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超越車訊fb 在 BusinessFocus | 冷知識 Instagram 的精選貼文
2020-11-19 04:16:52
【@businessfocus_knowledge】Tesla下月納入標準普爾500指數,馬斯克有望再創人生巔峰 . Tesla(美股代號:TSLA)宣布獲納入標準普爾500指數,12月21日(星期一)開市前(即12月18日收市後)生效。 . 以11月16日美股收市價計,標準普爾500指數十大市價股...
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超越車訊fb 在 TCar Test Drive Youtube 的最讚貼文
2018-10-18 11:45:00【The Transporter】TCar三週年鉅獻
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超越車訊fb 在 TCar Test Drive Youtube 的最佳解答
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【#狂迷投稿】文:AB 《Dune #沙丘瀚戰》
// 過時過譽,希望越大,失望越大 //
外國如痴如狂地吹奏,以至首映有「起立鼓掌八分鐘」之說,上畫後台港兩地也是一面倒好評,如此「世紀鉅作」,理應、也相信經得起最嚴格的檢驗和推敲。然而,看完之後,最大的感覺便是「不外如是」,主因是故事已經太舊,它的素材幾十年來已被其他電影利用殆盡,重拍如緊跟原著,其結果便是一個又一個熟口熟面的場景,沒有驚喜。
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1. 世界觀不合時宜。原著成書於六十年代,正值能源危機、反殖民運動高峰時期,本片無疑也取材當時的世界局勢(當然,小說也參考了《羅馬帝國衰亡史》、《A Silent Spring》、《沙漠梟雄》等),問題是到了21世紀的今天,能源危機喊了幾十年,石油還是沒有枯竭,相反美國成功開采頁岩氣,不再依賴中東石油之餘還反過來有能力輸出石油、中國研究核聚變、各車廠開發混能車、電動車甚至氫能車、還有各種可再生能源,肉類以至澱粉皆可合成,「資源/能源短缺」已經不是一個關乎世界生死存亡的問題,國與國間的鬥爭領域更多元化,僅僅因爲爭奪資源而大動干戈的時代已經過去,所以至少在本片而言(不論續集,如有的話),這種世界觀設定無疑有點過時,無法呼應當下世界的格局,也就難以令觀衆産生共鳴。
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2. 浪費沙漠場景。說本片「拍出沙漠浩瀚」的人,一定沒看過《沙漠梟雄》,後者用了大量的篇幅,從各種角度、時段、距離拍攝沙漠的壯麗,它敢認第二,沒人敢認第一。珠玉在前,原本很好奇《Dune》拍沙漠還能變出什麽花樣,結果大失所望,那些影評都誇大其詞,事實上本片幷沒有真的聚焦沙漠景色,沙漠只是一個布景,僅此而已,完全沒有《沙漠梟雄》的藝術性,也沒有好好運用沙漠的危險性—脫水、曬傷、失去方向感(因爲有高科技)、海市蜃樓等(不知續集會否有這樣的情節),真正的「危險」就只是那些沙蟲,而沙蟲概念也早被抽出來拍成一系列怪獸電影,也被《風之谷》改造得更有特色,相形之下本集的「始祖」未免較為沒趣。
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3. 大橋已用到爛。「天將降大任於斯人必先勞其筋骨餓其體膚」、落難被部族收留練成一身武功再率衆反攻敵人的「臥薪嘗膽」、《王子復仇記》式大橋大抵是希臘神話/古代戲劇改編再改編,萬變不離其宗,主角與沙漠部落相遇>證明自己實力>一起合作生活>成為領袖的故事明顯「致敬」《沙漠梟雄》(即英國軍官T. E. Lawrence的真人真事),沙蟲保護香料無疑和西方火龍保護寶藏一類的傳說相似,因此故事主幹部份並無很大特色(電影、小說皆然)。
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4. 政治情節乏味。我一直對西方的家族情仇、政治勾心鬥角片無大興趣,因爲怎麽拍也不會好得過中國,中國一部二十四史已是人類各種勾心鬥角、厚黑權術的百科全書,類似的題材一百年也拍不完,西方什麽紙牌屋、什麽莊園那些只是小兒科,本集Dune的所謂家族/星際政治鬥爭劇情也一樣,無非就是搶資源,甚至連政治也談不上,就是赤裸裸的用暴力搶,沒有技巧可言。而《星球大戰》以至日本的高達動畫早已把這題材發揚光大,沒有必要回看Dune。當然,又是那一句,希望後續(如有)會有更多這方面的著墨。
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5. 科技設定不通。據稱作者鉅細無遺地在小說中介紹若干科技設定,那我們觀衆/讀者當然也有需要、有權利嚴謹地辯證這些設定的合理性。然而,與《尚氣》的毛病一樣,高科技世界打架卻還依賴中世紀式刀劍技擊,無論如何於理不合。據說,小說設定是人類爲了防止濫用武器,發明瞭只防高速物體却可容許低速物體穿透的shield,於是片中軍人近身搏鬥不用槍械只用刀劍。這樣的設定無疑是荒謬的,一方面片中基地有高科技火炮、敵軍太空船可以發放炸彈把基地炸成火海,人類不去管這些大殺傷力武器,却去管近身搏鬥?還有,如果一個派系可以爲了香料厚顔無耻到揮軍把主角一家殺得家破人亡,怎麽又會如此講“武德”,不去研發科技破解shield、致使全宇宙軍人的戰爭科技倒退回只用刀劍?又,即使退一萬步,兵器科技真的如此倒退,那故事中的人類至少也意識到遠距離攻擊比近身搏鬥更安全,起碼可以用弓箭吧?片中也出現過低速飛鏢,卻只用於暗殺但又不用於打鬥,何解?希望往後能夠詳解。炮製別開生面的故事設定沒有問題,但也得自圓其說,本片至少在武器設定這一點上有「講多錯多」之虞,這設定在上世紀六十年代可能很酷,讀者可能還會單純地照單全收,但放在21世紀的今天便太離譜、太難以置信了。
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6. 情節平鋪直叙。由於需要推進劇情,沒有時間建立角色形象和性格,也沒有時間建立衝突、張力、兩難、懸疑,沒有起承轉合,一切平鋪直叙,完全可以預料(事實上單看主角 「夢境」對接下來的劇情已可知一二),就連沙蟲來襲也是幾十公里外已經可以見到,不是《大白鯊》裏鯊魚的神出鬼沒;全片速度沒有快慢之分,既沒有某些可以放慢步伐讓觀衆細味沉澱的場景,也沒有驚險刺激、節奏急促、突如其來的扭轉。雖然有著名演員加盟,但礙於人物衆多且需要趕故事,每人的發揮空間其實很少,主角的性格尤其模糊不清(可供對比的是《教父》續集中的阿爾柏仙奴,背景相似、面臨的是相似的困境,他的演技和電影對他的性格塑造是經典),是一大敗筆—不知這是否又是小說設定或往後會否改善了。
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7. 無法帶出訊息。原著小說之所以成爲經典,相信是對環保、超人類的利弊、英雄主義等大課題的探討,但顯而易見的是本片爲了减省對白、增加娛樂性,這些探討都不見了,以至本片欠缺深度,沒有發人深省的地方,給人一個强烈的感覺便是 “本片僅供交待故事之用”,正如某影評所言,是一部2小時的預告,希望續集(如有)的平衡可以做得更好。
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總體而言,《Dune》的先天問題,在於故事素材早被其他電影分割取用,更糟糕的是這些 “後來者”青出於藍,把《Dune》的素材發揚光大成為文化符號,以至Dune本尊已黯然失色。更更糟糕的是,導演决心緊跟原著重拍,以至幾乎沒有可加工改良、與時並進的空間,進一步拖低本片的可觀性(情形大抵就似Marvel要嚴格按照60年代的漫畫重拍電影,連人物造型也要一致)。外界的好評,相信很多都是源於「科幻經典」的情意結和「拍過一次不行、屢敗屢戰再接再厲」的期待。
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再者,由於《Dune》的「agenda」很多(世界觀設定、 政治鬥爭、哲學討論、環保議題等等),如何在合理的時間、節奏和娛樂性下利用電影語言交待,如何剪裁平衡無疑是巨大的困難,所以至少在本片而言,有點「既想面面俱到,但又兩頭唔到岸」之感,希望(又是那一句)後續的定位可以更加鮮明,更勇於取捨,給觀眾一個清晰的「賣點」(是藝術性(鏡頭、場景設計等,例子如《2001太空漫遊》)?哲學性(大課題討論)?演技?還是純爽片?)這樣效果可能更好,而且挾著「科幻小說始祖之一」、「科幻經典重拍」的光環(或包袱),如無法超越《星球大戰》等的水平,處境將會很尷尬,很難在科幻片林立的21世紀佔有一席之地。這樣的任務無疑是非常艱鉅的。
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原著故事結構龐大,而且有大量背景描述,難以用電影表達,所以也許這小說本來便不應拍成電影。如果第一集已經拍得這麽吃力,往後當世界觀進一步擴展,故事進一步複雜化,其成效如何,令人擔憂。
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阿里巴巴 AI 「看圖回答」 測驗擊敗微軟、臉書、特斯拉,準確率還首次超越人類!
陳宜伶
2021-08-25
看圖回答問題是人類生活及溝通的基本條件,但是對 AI 來說卻是一項高難度任務。
阿里巴巴達摩學院打造出來的 AI 語言模型 AliceMind,幾天前首度打破圖像問答(VQA)世界紀錄,答題準確率甚至超越人類基準,並且擊敗同樣有參加挑戰的微軟、FB 隊伍,象徵達摩學院的人工智慧技術邁出關鍵一步。
VQA 挑戰是什麼?
圖像問答(Visual Question Answering)挑戰的緣起,是因為國際電腦視覺與技術辨識大會 (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR)希望鼓勵企業攻克 AI 多模態機器學習(MultiModal Machine Learning)的難題,因此從 2015 年開辦 VQA 挑戰賽,吸引來自世界各地的網路企業、科研單位參賽。
今年的 VQA 挑戰賽和往年一樣,題庫包含了超過 25 萬張真實照片,總共有 110 萬道題目。這些題目會考驗 AI 是否能辨別圖像,比如說在一張人群的照片中算出有幾個兒童、或是在圖片中辨認出書桌上的車鑰匙,進而推測房間主人是有車的。
VQA 技術已經被廣泛導入阿里巴巴平台,像是它的 AI 客服機器人「小蜜」(Alime)就已經被淘寶、天貓商家等電商平台採用。消費者輸入問題後,AI 客服會根據商品資訊和顧客問題給出答案。
另一方面,VQA 技術不僅能運用在電商,還可用於醫學圖像辨識,以及電動車的智慧駕駛分析。
阿里巴巴的 AI 模型為何成績能夠超越人類?
這幾年人工智慧(AI)逐漸滲透到各行業,也推動更多科技革命,AI 技術逐漸成為企業數位轉型、對抗疫情,並讓經濟重返正軌的重要力量。
由阿里巴巴達摩學院打造的 AI 深度語言模型系統 AliceMind 在這次的 VQA 測驗中,答題準確率拿到 81.26%,首次超越了人類答題的準確率 80.83% ,更讓馬雲投資的達摩學院在 AI 發展上取得重大進展。
AliceMind 採用了多種專有技術,包括多樣化的視覺表示(diverse visual representations)、「多模態」預訓練語言模型(multimodal pretrained language models)、「跨模態」語義融合和對齊技術( adaptive cross-modal semantic fusion and alignment technology)。這些技術不僅可以讓阿里巴巴的 AI 理解問題並分析圖像,還可以讓 AI 用近似人類的語感回答問題。
阿里巴巴達摩院自然語言處理(NLP)負責人 Si Luo 表示:「這代表我們在『機器學習』領域又取得了一個重要里程碑,AliceMind 在視覺與文本的『多模態』理解及推理上,測試分數媲美人類認知水準,彰顯了我們研發 AI 的努力成效。」
打造出這款 AI 模型的達摩學院是什麼來歷?
2017 年,馬雲認為阿里巴巴應該要把眼光放遠,致力解決未來世界經濟、社會等問題,在此願景下成立了研究單位「達摩學院」( DAMO Academy),號稱要在 3 年投入超過 1000 億人民幣,將重點放在基礎科學和顛覆式技術創新研究上。
Si Luo 表示,人工智慧分為運算智慧、感知智慧、認知智慧及創造智慧 4 個層次。這次 AliceMind 參與的 VQA 測試內容屬於認知智慧部份。
負責人也補充說,這不代表有一天我們會被機器人取代,反而這些智慧機器可以用來輔助我們的日常工作和生活,因此人們可以很專注在他們擅長的創作上。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/25/vqa-ai-alibaba/
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〈美股盤後〉阿富汗首都機場爆炸 Fed鷹派聲浪升高 標普終止連五紅
週四 (26 日) 投資人等待聯準會 (Fed) 主席鮑爾在全球央行年會的線上演說之際,聯準會 (Fed) 官員相繼釋出鷹派言論,加上阿富汗首都機場發生爆炸,恐慌指數 VIX 飆漲逾 12%、美元上漲,油價下滑、能源股領跌之下,標普收黑近 0.6%,結束連續五個交易日漲勢。
多位聯準會 (Fed) 官員釋出鷹派訊號,聖路易聯準銀行總裁布拉德 (James Bullard) 週四稱,Fed 應盡快啟動縮減購債 (Taper) 並在 2022 年 3 月底之前完成,以防止美國經濟過熱。
達拉斯聯準銀行總裁卡普蘭 (Robert Kaplan) 週四受訪時稱,他希望 Fed 在 9 月宣布將開始收緊貨幣政策。堪薩斯聯準銀行總裁喬治 (Esther George) 則稱,通膨數據強勁攀升,Fed 應該盡早開始 Taper。
地緣政治風險升溫,週四阿富汗首都喀布爾的機場發生 2 起爆炸,伊斯蘭國組織 (IS) 自稱犯下此案,至少有逾 60 死,超過 100 人受傷。
拜登週四於白宮發表談話說,美國將持續撤離行動並對造成爆炸的人給予報復。拜登警告:「那些實施襲擊且任何希望美國受到傷害的人,美國不會原諒也不會忘記,我們將追捕你們,讓你們付出代價。」
新冠肺炎 (COVID-19) 疫情持續蔓延全球,截稿前,據美國約翰霍普金斯大學 (Johns Hopkins University) 即時統計,全球確診數已飆破 2.14 億例,死亡數突破 447 萬例。美國累計確診超過 3830 萬例,累計死亡數超過 63.2 萬。印度累計確診超過 3255 萬例,巴西累計確診 2064 萬例。
週四 (26 日) 美股四大指數表現:
美股道瓊指數下跌 192.38 點,或 0.54%,收 35,213.12 點。
那斯達克下跌 96.05 點,或 0.64%,收 14,945.81 點。
標普 500 指數下跌 26.19 點,或 0.58%,收 4,470 點。
費城半導體指數下跌 2.2 點,或 0.06%,收 3,370.4 點。
標普 11 大板塊僅房地產收紅,能源、非必需消費品和通訊服務板塊領跌。(圖片:finviz)
標普 11 大板塊僅房地產收紅,能源、非必需消費品和通訊服務板塊領跌。(圖片:finviz)
焦點個股
科技五大天王近乎全墨。蘋果 (AAPL-US) 跌 0.55%;臉書 (FB-US) 下跌 1.09%;Alphabet (GOOGL-US) 跌 0.45%;亞馬遜 (AMZN-US) 漲 0.51%;微軟 (MSFT-US) 跌 0.97%。
道瓊成分股多收黑。Salesforce (CRM-US) 上漲 2.50%;Nike (NKE-US) 下跌 1.76%;波音 (BA-US) 下跌 2.06%;開拓重工 (CAT-US) 下跌 1.64%;雪佛龍 (CVX-US) 下跌 1.35%。
費半成分股漲跌互見。美光 (MU-US) 下跌 1.72%;高通 (QCOM-US) 下跌 1.04%;英特爾 (INTC-US) 跌 1.26%;AMD (AMD-US) 跌 0.95%;應用材料 (AMAT-US) 跌 0.25%; NVIDIA (NVDA-US) 跌 0.65%。
台股 ADR 僅台積電獨強。台積電 ADR (TSM-US) 漲 0.91%;日月光 ADR (ASX-US) 跌 0.67%;聯電 ADR (UMC-US) 跌 1.33%;中華電信 ADR (CHT-US) 持平。
企業新聞
Salesforce (CRM-US) 上漲 2.50% 至每股 267.79 美元。Salesforce 週三盤後公布最新財報,營收年增 23%,至 63.4 億美元,(Non-GAAP) EPS 報 1.48 美元,雙雙超越華爾街預期,並發布樂觀 Q3 和全年財測。
視訊會議服務平台 Zoom (ZM-US) 上漲 0.86% 至每股 340.63 美元。摩根士丹利將 Zoom Video 股票評級升至「買入」,該投行認為,隨著員工重返辦公室,市場過於擔心 Zoom 的增長前景。
美國汽車大廠通用汽車 (GM-US) 下跌 2.17% 至每股 48.62 美元。上週宣布將斥資 10 億美元召回旗下大約 7.3 萬輛 Bolt 電動車 (EV),並向將向 LG 化學旗下電池供應商 LG Energy Solution 求償,通用汽車執行長 Mary Barra 週四表示,LG Energy 仍然是其電動汽車領域的重要合作夥伴。
蘋果 (AAPL-US) 下跌 0.55% 至每股 147.54 美元。市場傳出,台積電調漲晶圓代工價格可能導致 iPhone 13 系列手機變貴。
經濟數據
美國第 2 季實質 GDP 季增年率修正值報 6.6%,預期 6.6%,前值 6.5%
美國第 2 季消費者支出季增年率修正值報 11.9%,前值 11.8%
美國第 2 季核心 PCE 季增年率修正值報 6.1%,前值 6.1%
美國上週 (8/21) 初領失業金報 35.3 萬人,預期 35 萬人,前值自 34.8 萬人上調至 34.9 萬人
美國上週 (8/14) 續領失業金報 286.2 萬人,預期 276.4 萬人,前值自 282 萬人上調至 286.5 萬人
華爾街分析
投資者消化了喜憂參半的經濟數據。投行 Jefferies 認為,初請失業金人數有所上升,但不足以特別擔憂,數據反彈還不足以表明勞動力市場的流動出現根本性變化。
Verence Capital Advisors 投資組合策略主管 Megan Horneman 表示,股市關注的是地緣政治問題,在地緣政治緊張時期,人們紛紛逃往安全地帶。
聯準會主席鮑爾即將在傑克森霍爾 (Jackson Hole) 舉行的全球央行年會發表線上演說,主題為「經濟展望」。Independent Advisor Alliance 投資長 Chris Zaccarelli 表示,如果鮑爾未能暗示何時將宣布 Taper,那麼接下來所有人將聚焦在 8 月的就業報告上。
https://news.cnyes.com/news/id/4701557?exp=a
【全球股市觀察站】2021-08-26(美國時間)
阿斯匹靈實戰文章
https://scantrader.com/u/9769/service
阿斯匹靈IG
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