熱門Ptt文章

[爆卦]量身定制英文是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇量身定制英文鄉民發文沒有被收入到精華區：在量身定制英文這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 量身定制英文產品中有16篇Facebook貼文，粉絲數超過13萬的網紅台灣民眾黨，也在其Facebook貼文中提到， #綠色大內宣 不敵 #民意雪崩式反撲 #高端單日接種人數持續探底 總統蔡英文、副總統賴清德日前都獻出手臂當「高端人士」，府院黨與側翼上上下下強力推銷只有「1.5期」的高端疫苗，但數字會說話，#9月2日僅530人施打，#8月31日單日更只有504人施打，對比開放施打單日16萬人接種，呈現 #雪崩式...

　同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過6萬的網紅Chelsea Cheek，也在其Youtube影片中提到，馬上追蹤喬喜頻道→https://www.youtube.com/user/Hsuchelsea Facebook→ Lip and Cheek/喬喜 https://goo.gl/Bdtnoq Instagram→chelsea_cheek https://goo.gl/H5Biqf 實在太...

「量身定制英文」的推薦目錄
  • 台灣民眾黨

    量身定制英文 在 台灣民眾黨 Facebook 的精選貼文

    2021-09-05 21:29:17
    有 3,420 人按讚

    #綠色大內宣 不敵 #民意雪崩式反撲
    #高端單日接種人數持續探底
    　
    總統蔡英文、副總統賴清德日前都獻出手臂當「高端人士」，府院黨與側翼上上下下強力推銷只有「1.5期」的高端疫苗，但數字會說話，#9月2日僅530人施打，#8月31日單日更只有504人施打，對比開放施打單日16萬人接種，呈現 #雪崩式暴跌！
    　　
    隨著國際與民間捐贈的疫苗逐步抵台，BNT以及AZ陸續開放年輕人施打，如果高端疫苗值得全民信賴，施打狀況也不至於落差這麼大，正是執政黨對高端「揠苗助長」，沒有符合國際標準程序、二期還沒正式解盲就匆促上路，才搞得原先可能成為台灣之光的高端疫苗，變成滯銷貨。
    　
    -
    ➤單日只有504人施打，500萬劑訂單如何消化？
    　
    高端疫苗8月23日開打，當日逾16萬人接種，然而8月31日僅剩504人選擇高端，佔當天施打比率8.2%，9月2日施打人數也僅有530人，當日施打比率更下探到2.74％。

    就算3日回升到1261人，但對比當日共有217547人接種AZ疫苗、6783人接種莫德納疫苗，高端的單日施打比率是更淒慘的0.53％，這就是民眾用行動對高端疫苗做出不信任投票！
    　
    -
    ➤淪為滯銷貨，卡國際疫苗只為讓高端「消庫存」？
    　
    回顧民進黨疫苗採購國際疫苗「鬧劇」，東洋模式原先可取得的3000萬劑BNT疫苗因「水太深」等政治原因停擺，爆發本土疫情時民間企業主動提出購捐疫苗的計畫，政府又以「原廠授權書」等理由為難，甚至還以「現在沒人買得到疫苗」潑冷水，讓國內陷入疫苗恐慌，最終迫於民意反彈下才放行。
    　
    反觀面對國產高端疫苗則是一路開綠燈，從量身定制的審查方式，EUA通過前採購500萬劑，又派出總統、副總統當「高端人士」宣傳，最終還是沒能取得民眾信任。

    如果一切按部就班，民眾有信心，接種率自然會提高，如今在政府拼命下指導棋的情況下，高端疫苗形同騎虎難下，人民對高端的信心被政府消磨殆盡，甚至必須想盡辦法創造出「疫苗空窗期」來 #消耗庫存，這些都沒辦法解決根本問題。

    -
    #台灣民眾黨絕對支持發展本土生技產業，讓國產疫苗成為重要戰略物資，然而民眾要的是有科學證據佐證安全性、效力的國產疫苗，應遵循國際規範、申請相關國際認證，才能取信於民，也才能避免最信任執政黨的「高端人士」#淪為國際疫苗孤兒。
    　
    變種病毒不斷肆虐全世界，許多國家開始研發2代疫苗，此時更是國產疫苗放慢腳步做好完整試驗與研發的最好時機，若能真正「超前部署」讓高端疫苗做完符合國際規範的相關試驗，才能讓台灣民眾和全世界都認同我們的國產疫苗，未來疫苗外交更是大有可為！
    　
    #民眾黨
    #台灣民眾黨

    ---
    民眾黨2歲了，#歡迎一起加入民眾黨，「起造新台灣」💪
    https://joinus.tpp.org.tw/

  • 蓉ღ海。牽手ㄩˇ你環遊世界

    量身定制英文 在 蓉ღ海。牽手ㄩˇ你環遊世界 Facebook 的最佳貼文

    2020-12-29 21:00:07
    有 43 人按讚

    小伊亞從幼稚園開始慢慢接觸英語，我們發現她對英語不會很排斥，聽說讀寫也很認真學習，應該要好好培養（以後爸媽出國就靠妳啦）。最近看到朋友在臉書上打卡『#百瀚英語』引起我的高度注意，實際來到試讀發現真的和想像不太一樣，百瀚英語除了因材施教有國高中英文學習、兒童英文學習之外，還提供GEPT全民英檢、英檢專家、英語證照、英文檢定考、TOEIC多益英語測驗等服務，最重要是有小班制學習，甚至是1對1為孩子量身定制英語課程，真的太適合小伊亞了～

    現在已經是全球化的世界，學好英語真的是必要性，英語用途很廣，大到工作升遷、小到生活旅遊，只要說得一口流利的英文走到哪都能通，更能降低吃虧的可能。為了不讓孩子輸在起跑點上，一定要從小就讓她接觸英文，但是口說一直以來是她的學習弱點，百瀚英語互動式教學法，透過實境徹底演練，利用情境來學習，讓孩子不彆扭大口說英文。

    最有趣的是，百瀚英語還會因應節慶來安排一些有趣的教學活動，像我們上課時間剛好接近感恩節，所以就讓小朋友DIY動手做火雞，也太好玩了～

    = = =

    🚩百瀚英語（南京分校）
    地址：台北市松山區南京東路五段48號10樓
    電話：02 2528 7662
    營業時間：15：00~21：30；週六09：00~16：00(週日休息)
    官網：https://ph2.com.tw/
    FB粉絲頁：http://bit.ly/359pDXN

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    量身定制英文 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2020-12-22 18:48:03
    有 0 人按讚

    AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍

    作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45

    1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。

    後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。

    有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。

    Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？

    AI 性能將逐年翻倍

    受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。

    在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」

    Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。

    之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。

    Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」

    這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。

    Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。

    想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。

    Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。

    MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。

    GPU 是黃氏定律的基礎

    今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。

    憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。

    另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。

    更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。

    另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。

    Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」

    與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。

    Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。

    GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。

    黃氏定律能帶來什麼？

    NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。

    智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。

    對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。

    摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。

    黃氏定律值得我們期待。

    附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
    ▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
    ▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。

    資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI

你可能也想看看

搜尋相關網站