，提升數據的可靠性，加強對排污企業的監管。

除此之外，應用區塊鏈技術還可以實現排污全程的數字化跟蹤，避免人為因素對排污數據準確性的影響，這是在環保數據領域的應用。環保部門使用區塊鏈技術搭建排污企業基礎信息庫，對備案排污企業所有資料和污染設備進行集中管理，為每個污染源建立對應的檔案，並將檔案放在區塊鏈上防止偽造和篡改，同時採用區塊鏈技術非對稱加密的方式建立帳戶驗證機制，防止帳戶數據被竊取，從而建立一源一檔的機制。區塊鏈技術可以實現數據全網共識和共同維護，與物聯網結合可以更準確的採集排污企業的排污數據，同時應用區塊鏈區分授權，監管機構能夠標註免稅企業，防止企業濫用免徵條例。

◾（6） 能源領域：區塊鏈技術可以在一定程度上解決能源領域的產能過剩、新能源利用率和回報率低以及相關基礎設施和硬體配置不完備等問題。區塊鏈的分布式帳本可以實施分布式能源管理，相關的技術可以用於電網服務體系、微電網運行管理、分布式發電系統以及能源批發市場。同時，區塊鏈與物聯網技術融合應用能為可再生能源發電的結算提供可行途徑，並且可以有效提升數據可信度。此外，利用區塊鏈技術還可以構建自動化的實施分布式能源交易平台，實現實時能源監測、能耗計算、能源使用情況跟蹤等諸多功能。此外，物聯網與區塊鏈技術融合可以提升新能源汽車管理能力，主要包括新能源汽車的租賃管理、充電樁智能化運營和充電場站建設等，同時可以提升電動汽車供應商、充電樁供應商、交通運營公司之間的互聯互通和數據共享。

總結一下，區塊鏈在物聯網的應用場景豐富，基於區塊鏈拓展分布式物聯網可以實現跨環節和跨行業應用。除了以上場景之外，區塊鏈技術在物聯網領域的應用還包括數字身份信息認證、物聯網數據交易確權、5G網絡中的邊緣計算等領域，簡而言之，區塊鏈與物聯網融合一方面可以拓展去中心化、去平台化的分布式架構，另外一方面可以保障物聯網數據跨環節和跨行業流動的真實性，形成多方參與信息透明共享的溯源鏈，從而拓展物聯網應用。我們在關注這些應用場景的同時，也需要關注到區塊鏈技術目前還不能做到高性能交易，智能合約不夠完善以及數據遷移困難等問題，因此如何通過加強區塊鏈基礎技術的研究，將其與大數據、雲計算、人工智慧等技術融合，形成規模化和集約化的運營支撐體系，是區塊鏈技術在萬物互聯時代發揮作用的關鍵。

資料來源：http://www.chidaolian.com/article-43305-1

感謝老爺子又幫我們帶來新知識，不過我稍微更正一下：

1. 心臟手術沒有危機四伏，至少在我這裡動刀，成功率幾乎 100%。

2. 你講的那個像是「TAVI 經皮主動脈瓣膜置放術」，嚴格來說不算「開心手術」。

3. 至於主動脈瓣膜狹窄要怎麼治療的議題，我近期會彙整一下寫一篇分析。

#科技發展總體來說是好的
#但不代表每個面向都是有幫助的
#當然我能體諒科技公司採取比較炫的說法可以募到比較多的融資

復活死亡大腦、在心臟“自動駕駛”……醫療科技正在重新定義死亡

有史以來，人們對於“死亡”的理解和定義在不斷更新。

最早判斷一個人是否死去是大喊患者的名字三聲，或者把鏡子貼到他們鼻子下面，看鏡面是否會生成霧氣。到了19世紀，法國科學院甚至推出了一項“明斷生死，防止活埋最佳方法獎”，集思廣益，來幫助醫療機構確定死亡標準。

今天跟大家分享近期醫療科技取得的一系列進展：機器人引導心臟瓣膜手術、腦波合成語音、AI工具能預測病人死亡時間、豬大腦在“死亡”4小時後復活……

隨著醫療科技的發展，更多不治之症被攻克將是大勢所趨。這些突破一次次刷新人們的認知，讓人疑惑並且期待著——在未來，醫療科技會不會再次推進人類對生命的認識，重新定義死亡？（耐心看，文末有彩蛋哦）

▍機器人引導手術，在跳動的心臟裡“自動駕駛”

心臟是人體循環系統的核心，是脊椎動物最重要的器官之一，為心臟做手術危機四伏。目前，治療心臟瓣膜疾病需要進行導管插入術，要求醫生手動把導管送到心臟瓣膜的漏點。人類醫生在手術中會受到心跳的強烈干擾，稍不小心就會出現差錯。

近期，哈佛醫學院的研究人員用機器人自動完成導管的引導至心臟瓣膜的漏點，完全不用人類醫師的導航。

心臟這樣複雜的環境裡，機器人是如何找路的呢？

科學家說，是蟑螂和老鼠給了他們靈感。當然，也少不了機器學習演算法的助力。一方面，機器人具有視覺處理能力。研究人員設計了一種基於機器學習的圖像分類器，可以區分血液、心室壁組織和生物假體主動脈瓣膜，準確率高達97%；另一方面機器人具有蟑螂觸角一樣的觸覺。研究人員在前端加入了“光須”（optical whisker），機器人可以像蟑螂用觸角、老鼠用鬍鬚探測物體一樣，通過力的大小來計算導管前端與心臟內壁的距離。結合視覺、觸覺兩種感知能力，它可以在心臟內自動遊走，尋找心臟瓣膜洩漏的位置。所以科學家們把它叫做“觸覺視覺自主機器人”。

機器人導管在跳動著的豬心臟裡進行了測試，在完成時間和效果上表現可媲美人類醫生。但研究人員表示，這項技術進入手術室還需要幾年的時間。一旦觸覺視覺自主機器人導管技術成熟、投入使用，可能給心臟外科手術帶來不小的變革。將為醫生省去手動導航的步驟，專注在更加關鍵的手術步驟上，避免疲憊造成的動作變形，保證手術品質。就像飛機的自動駕駛，解放了飛行員那樣。

另外，雖然現在這項研究是用於心臟，但“在人體裡自動駕駛”的做法，還可以有許多其他用處。研究團隊指出，腦血管、氣道、胃腸道、腦室系統等不同部位的病症，都可以用這種方法來做微創手術。

▍腦波合成語音，語言障礙者的福音

只要靜靜坐著，世界就能聽到你的聲音，這樣的畫面你可曾想像過？

是的，不必動手，也不必開口，只要你的腦波流轉，AI就能以每分鐘150個詞的速度幫你說出心聲。

2019年4月24日，Edward Chang團隊在Nature雜誌發表了腦電波合成語音的研究成果。據悉，研究人員設計了一種神經解碼器，採用迴圈神經網路的方式將記錄的皮質神經信號，然後編碼咬合關節運動的表徵，以合成可聽語音。也就是說，不需要任何一塊肌肉參與，機器就能直接讀懂大腦，解碼腦中所想，實現流暢交流。

Edward Chang團隊也放出了一段清晰可理解的語音例子：前半部分是參與實驗的閱讀者讀出的句子，後半部分是通過記錄患者大腦活動，自動產生的句子的。

用外部設備生成輔助語音輸出早已有之。我們之前所熟知的，例如霍金使用的語音合成器，是通過人類眼睛和面部動作來拼寫單詞，在理想情況下，可以説明癱瘓者每分鐘輸出多達8 個單詞。但這個新的裝置每分鐘能生成150 個單詞，接近人類的自然語速。

語音障礙者廣泛存在。由於各類事故、中風或神經退行性疾病（如肌萎縮側索硬化症或肌萎縮側索硬化症）中受傷而導致言語能力喪失，成千上萬的人無法進行正常的交流。這些病患可以使用基於該技術的產品通過大腦皮層活動更有效地向任何人發送文字資訊，必須說明的是，這項技術使用的腦電電極陣列需要通過開顱手術來放置到大腦中，對於飽受疾病、意外之害而失去語言能力的患者來說是福音天降，但更大範圍的臨床應用還有很長的路要走。

▍AI工具預測病人死亡時間

2018年1月，斯坦福大學與互聯網巨擘Google，合力研發出一套革命性的人工智慧系統。該系統透過醫療記錄、年齡、種族、體溫、呼吸率和心跳等資料，設計全新演算法預測病人的死亡時間。

很多病人臨終前希望在家裡度過，但大部分會在醫院中死亡，如果能提前知道病人的死亡時間，醫院和患者家屬就能及時做一些準備，給病人更好的關懷。

斯坦福大學的研究團隊用醫院的健康記錄訓練了一個深度神經網路，資料包含200 萬名患者，這些實際資料可以説明建立一個「死亡預測」模型，結合醫生的評估，就可以在病人臨終前做出更合理的規劃。

斯坦福大學團隊希望系統收集更多資料後，可正式投入使用。當資料規模足夠大時，就可以建立一套全死因死亡率（all-cause mortality）預測系統，而非只局限於某種疾病或某些年齡段。

▍死亡似乎不再神秘，成了可以被計算、被預估的事情。

毫無疑問，人工智慧將在個性化醫療的發展中扮演關鍵角色，這項技術在一定程度上可以幫助醫生進行更精准的判斷。但我們也希望在這個過程中，能夠保證的是病人從AI 技術中受益，而不是面對更多面對死亡臨近感的壓力。

死亡豬大腦復活，“腦死亡”能否宣告生命終結？

4月19日，Nature封面重磅發佈耶魯大學最新研究：豬大腦在死亡4小時後成功“復活”，恢復了腦迴圈和部分細胞功能，並維持了至少6小時。

該系統名為BrainEx，是一套類似透析機一樣的體外人工迴圈程式，研究者將大腦從頭骨上移開放入一個特殊的腔室，然後用導管將實驗溶液泵入大腦。研究人員測試了豬大腦在六小時內的功能。結果發現，神經元和其他腦細胞重新開啟了正常的代謝功能，不斷消耗糖並產生二氧化碳。而且，大腦的免疫系統似乎也在發揮作用。

1950年，腦電圖（EEG）誕生，顛覆了人們對死亡的認知，“腦死亡”被學界認定為判斷死亡的新標準。從那時起，腦死亡即宣告著生命活動的終結。這個觀點在醫學界和法律界也盛行已久。但復活死亡大腦的實驗卻對“腦死亡”的不可逆轉性提出質疑。

目前而言，這項技術雖不能讓人長生不老，但在醫學領域是一項重大突破。該技術並非旨在實現腦移植或大腦功能的長期維持，而是用於提高我們對大腦組成和功能的理解，並為昏迷患者、癌症患者和患有癡呆症的人以及其他神經系統疾病開發潛在的療法。同時這項技術未來有潛力對人類心臟病或中風等疾病導致的腦死亡發揮作用。在世界大多數國家中，當大腦活動停止或心肺停止工作時，可以認為人已經“合法死亡”。

但現在，技術正在攻克越來越多的不治之症。也許到了未來的某一天，心臟停跳與腦死亡也不再是生死的界限。到那時，人類必須重新思考，到底什麼才是不可逆轉的“真正”死亡。

▍One more thing

one more thing，給大家介紹一下創新工場人工智慧工程院醫療AI實驗室和醫療投資團隊，及聯繫方式。

醫療AI實驗室關注“AI + 醫療”領域中多門類大健康資料的積累與標注，並在此基礎上利用AI技術幫助醫生提升診療效率和效果，幫助患者提升健康認知水準，幫助醫療機構提升就診過程中的醫患整體滿意度。

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