：你英文不是已經很好了，幹嘛還要上課？
：好還要更好！活到老要學到老！
（我真的有點自虐現在每天早上爬起來上課

Canadian College是我這幾年上了一堆線上跟實體英文課中覺得CP值最高、師資上課品質最好的學校，可能跟他們本來就是是語言學校有關～～我自己去年疫情剛開始就體驗過一個禮拜的課了，現在又要上是因為這一年半沒有出國練習使用，英文的用字上跟文法熟練度感覺退步不少，所以我趕快又報名了三週哈哈哈哈哈哈真的超怕！

#為什麼要選擇國外學校的線上英文課
對，台灣也有超多線上課程，不過我自己其實體驗過滿多間學校跟網路平台，目前最好的，進步程度最快的我必須說還是以語言學校出身的Canadian College，其實我自己實體英文補習班跟線上的英語學習平台少說上過10來間吧，結論都是你英文要不斷進步只有不斷地使用、跟母語是英語的人士對話、與程度相當的人高密度練習這幾個方法，但很多線上英語學習平台其實老師都不是母語是英文的人，我曾經上過好幾堂課是我自己的程度跟英文的發音標準度比老師好（我不是在炫耀，是真的有很多平台師資噌疵不齊）就會有我幹嘛要花錢浪費時間在這邊上課的感覺，會不會越上英文越爛哈哈哈哈哈哈

#CC的優點
🇨🇦師資都是母語是英文，居住在溫哥華的老師
網路教學平台很多菲律賓、東歐、土耳其、非洲的老師，也有很多母語就根本不是說英文的老師，不是說要歧視母語不是英語的人，當然你可以母語是別的語言但英文超爆好，但怎麼樣你都還是跟母語老師不同啊～我覺得跟母語非英語的人士聊天可以，但若要付費學習英文，當然還是有母語英語人士最好啊！CC的老師就是當初在語言學校教書的老師們，只是疫情所以改在家裡上課，我去年跟今年上課的老師是不同人，但兩個人都教得不錯～喔對了，加拿大是一個文化大熔爐，也就是所謂的加拿大人不是我們普遍刻板印象中金髮碧眼外國人，像我就遇到一位香港華僑跟我現在的老師是俄羅斯移民～～你到時候上課不要看到老師就說人家外國人這樣會滿沒禮貌的，我之前去多倫多上新聞議題課全校最夯的老師是印度血液的

🇨🇦小班教學，同學都是不同國家的人
我兩次上課同學的人數好像都是6個人，這樣的小班教學真的很棒，因為你可以增加討論說話的頻率，老師也比較有辦法照顧到每一位學生，加上你也比較可以聽見不同人的想法而不是在你的謬誤裡打轉（我覺得學語言很容易因為習慣你一直再犯同樣的錯誤而無法進步，尤其是學到某個程度後就會卡住）加上CC亞洲學生不多，你可以認識到世界各地的同學，除了學習語言之外也進行文化的交流

🇨🇦價格很平價而且分級制度做的很好

反正我真的太喜歡這個語言學校的課，所以才會寫了4000字的這篇文章！如果想要趁現在疫情沒事做增加英文的能力的，快點給他報名起來
#文章裡面有五折的折扣碼
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2021/7 更新課程上課時間～
Option 1 選修課 (台灣晚上11:30到凌晨1點, 周一到五)
Option 2 核心課 (台灣早上7:30-9 AM, 周二到六)
Option 3 核心課 (台灣早上 9:30 AM- 11 AM, 周二到六)
Option 5 核心課 (台灣早上每周六: 早上7-9點)

糖果英語教室
又到了本週 FUNDAY英語教育學習時間了
終於要來做測試，
但這個測試不是考試唷，
大家千萬不要誤會就產生壓力不敢去做，
是之前我們有看到FUNDAY平台所有閱讀文章其實旁邊都有小小的編號（a1.a2.b1.c1等等....）
其實這都是代表這篇文章的難度指標
為了讓閱讀不要越級產生太大負擔
FUNDAY有提供初步的英文程度測試
得到自己的測試分級後可以選擇自己較為接近的文章做閱讀練習
這樣可以更有效學習
測試有分線上1對1預約做測試
如果沒時間預約也可以像我這次做線上筆測
過程沒有限時
但只能做一次
測試標準是使用CERF分級測試
CERF是個國際性語言參考標準他將語言聽、說、讀、寫的能力分成六個等級， 維基百科裡面有具體描述各等級的能力到哪， funday不論是文章或課程都是以cefr去設計，所以每個等級的課程 老師都是以該等級學員而設計，目的是讓學習者在每個階段都能紮實學好學滿，循序漸進🌹
我的測試內容如何大家快看影片就知道囉

https://reurl.cc/5od2LG
#FUNDAY英語教育

AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 王岫晨】

物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

新冠疫情加速 AI 部署

根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

企業組織正在提高對 AI 的投資

超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

震動

包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

語音

語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

視覺

終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

推動物聯網運算需求

隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

TinyML

微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

簡化程式碼的轉移性

把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U

00:10 BJT考試簡介
03:10 公布我的分數
03:48 各項分級＋考試心得

芬泥考BJT的實錄終於來了！
泥子們也有考過這個商務日語的考試嗎？
我和我朋友（聽說我考立刻跑去考的朋友！）考完之後都覺得他的題型很應用！而且真的很偏重商務用字。

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◇講日文的台灣女生◇
我是Tiffany 蒂芬泥，泥巴的泥。
100%的台灣人，從2013年進入日文系開始學日文的道路。
2017年9月-2018年9月在東京交換留學一年，目前定居台灣從事口譯的工作。
這個頻道主要是分享我最近學到的日文，還有我怎麼去理解日文的各式文法和用語。
立志成為帶動大家一起學日文的勵志演說家！

這不是一個日文教學頻道，只是把我曾經搞不懂的東西爬梳一下，再用我的語言分享出來而已。目前累積的影片都是在大家的鼓勵與回饋下完成的。

這裡的分享都是我自己消化之後的產出，可能會有講錯的地方
還要麻煩大家多多跟我討論和提醒了～
大家糾正我的地方都會補充在影片的更多資訊裡
(也就是這個欄位)
那麼就請多多指教了。
一起在學日文的道路上拔腿狂奔吧！

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每週一晚上9點 上傳新影片
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如果你願意協助我上影片字幕，我會非常感謝你！
字幕協力：https://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?c=UCiQ4DB-7pv-fZgRoLO6sjsw&tab=2


今天的影片內容▶

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