咖啡小學堂-期刊文章導讀
【冷萃咖啡現今的挑戰：烘焙、萃取、風味剖析、汙染與食品安全】
這周要分享的是冷萃咖啡(Cold Brew)
冷萃咖啡這幾年非常流行，
為何會如此風靡？背後又隱藏什麼危機呢？
【冷萃咖啡的歷史】
冷萃咖啡可追朔至1600年，
但具有指標是1960年代，
Toddy公司...
咖啡小學堂-期刊文章導讀
【冷萃咖啡現今的挑戰：烘焙、萃取、風味剖析、汙染與食品安全】
這周要分享的是冷萃咖啡(Cold Brew)
冷萃咖啡這幾年非常流行，
為何會如此風靡？背後又隱藏什麼危機呢？
【冷萃咖啡的歷史】
冷萃咖啡可追朔至1600年，
但具有指標是1960年代，
Toddy公司發明了冷萃咖啡系統。
2011年至2016年，美國冷萃市場成長了5.8倍，
由此可見近年冷萃咖啡市場蓬勃發展。
【冷萃咖啡與冰咖啡有何不同？】
製作上最大的差異是「萃取水溫」
【冷萃咖啡】
冷萃咖啡的萃取水溫較低，
作者定義低於體溫的水溫均為冷萃咖啡的規範。
無論是冷泡咖啡或是冰滴咖啡均屬冷萃咖啡。
為什麼是體溫以下？
大家對冷萃究竟要多冷的認知不同，
甚至有些店家是在室溫下製作。
考量有些店家在室溫製作，
室溫會因地理位置與環境因素不同，
因此才定義體溫以下均屬冷萃咖啡的範圍。
【冰咖啡】
冰咖啡是熱水萃取咖啡，再冷卻而成，
冰美式、手沖咖啡後冰鎮的咖啡均為冰咖啡。
【影響冷萃咖啡萃取因果圖】
作者將影響冷萃咖啡的條件列出來，
藉由此圖可以更容易管理冷萃咖啡的品質。
冷萃咖啡的萃取水溫較低，
需要較長的萃取時間才能達到一定濃度。
即使都用低溫的水萃取，
使用8度的水與20度的水製作冷萃咖啡，
浸泡時間也會有差異。
【冷萃咖啡的潛在危險】
相較於熱水短時間與高溫萃取，
冷萃咖啡屬於長時間且非高溫萃取，
這兩個條件可能會導致微生物生長。
沙門氏菌、大腸桿菌等，
可在冷萃咖啡存活7-28天。
另外酵母及菌種會進行酒精發酵與生成有機酸，
導致冷萃咖啡產生腐敗味。
大多數的小型生產商，
不太可能在無菌的環境下製作。
由於沒有檢測儀器，
因此訂定保存時效時，
大多數業者皆以味道及外觀的變化判斷，
造成了潛在的風險。
【冷萃咖啡的特色】
根據文中指出，
冷水萃取會抑制油性香氣萃取，
例如：草本植物、香料、堅果，
因此如果用冷水萃取，這些香氣則不明顯。
淺烘焙中，冷萃咖啡最常見的香氣為
果香、花香、蔬菜。
【冷萃咖啡沖煮調查】
該研究調查49位平常製作冷萃咖啡的方式，
做出了以下整理。
《沖煮方式》
大家沖煮冷萃咖啡的方式很分散，
沒有哪一種方式特別多人使用，
(冰滴、浸泡後再過濾或是商業冷萃系統)
最高的是浸泡後再過濾(34%)。
《沖泡比例》
大多數的人選擇80~100g咖啡粉/1公升的水
粉水比為1:10~1;12.5之間。
《水質》
大多數選擇軟水或中等硬水，但文中並未提到水質規範。
《萃取水溫》
根據調查，
50%的人使用8度，
25%的人使用20度，
少部分的人使用30~40度(8%)。
《平均沖煮時間》
16小時，最久到49小時。
《咖啡粉條件》
粗度研磨搭配中烘焙最常被使用。
《平均儲存時間》
一天，最長有到7天。
【冷萃咖啡的開放性問題】
此研究列出七個題目，不過篇幅關係，
我挑選了四個想討論的問題。
【Ｑ1:冷萃咖啡在室溫下萃取仍叫冷萃咖啡嗎？】
作者建議低於體溫的沖煮環境仍可稱為冷萃咖啡。
若在環境氣溫較高地區以室溫進行萃取，
會提升萃取速度並增加微生物孳生的風險。
【Ｑ2:冷萃咖啡的最佳保質期是多久？】
存放時間越久會導致酸度與乙醇含量提升，
甜度會因為酵母與細菌活動而降低。
對手工生產商，作者建議保存期限為兩天，
也指出以不檢測微生物數量的前提下，
目前能辨別咖啡可以放多久的依據只有「測試味道」。
【Ｑ3:消費者對冷萃咖啡常見的投訴為何？】
太苦，因為苦味是某些東西轉為毒性的徵兆。
另一個投訴是太酸(意味著嘗起來像腐敗)，
酸度可能來自過度萃取或微生物腐敗(乳酸特徵)，
避免過度萃取及存放太久可以改善此問題。
【Ｑ4:冷萃咖啡有什麼風險？】
冷萃咖啡PH值通常為4.9-6.0，
低酸度且咖啡中之成分不能有效抑制微生物生長，
因此有潛在腐敗問題。
卑詩疾病控制中心(BCCDC)建議
不採取任何控制措施的情況下，
冷藏天數「不宜超過10天」。
若要控制危害則需要：
1.加熱殺菌
2.將PH值控制在4.6以下
3.無菌加工
4.添加防腐劑
【結論】
我們看到大家製作冷萃的方式不同且非常多元，
因此我們應用更開放的心胸看待冷萃咖啡。
因做法多元，作者建議應投入更多的研究，
以化學、感官與微生物分析探討冷萃咖啡。
最後是食安，
作者建議監督部門與業者應制定規範。
【心得】
之前在食品衛生安全課程時，
老師有提到食品衛生的三大箴言，
「殺死它、抑制它、避開它」
殺死它指的是滅菌，透過加熱殺菌消滅微生物，
可以達到延長保存的作用，這也是最直接的方式。
抑制它指的是延緩微生物的繁殖，
存放在低溫環境(4度)可以減緩微生物繁殖，
達到延長保存的作用。
避開它指的是避免交叉污染，
最經典的例子就是生食與熟食砧版要分開，
避免熟食接觸到生菌。
以上就是本週的小學堂，
歡迎留下你對冷萃咖啡或食品保存上的想法，
我們下次見！
題目生成器 在 張欣欣 Facebook 的最讚貼文
這星期，我在初中補習班中，考核學生成語。
學生的表現，令我十分驚喜—---
18條題目18分，最高分的學生拿6分，不少拿到0 分！
部分題目如下（括號外的字是我在筆記中或堂上的提示）：
1. 形容到處都是稱頌的聲音： （ ）載道
答案應是「口碑載道」，但大部分人卻寫了「怨聲載道」！同學們，你們有看清題目字眼嗎？
2. 人心變化多端，難以推測，貶義： 人心（ ）
有學生寫了「人心雞煲」！你們上我堂很餓嗎？答案是「人心叵測」啊！
3. 求職謀事的人超過工作的需要：人（ ）
有人寫出「人民幣好」這話！（滴汗）其實是「人浮於事」。
4. 獨自在隱僻的地方，仍然居心端正，形容人光明磊落：不（ ）
部分學生好老實，直接寫「不知道啊」！應是「不欺暗室」才對。
5. 不斷地訴說苦處：叫苦（ ）
大部分學生寫作「叫苦連天」，這倒對了一大半。但題目字眼有「不斷」，若是答「叫苦不迭」則更準確。
6. 指尊敬師長：（ ）雪
有人寫「今日落雪」！大佬，唔係湊夠4個字就係成語架！應是「程門立雪」！
7. 指一個人在較晚年才得到成就： 大（ ）
竟然出現「大小二便」的答案，你地上我堂時好急咩？！其實是「大器晚成」才對。
8. 嘴上不說好壞，但內心有所褒貶： 皮（ ）
「皮下脂肪」、「皮光肉滑」統統出籠！你們成日食白切雞嗎？求求你們以後記著「皮裏陽秋」吧！
9. 形容衣服非常破爛：（ ）結
「波多野結」！？ （大滴汗）我暈啦！是「鶉衣百結」呀！
題目生成器 在 ApuJan詹朴 Facebook 的最佳解答
在與林予晞與對談前，重新分享 VERSE ╳ APUJAN 封面專題 #跨界閱讀 的緣起。
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VERSE 雜誌第四期與ApuJan詹朴合作專題「讀書的人」，針對封面人物-演員 林予晞 Allison Lin與四位不同領域的職人代表-電影監製 #李烈、棋士 黑嘉嘉 Joanne Missingham、EMBERS主廚 #郭庭瑋、 寶瓶文化總編輯 #朱亞君 。由 #APUJAN 負責企劃與服裝，VERSE編輯部統籌與訪談，高啟舜攝影，拍攝一系列時裝情境照，呼應各種不同類型的職人場域以及屬於他們的閱讀，訴說那些職人與閱讀的關聯。
緣起-閱讀與服裝
總是想著職業與閱讀的關聯，可以有甚麼樣的連結。
以服裝設計來說吧。
一開始，書單是我們的溝通工具，在我們準備新一季時裝開發的時候，它有點像是一種mood board，在設計圖、視覺、影像、布料都還沒有產生的階段，設計師列出一些自己看過，可能呼應主題，可能可以提供參考的書本們，組成一張參考書單，來幫助工作夥伴一起進入這個主題，進入這個世界觀。
如果這季的時裝秀是偵探主題，那可能會是一份推理書單，列出各種推理懸疑小說，可以從愛倫坡到伊阪幸太郎，如果是科幻主題，則會是一份科幻書單，有艾西莫夫，有菲利浦狄克，也有郝景芳。如果主題是物件跟情感的關聯或想像，例如羊，例如雲，例如門，則可能會有《尋羊歷險記》，也可能會有《雲的收藏者》。
接著準備幾份參考書，寄給合作的緹花設計師、影像導演、音樂製作人，還有其他的服裝工作室夥伴，希望大家一起閱讀。
於是討論跟想像就有了依據。
你建構的偵探故事，是古典的還是當代的? 是冷硬派還是推理機器，是本格的或是非本格的，發生在怎樣風格的城市。你說的羊是哪一種羊，背後又代表著甚麼，尋找羊或許也是在尋找人。
它不是多具代表性的集合，甚至也不特別，但它是溝通方式。
有些創作者也許用很多張旅行中的照片，有些設計師也許用一些片單的集合， 來組成一種氛圍，確定一起合作的工作者們，在一切發生以前，可以一起進入某些故事的設定中，我們則是書。
除了小說之外散文之外，我們看沈從文的《中國古代研究》，看《星際大戰》的服裝設定集，研究古代的服飾典故、百年前的版型筆記，研究針織或梭織織程，看手打編織圖譜，看恐龍百科，看花卉百科，看紗卡，看洗語。
我們的靈感參考來自於書，了解更多元素物件的輪廓，了解更多各種構成的邏輯，我們有時想像更多的奇幻情節，有時又試圖多理解一點傳統服裝生成背後的歷史與典故。我們閱讀，吸收，然後忘掉，在某次新的開發季也許才再想起，那些點與點之間的連結，那些文字與符號。
那麼，其他職業的人都在看些甚麼書呢? 是跟自己專業有關的，是可以刺激靈感刺激創作的，是純粹的生活喜好，還是混雜的複合體?
好像沒有太多人喜歡列出自己最愛的書，這是一個流動也難以去思考的題目，但是也許也許，可以分享一些跟職業主題有關的參考書吧?
食譜是一種閱讀，戰術是一種閱讀，劇本是一種閱讀，棋譜是一種閱讀，想要了解別人也是一種閱讀。
於是產生了一個聯合企劃的想法，職人的生活與閱讀，對於職人閱讀情境的想像；還有那些化為照片與文字，被大家期待閱讀的他們本身。
棋盤之外的閱讀，會對下一手的理解有所不同嗎?
我們用不同的方式理解世界，各種紀錄、各種圖表、各種文字、各種文章、各種書、各種經驗、各種想像，藉著別人的架空世界去感受去模擬。
我們用不同的方式閱讀，試圖解讀很多的暗號很多的心情，雖然總是徒勞無功。
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我們努力吸收拆解訊息，一起進入想像中的世界，一層一層的，即便不知道那是哪裡。"------#詹朴 於VERSE04
題目生成器 在 Daodu Tech 科技島讀 Facebook 的精選貼文
#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」（AI）。
人工智慧近年的發展迅速，許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》，以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧，獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光，美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3（Generative Pretrained Transformer），堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測，推出 API，更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章，甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織，贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧（Artificial General Intelligence）將用於服務人類，而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型，第三代的「文字產生器」（島讀去年討論過第二代）。使用者輸入一段文字，它就會生出下一個字，再繼續生出下一個字，不斷重複下去，直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入：「天下分久必合，合久必 ___」，GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停，也沒有設定明確的任務，GPT-3 就會繼續生成下一個字，寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問：「世界上文字千萬種，GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢？」
這就是 GPT-3 驚人的地方：它是通用模型。只要使用者稍許提示，它就會自動調整輸出內容類型，不需要使用者另外精調（fine tune）。就像一個真的有用的 Siri，不管你丟什麼任務，只要是文字，它都接得下來。
例如有人簡短的提示（prompt） GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」，GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務，不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦，甚至是寫程式，GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動，因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2，GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之，GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣，只是參數由 15 億增加到 1,750 億（117 倍），但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振，因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個（100 trillion），是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍（共一萬倍），是不是就能逼近人類大腦了？
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API，就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」（Model as a Service, MaaS）。這大致可分三種應用：
● 垂直情境，簡單但量大的工作：如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習，但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內，困難但狹隘的工作：以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人，但只會下圍棋。
● 不限情境，多樣性比正確性重要的工作：以 GPT-3 為代表，如虛擬秘書、虛擬陪伴（《雲端情人》）、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報（咦）等。
MaaS 固定成本高，因此會傾向集中於大型平台，特別是擁有資料的企業，如 Google。邊際成本現在也很高，但應該會逐漸降低，因此有利於擁有最多客戶（用量）的企業，如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑，將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化，因此會開發封閉的模型；GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時，週邊的企業也需要開發工具，形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重，因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示，才能發揮 GPT-3 的價值。
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